


Quels sont les arguments par défaut Python et leurs problèmes potentiels?
Jul 12, 2025 am 02:39 AMLes paramètres par défaut de Python sont évalués et les valeurs fixes lorsque la fonction est définie, ce qui peut entra?ner des problèmes inattendus. L'utilisation d'objets variables tels que les listes en tant que paramètres par défaut conservera les modifications, et il est recommandé d'utiliser aucune à la place; La portée du paramètre par défaut est la variable d'environnement lorsqu'elle est définie, et les modifications de variable ultérieures n'affecteront pas leur valeur; évitez de s'appuyer sur les paramètres par défaut pour enregistrer l'état, et l'état d'encapsulation de classe doit être utilisé pour assurer la cohérence de la fonction.
Les paramètres par défaut de Python sont très courants lors de la définition des fonctions. Ils vous permettent d'omettre certains paramètres lors de l'appel des fonctions et permettent aux fonctions d'utiliser des valeurs prédéfinies. Mais sans comprendre comment cela fonctionne, cela peut causer des problèmes inattendus.

Les paramètres par défaut ne sont pas recalculés chaque fois qu'ils sont appelés
Lorsque vous définissez un paramètre par défaut dans la définition de la fonction, tels que def func(x, y=[])
, cette valeur par défaut ne sera évaluée qu'une fois que la fonction est définie, plut?t que recréée à chaque fois que la fonction est appelée. Cela signifie que si vous modifiez ce paramètre par défaut (comme l'ajout d'un élément à une liste), il conserve la modification précédente la prochaine fois que vous appelez la fonction.
Par exemple:

def add_item (item, my_list = []): my_list.append (item) Renvoie ma_list print (add_item ('a')) # sortie ['a'] print (add_item ('b')) # output ['a', 'b']
Cela peut être incompatible avec votre comportement attendu. Pour éviter cela, il est généralement recommandé de ne pas utiliser d'objets mutables comme paramètres par défaut.
Solution:

- Utilisez
None
comme valeur par défaut et initialisez l'objet par défaut réel à l'intérieur de la fonction:
def add_item (item, my_list = aucun): Si ma_list n'est aucune: my_list = [] my_list.append (item) Renvoie ma_list
Cela garantit qu'une nouvelle liste vide est utilisée chaque fois que la fonction est appelée.
Problème de portée des paramètres par défaut
La valeur du paramètre par défaut est évaluée dans la portée dans laquelle la fonction est définie. Cela signifie que si une variable existe dans la portée actuelle lorsque la fonction est définie, le paramètre par défaut peut le référencer, mais il ne sera pas mis à jour à mesure que les variables suivantes changent.
Par exemple:
def func (a = valeur): Imprimer (a) valeur = 10 func () # Erreur: le nom ?valeur? n'est pas défini
Le code ci-dessus rapportera une erreur car lors de la définition func
, value
n'a pas encore été définie.
Mais si défini à l'avance:
valeur = 5 def func (a = valeur): Imprimer (a) valeur = 10 func () # sortie 5
à l'heure actuelle, la sortie est 5
, pas 10
qui ont ensuite été modifiées. Parce que la valeur du paramètre par défaut est fixée lors de la définition de la fonction.
Les paramètres par défaut affectent la cohérence du comportement de la fonction
Certains développeurs utiliseront des paramètres par défaut pour mettre en cache des données ou garder l'état, mais cela rendra la fonction "état" et ne sera plus une fonction pure. Cela augmente la difficulté de débogage et de tests, en particulier dans des environnements multithreads ou simultanés.
suggestion:
- Essayez d'éviter d'utiliser des expressions complexes ou des objets mutables comme paramètres par défaut.
- Si vous avez besoin d'un mécanisme de sauvegarde de l'état, envisagez d'utiliser une classe pour résumer l'état au lieu de compter sur les paramètres par défaut de la fonction.
En général, les paramètres par défaut de Python sont une fonctionnalité pratique, mais vous devez faire attention à son cycle de vie et à ses problèmes de portée lorsque vous les utilisez. L'utilisation rationnelle des paramètres par défaut peut rendre le code plus concis, mais une mauvaise utilisation peut conduire à des bogues imperceptibles. Fondamentalement, c'est tout.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.

Définissez d'abord un formulaire ContactForm contenant le nom, la bo?te aux lettres et les champs de message; 2. De l'avis, la soumission du formulaire est traitée en jugeant la demande de poste, et après la vérification, nettoyée_data est obtenue et la réponse est retournée, sinon le formulaire vide sera rendu; 3. Dans le modèle, utilisez {{form.as_p}} pour rendre le champ et ajouter {% csrf_token%} pour empêcher les attaques CSRF; 4. Configurer le routage d'URL vers Point / Contact / vers la vue Contact_View; Utilisez Modelform pour associer directement le modèle pour obtenir un stockage de données. Djangoforms implémente le traitement intégré de la vérification des données, le rendu HTML et les invites d'erreur, qui convient au développement rapide des fonctions de forme s?re.

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un
