一个 Python Bug 干倒了估值 1.6 亿美元的公司
今天在CSDN首页看到这篇文章，不仅感概：
水能载舟，亦能覆舟
作为一家仰仗技术出身的公司，最终却因为技术的问题而断崖式地走向没落，实在令人唏嘘。技术既能让一家公司崛起，但使用不当、糊里糊涂或者想当然地去使用，可能一个小小的问题也足以摧毁一家公司。当然，在这里也不过多地聊这个故事，感兴趣的可以点文章链接详细看看。我就从技术的角度简单剖析下这里面出现的bug及其背后的原理。
这个问题涉及到python函数定义中的可变默认参数，那什么是可变默认参数呢？就拿文章中提到的函数举例：
def foo(l=[]):
l.append(1)
print(l)
在函数foo中，参数l是有默认值的，所以是一个默认参数，并且默认值是一个空列表[]，而列表是属于可变对象，即不可散列的对象，因此参数l就是一个可变默认参数。
在函数定义中，使用可变（不可散列unhashable）对象作为默认值的参数，就是可变默认参数
那么，在函数中使用可变默认参数会有什么问题呢？就像上面的函数foo，很多人可能会想当然地认为，当不传递参数，多次调用函数foo()的时候，输出的结果都是一样的，都是[1]，但实际上偏偏想法，该函数的行为与我们预期的不符合：
可以看到，后面函数调用的输出确实不符合我们的预期，所以问题在哪里。其实只要搞清楚了python对函数的默认参数的管理机制和调用逻辑，这个问题就迎刃而解了。
首先，我们看看函数参数的默认值存在哪里，使用dir看看函数对象的属性：
In [7]: dir(foo)
Out[7]:
['__annotations__',
'__call__',
'__class__',
'__closure__',
'__code__',
'__defaults__',
'__delattr__',
'__dict__',
'__dir__',
'__doc__',
'__eq__',
'__format__',
'__ge__',
'__get__',
'__getattribute__',
'__globals__',
'__gt__',
'__hash__',
'__init__',
'__init_subclass__',
'__kwdefaults__',
'__le__',
'__lt__',
'__module__',
'__name__',
'__ne__',
'__new__',
'__qualname__',
'__reduce__',
'__reduce_ex__',
'__repr__',
'__setattr__',
'__sizeof__',
'__str__',
'__subclasshook__']
注意到，这里面有个__defaults__，就是缺省、默认的意思，输出其内容：
In [8]: foo.__defaults__
Out[8]: ([1, 1, 1, 1, 1],)
但我们调用函数的时候，它的值也会随之改变：
In [9]: foo()
[1, 1, 1, 1, 1, 1]
In [10]: foo.__defaults__
Out[10]: ([1, 1, 1, 1, 1, 1],)
In [11]: foo()
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
In [12]: foo.__defaults__
Out[12]: ([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],)
In [13]: foo()
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
In [14]: foo.__defaults__
Out[14]: ([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],)
我们重新定义foo函数，在看看其__defaults__属性的值：
In [15]: def foo(l=[]):
...: l.append(1)
...: print(l)
...:
In [16]: foo.__defaults__
Out[16]: ([],)
再做个实验，向__defaults__中的列表对象添加一个数1024，再调用函数，看看结果如何：
In [17]: foo.__defaults__[0].append(1024)
In [18]: foo.__defaults__
Out[18]: ([1024],)
In [19]: foo()
[1024, 1]
结果不出所料，在函数中向列表添加元素，其实就是向__defaults__中的列表对象添加元素，也就是说函数中的l变量和__defaults__中的第一个元素引用的是同一个列表对象。所以从以上的分析可以看出函数对象的默认参数值确实是存放在其__defaults__属性中。
到这里，我们应该大致了解了python函数默认参数的一些原理：