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你有没有在 Python 中遇到过一些古怪的东西，导致了那些 “等等，什么 ”的时刻？
是的，Python 以其可读性和简单性而闻名，但它也有一些令人惊讶的行为，即使是一些经验丰富的开发人员也会措手不及。
1. 可变默认参数
函数中的可变默认参数是 Python 的常见陷阱！下是可能会让您感到惊讶的事情：
def add_item(item, list_of_items=[]):
list_of_items.append(item)
return list_of_items为了便于理解，将函数调用和输出放在一个代码块中。
print(add_item(1))
Output >>> [1]print(add_item(2))
Output >>> [1, 2]为什么会这样？关键是了解 Python 何时评估默认参数。
默认参数在定义函数时计算，而不是在调用函数时计算。
这意味着在定义函数时，空列表 [] 会创建一次，并且该列表会在未提供第二个参数的每个函数调用中重复使用。
以下是解决此问题的方法：
def add_item(item, list_of_items=None):
if list_of_items is None:
list_of_items = []
list_of_items.append(item)
return list_of_items在这个更正的版本中，我们使用 None 作为默认参数，并在每次调用函数时创建一个新列表。
print(add_item(1))
Output >>> [1]print(add_item(2))
Output >>> [2] 2. 后期绑定闭包
这是一个经常出现在循环中的棘手问题：
functions = []
for i in range(3):
functions.append(lambda: i)
print([f() for f in functions]) 以下是您得到的：
Output >>> [2, 2, 2]您可能希望它打印 [0， 1， 2]，但事实并非如此。为什么？这种行为称为 “后期绑定”，它与 Python 处理闭包的方式有关。
当 lambda 函数引用变量 i 时，它不会在创建函数时捕获 i 的值，而是捕获变量本身。
让我们打个比方。
可以这样想：想象一下，你正在写一张便条，上面写着 “check the number on the whiteboard”当你稍后阅读笔记时，你会查看白板上当前的任何数字，而不是你写笔记时的数字，是吗？在我们的代码中，当我们调用这些函数时，循环已经完成，i 只剩下其最终值 （2）。
以下是获取您可能想要的行为的方法：
functions = []
for i in range(3):
functions.append(lambda x=i: x) # Using default argument to capture current value
print([f() for f in functions]) Output >>> [0, 1, 2]通过使用 default 参数，我们实际上是在创建每个函数时对 i 的值进行快照。
3. 身份与恒等
Python 的恒等运算符有时会让您感到惊讶
# Integer caching
a = 256
b = 256
print(a is b) Output >>> Truec = 257
d = 257
print(c is d) Output >>> False这是怎么回事？此行为与 Python 的内存优化功能有关。对于小整数（通常为 -5 到 256），Python 会缓存对象并重用它们。
对于字符串，Python 使用一种称为 “字符串暂存” 的技术，它可能会重用字符串对象以节省内存。但是，并非所有字符串都保证此行为，并且可能因 Python 实现而异。
# String interning
x = "hello"
y = "hello"
print(x is y) Output >>> Truep = "hello!"
q = "hello!"
print(p is q) Output >>> False (check at your end!)这就是为什么您应该始终使用：
- == 用于比较值
- 仅用于与 None 进行比较或检查两个变量是否引用完全相同的对象
is 运算符检查两个变量是否引用内存中的完全相同的对象，而 == 检查两个对象是否具有相同的值。
4. 可变的解包惊喜
如果您对 Python 的解包方式不满意，解包作有时会令人困惑。让我们直接来看例子。
这按预期工作：
a, b = 1, 2
print(a, b) Output >>> 1 2这也有效：
a, *b = 1, 2, 3, 4
print(a, b) Output >>> 1 [2, 3, 4]但这可能会让您感到惊讶：
a, *b, = 1,
print(a, b) Output >>> 1 []这也是有效的：
(*a,) = [1, 2, 3]
print(a) Output >>> [1, 2, 3]所以这是你应该知道的：解包中的星号运算符 （*） 将多个值收集到一个列表中，即使没有要收集的值！
5. 列表乘法
乍一看，将列表乘以一个数字似乎很简单，但它可能会导致一些令人惊讶的行为，尤其是对于嵌套列表。
让我们先举一个简单的例子：
# Simple list multiplication
simple_list = [1] * 3
print(simple_list) Output >>> [1, 1, 1]现在看看下面带有嵌套列表的示例：
nested_list = [[1, 2]] * 3
print(nested_list) Output >>> [[1, 2], [1, 2], [1, 2]]nested_list[0][0] = 5
print(nested_list) 你能猜出输出吗？
Output >>> [[5, 2], [5, 2], [5, 2]] 这里发生了什么？当你将列表相乘时，Python 不会创建元素的深层副本 - 它会创建对相同对象的多个引用。因此，当您在 nested_list[0][0] 处修改内部列表时，您正在修改所有三个元素都引用的单个内部列表。
以下是创建真正独立副本的一种方法：
nested_list = [[1, 2] for _ in range(3)]
nested_list[0][0] = 5
print(nested_list) 列表推导式为每个元素创建新的内部列表。
Output >>> [[5, 2], [1, 2], [1, 2]]