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"
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- Исключение NotImplementedError
- Объединение словарей в Python
- Асинхронное программирование с asyncio
- Модуль os в Python: работа с файлами
- Избегайте двойного подчеркивания
- Проверка типа данных
- Применение функции к списку
- CLI-инструмент howdoi
- Обработка ошибок в JSON данных
- Деление в Python
- Получение ID текущего процесса
- Установка Python — Простое руководство
- Многострочные комментарии в Python
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Работа с zip()
- Секреты Python
- Сумма элементов списка
- Обезопасьте ввод данных
- Декораторы в Python
- Сравнение объектов в Python
- Управление контекстом выполнения
- Метод join() для объединения элементов
- Множественное наследование в Python
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- split() — разделение строки
- Логирование с Loguru
- Оператор умножения для вектора
- Многострочные комментарии в Python
- Обработка ошибок в Python
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Декораторы в Python
- Строки в Python: апострофы и кавычки
- Оптимизация строк в Python
- Defaultdict в Python
- Делегирование в Python
- Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
- Создание уникального проекта
- Сохранение Unicode в JSON
- Вложенные функции в Python
- Переопределение метода __eq__
- Метод setitem в Python
- Работа с геоданными с помощью geopy















