Python编程：17个鲜为人知的陷阱与解决策略

这篇资源主要讲述了Python编程中两个不常见的陷阱，分别是不要使用可变对象作为函数默认值以及生成器不保留迭代过后的结果。 一、不要使用可变对象作为函数默认值 在Python中，当定义函数时，如果将可变对象（如列表、字典或集合）作为默认参数，那么这个默认参数只会在函数定义时创建一次。这意味着在多次调用函数时，如果未提供新的值，将始终引用同一个可变对象。这可能导致意外的行为，如上述示例所示。在`append_to_list`函数中，每次调用都使用了同一个默认列表`def_list`，导致了多个调用间的共享状态。正确的做法是将默认值设为`None`，并在函数内部检查是否需要初始化一个新的列表。 改进后的代码如下： ```python def append_to_list(element, to=None): if to is None: to = [] to.append(element) return to ``` 二、生成器不保留迭代过后的结果 生成器是一种特殊的迭代器，它们使用`yield`语句来暂停和恢复执行。一旦生成器开始迭代并返回一个值，它不会记住之前的状态。在示例中，生成器`gen`用于生成`range(5)`的整数，一旦`gen`被迭代过，它不会再包含之前已经生成的值。这意味着第二次尝试查找1时，它不再存在于生成器中。如果你想保存生成器的所有值，可以将其转换为列表或其他容器类型，例如： ```python gen = (i for i in range(5)) a_list = list(gen) # 或者 a_tuple = tuple(gen) ``` 这些知识点对于Python程序员来说至关重要，了解并避免这些陷阱可以确保代码更加健壮和易于维护。在编写Python程序时，应特别注意默认参数的使用，特别是涉及可变对象时，同时也要理解生成器的工作原理，以便有效地利用其内存优势和按需生成特性。