Python这些坑别踩：默认参数、闭包、浅拷贝，一次讲透

Python里不少麻烦来自两个时间点：名字什么时候绑定，对象什么时候创建。把这两件事看清，很多行为看着不对，也能解释通。默认参数常出问题。看函数：

def add(item, box=[]): box.append(item) return box

这段代码在定义函数时创建了列表。box 的默认值不是每次调用新建。第一次调用拿到 [1]，第二次拿到 [1, 2]。想每次新列表，用 None 当哨兵：

def add(item, box=None): if box is None: box = [] box.append(item) return box

这里检查 is None，不用 if not box。空列表也是有效输入。用 not 会把传入的空列表替换掉，调用者拿不到自己传的对象。闭包也会遇到求值时机。下面三个函数都返回 2：

funcs = [lambda: i for i in range(3)] print([f() for f in funcs])

lambda 里没有保存 i 的值，保存的是名字 i。循环结束后 i 停在 2。要让每个函数记住当前值，把值绑到默认参数上：

funcs = [lambda i=i: i for i in range(3)] print([f() for f in funcs])

默认参数在定义 lambda 时求值，i=i 把当前 i 存进函数对象。这个写法够用。代码里出现这种模式，读的人要能看懂。生成器把求值推后。读大文件时别一次 readlines。用逐行迭代：

def read_lines(path): with open(path, encoding='utf-8') as f: for line in f: yield line.rstrip('\n')

这个函数返回生成器。文件不会一次进内存。for 循环每要一行，函数跑到 yield 停住。适合日志、csv、管道处理。注意生成器只能走一遍。走过一次后再 list 得到空列表。需要重复用，重新创建生成器，或者把结果存下来。存之前想清楚数据量。浅拷贝的坑也跟对象创建有关。下面写法三行指向同一个列表：

grid = [[0] * 3] * 3 grid[0][0] = 1 print(grid)

外层列表的三个位置放的是同一个内层列表。改一个，三行都变。要独立行，用推导式逐行创建：

grid = [[0] * 3 for _ in range(3)] grid[0][0] = 1 print(grid)

这里每轮循环新建一个 [0, 0, 0]。外层列表装三个不同对象。二维数组、矩阵初始化都该这么写。这些技巧背后是同一件事：Python 不复制对象，只绑定名字。默认参数在定义时求值。闭包捕获名字。生成器延迟执行。容器乘法复制引用。写代码时多问一句：这个对象在哪创建，谁在引用它。调试能少绕路。

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