[python]一个关于默认参数的老问题和一个有关优化的新问题

一个老问题：

def func(defau=[]):
    defau.append(1)
    return defau
    
print(func())#print[1]
print(func())#print[1,1]
print(func())#print[1,1,1]

学python时候应该都遇到过这个问题，为什么？一般的说法是把这个可变的默认参数和函数绑定在一块了

但是，怎么绑定的？？？

看python文档[1]，里面对def的解释：

A function definition is an executable statement. Its execution binds the function name in the current local namespace to a function object .

一个可执行的声明，在现有的名称空间中把函数名字和函数对象绑定在一块了。

也就是说，这种绑定只有在def声明执行的时候才会发生，只有在def语句执行的时候，才会把函数名字和一个新的函数对象绑定在一块[2]。

那么，这些和默认参数有什么关系？

这默认参数的关系就是，只有当这种绑定发生的时候，默认参数才会得到赋值，换句话说，只有在def声明执行的时候，默认参数所引用的对象才会和函数对象结合起来。

所以，在上面的例子中，因为def语句只执行了一次，所以几次调用函数func其实都是执行的同一个函数对象，使用的同一个list:

def func(defau=[]):
    defau.append(1)
    return defau
    
print(id(func()))#print 1756350390856
print(id(func()))#print 1756350390856
print(id(func()))#print 1756350390856

看大神laike9m的博客[3]的时候，发现其实可以利用这一点对python的性能进行优化的。

我们都知道，python中名称的查找顺序为LEGB，也就是local->enclosing->global->builtin，如果我们把一个全局变量赋值给一个函数的默认参数，把一个全局变量变为一个函数的局部变量，那么在查找链中，就不用进行到global，直接在local域中就可以得到需要的变量了：

import timeit
setup1="""
import math
def cal():
    math.sin(1)+math.cos(1)
    """
setup2="""
import math
def cal2(sin=math.sin,cos=math.cos):
    sin(1)+cos(1)
    """
t1=timeit.Timer(setup1,"print('setup1')")
t2=timeit.Timer(setup2,"print('setup2')")
print(t1.timeit(100))
print(t2.timeit(100))
#setup1
#0.0003371067712671346
#setup2
#8.921092541729796e-05

可以看到，在执行100遍的情况下，运行时间相差一个量级

参考资料：[1]python 文档

　　　　　[2]Default parameter values in python

              [3]pythony优化函数执行的技巧