Курс Python → Дефолтные параметры в Python
При определении функций в Python можно использовать дефолтные параметры, которые будут использоваться, если при вызове функции не переданы соответствующие аргументы. Однако, при использовании изменяемых объектов в качестве дефолтных параметров, может возникнуть проблема, когда изменения в этих объектах сохраняются между вызовами функции. Например, если использовать список в качестве дефолтного параметра и изменять его внутри функции, то изменения будут сохранены между вызовами функции.
Для решения этой проблемы можно воспользоваться ключевым словом None при определении аргументов по-умолчанию. Таким образом, при каждом вызове функции будет создаваться новый объект для дефолтного параметра, и изменения внутри функции не будут влиять на предыдущие или последующие вызовы.
def example_func(param=None):
if param is None:
param = []
param.append(1)
return param
print(example_func()) # [1]
print(example_func()) # [1]
В данном примере функция example_func принимает параметр param, который по-умолчанию равен None. Если при вызове функции параметр не передан, то создается новый пустой список. После этого к списку добавляется элемент 1 и он возвращается. При последующих вызовах функции каждый раз будет создаваться новый пустой список, и изменения не будут сохраняться между вызовами.
Другие уроки курса "Python"
- Транспонирование матрицы
- Переворот строки
- Основные методы NumPy
- Асинхронное выполнение задач в процессах
- Оператор «not» в Python
- Наиболее частотные элементы с помощью Counter
- Использование модуля __future__
- Генераторные функции в Python
- Метод enumerate() в Python
- Создание и удаление объектов
- CSV строка разделение в Python
- Проблемы с именами переменных
- Оператор del в Python
- Делегирование в Python
- Функции range() в Python
- Замыкания в Python
- Определение индекса элемента списка
- Экспорт данных с помощью writefile
- PEP-401: оператор
- Декораторы в Python
- Аргументы *args и **kwargs
- Метод split() в Python
- Создание спинбокса в tkinter
- Срезы в Numpy
- Извлечение статей с newspaper3k
- Перебор элементов списка в Python
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- Создание графиков в терминале
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Создание вложенных циклов for
- Атрибуты массивов в Numpy
- Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
- Метод ior для битовых операций
- Изменение IP-адреса в Python
- ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
- Ограничение итераций в Python
- Модуль inspect
- Управление памятью в numpy.
- Взаимодействие с sys
- Enum в Python
- Создание функций с произвольным количеством аргументов
- split() — разделение строки
- Создание списков в Python
- Хеширование паролей с солью
- Модуль Antigravity в Python 3
