dataclass中可变默认值（如[]、{}、set()）会导致所有实例共享同一对象，应改用field(default_factory=list)等安全方式；继承时还可能引发字段顺序错误。
直接用 []、{} 或 set() 作为 dataclass 字段默认值，会导致所有实例共享同一对象 —— 这不是 bug，是 Python 的语言机制，但极易引发隐蔽的数据污染。
可变默认值在类定义时就被创建一次
Python 中函数和类的默认参数在定义时求值，而非每次调用/实例化时重新生成。dataclass 字段的默认值也遵循这一规则。
这意味着：
-
items: list = []中的空列表，在@dataclass装饰器运行时（即模块加载时）就已创建完毕，之后所有MyClass()实例都引用它 - 修改任一实例的
items，其他实例看到的也是同一个被改过的列表 - 这种共享发生在类级别，和
__init__是否执行无关
field(default_factory=list) 是唯一安全的替代方案
default_factory 接收一个无参可调用对象（如 list、dict、自定义函数），并在每次实例化时调用它，确保每个实例获得全新对象。
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常见写法对比：
- ❌ 危险：
config: dict = {}→ 所有实例共用一个字典 - ✅ 安全：
config: dict = field(default_factory=dict)→ 每次新建独立字典 - ✅ 安全：
tags: set = field(default_factory=set) - ✅ 安全：
metadata: dict = field(default_factory=lambda: {"created": True})
注意：default_factory 必须是可调用对象，不能是调用结果（比如 field(default_factory=dict()) 是错的，会立即执行并复用返回值）。
继承场景下默认值顺序冲突会放大问题
当父类字段使用可变默认值，又和子类字段混合时，不仅有共享风险，还可能触发 TypeError: non-default argument follows default argument。
例如：
- 父类定义
name: str = "anon"（带默认值），age: int（不带） - 子类再加
grade: int，dataclass 合并字段后顺序变成name→age→grade，违反“无默认值字段必须在前”的语法约束 - 此时即使没数据污染，代码也无法运行
统一用 field(default_factory=...) 可规避该问题：它本质是为字段提供“带默认行为的无默认值字段”，既安全，又不破坏字段排序规则。
最易被忽略的一点：这个机制和你是否显式写了 __init__ 无关，只要用了 @dataclass，默认值绑定就在类定义阶段完成 —— 看不见，但一直存在。
