Python函数默认参数在定义时只求值一次，若为可变对象（如[]、{}、set()），则所有调用共享同一实例，导致修改累积；正确做法是用None作默认值并在函数内初始化。
为什么 def func(x=[]) 会“记住”上次调用的修改
Python 函数定义时，default argument 只被求值一次——在函数对象创建时，而非每次调用时。如果默认值是可变对象（如 []、{}、set()），它就变成所有调用共享的同一个对象。后续对它的修改（如 .append()）会持续累积。
常见错误现象：func() 第一次返回 [1]，第二次返回 [1, 1]，第三次变成 [1, 1, 1]……这不是 bug，是语言机制使然。
- 使用场景：写工具函数时图省事直接写
def add_item(item, items=[]) - 本质原因：
[]是 mutable object，绑定到函数的__defaults__元组中，生命周期与函数相同 - 验证方式：打印
func.__defaults__可看到那个“悄悄变长”的列表
正确写法：用 None 作占位符再初始化
这是最通用、最易读、也最符合 Python 惯例的解法。把可变默认参数显式延迟到函数体内部构造。
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
- 永远不要用
if not items:判断，因为[]、0、False、None都为假，会误判空列表 - 若需默认值是特定内容（如预填充的
[0]），仍应写成items=None，然后items = [0] if items is None else items - 该模式在标准库中广泛使用，比如
json.loads(s, object_hook=None)
哪些类型算“可变默认参数陷阱”的高危对象
只要对象支持原地修改（in-place mutation）且不是每次调用都新建，就可能踩坑。不只是 list。
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-
[]、list()：最常见，.append()/.extend()后状态残留 -
{}、dict()：.update()、key=value赋值后字典持续增长 -
set()：.add()、.update()导致元素不断堆积 -
bytearray()、自定义类实例（含可变属性）：同样适用此规则 - 安全的默认值：
None、True、42、"hello"、tuple()—— 不可变或无 in-place 修改语义
IDE 和 linter 能帮你发现这类问题吗
可以，但依赖配置。主流工具默认不会报错，需启用对应检查项。
-
pylint：开启dangerous-default-value（代码警告码 W0102） -
flake8：配合插件flake8-bugbear，触发B006（mutable argument used as default） - PyCharm：默认高亮可变默认参数，并提示 “Mutable default argument … may cause unexpected behavior”
- 注意：这些工具不会检测运行时动态构造的可变对象（如
def f(x=time.time())虽然不可变，但不推荐；而def f(x=get_config_dict())若返回同一 dict 实例，同样危险）
真正容易被忽略的是嵌套结构里的可变对象，比如默认参数是 {"data": []} —— 外层 dict 不可变，但内层 [] 仍是共享的。这种得靠人眼识别，工具通常不覆盖。
