python / numpy中有副作用吗？恐怖故事和小逃亡通缉

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我正在考虑从Matlab迁移到Python / numpy进行数据分析和数值模拟。我已经使用Matlab（和SML-NJ）多年了，在功能环境中没有副作用（禁止I / O）方面非常满意，但是对于Python的副作用却有些不愿。人们是否可以分享自己最喜欢的副作用方面的陷阱，并且在可能的情况下如何绕过它们？例如，当我在Python中尝试以下代码时，我感到有些惊讶：

lofls = [[]] * 4 #an accident waiting to happen! lofls[0].append(7) #not what I was expecting... print lofls #gives [[7], [7], [7], [7]] #instead, I should have done this (I think) lofls = [[] for x in range(4)] lofls[0].append(7) #only appends to the first list print lofls #gives [[7], [], [], []] 提前致谢



回答：

对相同（可变）对象的引用与对独立对象的引用的混淆确实是一个“陷阱”（受所有非功能性语言的折磨，这些语言具有可变的对象，当然还有引用）。初学者的Python代码中常见的错误是滥用可变的默认值，例如：

def addone(item, alist=[]): alist.append(item) return alist 如果目的是让addone保持自己的状态（并将一个不断增长的列表返回给后续的调用者），则此代码可能是正确的，就像static数据在C语言中一样；如果编码器错误地假设每次调用都会创建一个新的空列表，这是不正确的。

习惯使用函数式语言的初学者也可能会因Python内置容器中的命令查询分离设计决策而感到困惑：不需要特别返回的变异方法（即，绝大多数变异方法）什么都不返回（具体来说，他们返回None ）-他们正在“就地”完成所有工作。误解引起的错误很容易发现，例如

alist = alist.append(item) 几乎可以肯定是个错误-它会将项目追加到名称alist引用的列表中，然后将名称alist重新绑定为None （ append调用的返回值）。

虽然我提到的第一个问题是关于早期绑定的，但可能会误导认为绑定是较晚的人们，但有些问题则相反，有些人期望在绑定早期时就进行早期绑定。 ，反而晚了。例如（使用假设的GUI框架...）：

for i in range(10): Button(text="Button #%s" % i, click=lambda: say("I'm #%s!" % i)) 这将显示十个按钮，分别显示“ Button＃0”，“ Button＃1”等，但是当单击时，每个按钮都会say是#9 ，因为lambda的i是后期绑定的（带有a词法闭包）。解决方法是利用参数的默认值是早绑定的事实（正如我所指出的第一个问题！-），并将最后一行更改为

click=lambda i=i: say("I'm #%s!" % i)) 现在， lambda的i是具有默认值的参数，不再是自由变量（通过词法闭包查找），因此代码按预期工作（当然，还有其他方法）。



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