Курс Python → Избегайте пустого списка
Пустой список нельзя использовать как аргумент по умолчанию в Python из-за того, что значения по умолчанию для аргументов функции вычисляются только один раз, при определении функции. Если вы попытаетесь использовать пустой список в качестве значения по умолчанию для аргумента функции, то он будет создан при определении функции и будет ссылаться на один и тот же объект в памяти каждый раз, когда функция вызывается.
Это означает, что если внутри функции изменяется пустой список, то изменение будет сохранено в этом списке для всех последующих вызовов функции, так как все они будут использовать один и тот же объект списка. Это может привести к неожиданным и нежелательным результатам, так как изменение списка в одном вызове функции может повлиять на другие вызовы, которые рассчитывают на неизменность значения по умолчанию.
Чтобы избежать подобных проблем, рекомендуется использовать в качестве значения по умолчанию неизменяемые объекты, такие как None, числа или строки. Если необходимо использовать изменяемый объект, то лучше создавать его внутри функции, чтобы каждый вызов функции работал с отдельным экземпляром объекта и не влиял на другие вызовы.
def my_function(my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append("element")
print(my_list)
my_function() # ["element"]
my_function() # ["element"] (не изменяет значение по умолчанию)
В приведенном примере использовано None как значение по умолчанию для аргумента функции, и внутри функции создается новый пустой список, если аргумент не был передан. Это позволяет избежать проблем с изменяемыми объектами и гарантирует, что каждый вызов функции работает с отдельным списком, не влияя на другие вызовы.
Другие уроки курса "Python"
- Парсинг статей с Newspaper3k
- Модуль Operator в Python
- Создание итерируемых объектов
- Метод enumerate() в Python
- Функция map() и ленивая оценка
- Виртуальное окружение Python
- Подсчет элементов в Python
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Метод setdefault() в Python
- Управление памятью в numpy.
- Фильтрация списков с itertools
- Методы shutil для работы с файлами
- Namedtuple в Python
- Изменение списка срезом
- Лимиты на ресурсы Python
- Удаление символов новой строки в Python.
- Оператор in и not in в Python
- Измерение времени выполнения
- Получение обратного списка чисел
- Оформление кода на Python
- Создание и обучение модели с Keras
- Mad Libs Generator
- Работа с множествами в Python
- Класс UserDict: дополнительная функциональность
- Бинарный поиск
- Делегирование в Python
- Проверка версии Python
- Секреты Python
- Работа с кортежами в Python
- Добавление элемента в список.
- Форматирование чисел в Python
- Создание комплексных чисел
- Python Менеджер контекста
- Фильтрация списка от «ложных» значений
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Декораторы классов
- Python Тесты и Гайды
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Циклы в Python
- Структура данных словарь в Python
- Инверсия списка и строки в Python
- Работа с пользовательским вводом
- Функциональное программирование в Python
- Поиск наиболее частого элемента в списке
- Метод __irshift__ для Python
- Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо















