Курс Python → Значения по умолчанию в Python
Значения по умолчанию в Python разделяются между объектами из-за того, что они создаются лишь однажды при определении функции. Это означает, что если значение по умолчанию является изменяемым объектом, таким как словарь, то все последующие вызовы функции будут использовать изменённый объект. Например, если у нас есть функция, которая принимает словарь в качестве значения по умолчанию, и мы изменяем этот словарь в одном вызове функции, то изменения будут сохранены для всех последующих вызовов.
С другой стороны, неизменяемые объекты, такие как числа, строки, кортежи и None, безопасны при изменении, так как они не могут быть изменены после создания. Поэтому значения по умолчанию, которые являются неизменяемыми объектами, будут оставаться неизменными для всех вызовов функции. Например, если значение по умолчанию — это число или строка, то оно не будет изменяться даже при изменении внутри функции.
Изменение изменяемых объектов, таких как словари, списки и экземпляры пользовательских классов, может привести к неожиданным последствиям. Поэтому при определении функций с изменяемыми значениями по умолчанию необходимо быть осторожным и учитывать, что изменения этих объектов будут видны для всех последующих вызовов функции.
def example_function(some_dict={}):
some_dict['key'] = 'value'
return some_dict
print(example_function()) # {'key': 'value'}
print(example_function()) # {'key': 'value'}
В данном примере функция example_function принимает словарь в качестве значения по умолчанию и добавляет в него пару ключ-значение. При вызове функции дважды мы видим, что изменения, внесенные в словарь, сохраняются для всех вызовов. Это происходит из-за того, что значение по умолчанию (пустой словарь) создается только один раз при определении функции и используется для всех вызовов.
Другие уроки курса "Python"
- Разбиение текста в Python
- Обработка исключений в Python
- %pinfo: получение информации об объекте
- Установка максимального количества цифр
- 9 уловок для чистого кода
- Итерация по копии коллекции
- Модуль array: создание и использование массивов
- Настройка нарезки списков
- Метод pos в Python
- Импорт модулей в Python 3.12
- Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
- Управление памятью в numpy.
- Извлечение аудио из видео
- Сложные типы данных в Python
- Генераторы в Python
- Преобразование символов в нижний регистр
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Работа с collections в Python.
- Обработка ошибок ввода данных
- Логический оператор «and» в Python
- Работа с массивами в Numpy
- Оператор обр. импликации
- Округление банкира в Python
- Счетчик ссылок в Python
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Виртуальные среды в Python
- Работа с срезами в Python
- Создание и операции с дробями
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Удаление элементов во время итерации
- Создание файла с проверкой ошибки
- Работа с itertools
- Методы и функции в Python
- Метод bool() в Python
- Работа с датой и временем в Python
- Комплексные числа в Python
- Оператор распаковки в Python
- Создание коллекций из генератора
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Присвоение значений переменным в Python
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Генераторы в Python
- Декораторы с @wraps
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Установка переменной среды в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Поиск наиболее частого элемента списке
