函数相关注意事项

默认参数值的陷阱

默认参数值在函数定义的时候并得到计算，如下：

i = 5

def f(arg=i):
    print(arg)

i = 6
f()

最后输出的结果为5，因为默认值已在函数定义时得到计算。
重要警告：默认值仅被计算一次。 当默认值是可变对象（例如列表，字典或大多数类的实例）时，这会有所不同。 例如，以下函数累积在后续调用中传递给它的参数：

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L

print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))

这段代码将输出：

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

这是因为L的默认值在定义时为[]，且只会计算一次，当多次调用该函数时，L的默认值不会重新计算为[]，而是原先的list对象，又因为list对象为可变类型。
如果不希望在后续调用之间共享默认参数值，则可以编写如下函数：

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

# 捕获匿名函数中的变量 使用lambda定义匿名函数时，通常想捕获周围的变量作为函数参数 ，或函数体内部变量想捕获lambda外的变量值。示例：

>>> x = 10
>>> a = lambda y: x + y
>>> x = 20
>>> b = lambda y: x + y 
>>>

当调用a(10)和b(10)，可能通常觉得会输出20和30。但实际输出的都是30，这里的问题是，lambda表达式中使用的x的值是一个自由变量，它在运行时而不是定义时绑定。 因此，lambda表达式中的x值等于执行时x变量的值。
如果希望匿名函数在定义点捕获值并将其保留，则需使用关键字参数获取该值为默认值，如下所示：

>>> x = 10
>>> a = lambda y, x=x: x + y
>>> x = 20
>>> b = lambda y, x=x: x + y 
>>> a(10)
20
>>> b(10)
30
>>>

另外一个例子：

>>> funcs = [lambda x: x+n for n in range(5)] 
>>> for f in funcs:
...     print(f(0))
...
4
4
4
4
4 
>>>

在for循环调用时，n的值为4，故所有的输出都为4。

>>> funcs = [lambda x, n=n: x+n for n in range(5)] 
>>> for f in funcs:
...     print(f(0))
...
0
1
2
3
4 
>>>

n使用关键字参数，则在定义时获取迭代的默认值。