当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > python教程 > Python 中 append 和 “+” 在函数默认参数中的行为差异:为什么 append 会修改原有列表,而 “+” 却创建新列表?
Python 中 append 和 “+” 在函数默认参数中的行为差异:为什么 append 会修改原有列表,而 “+” 却创建新列表?
小伙伴们对文章编程感兴趣吗?是否正在学习相关知识点?如果是,那么本文《Python 中 append 和 “+” 在函数默认参数中的行为差异:为什么 append 会修改原有列表,而 “+” 却创建新列表?》,就很适合你,本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点,希望对大家的知识积累有所帮助!

python 中 append 与 “+” 在函数定义中的不同行为
在定义函数时,默认参数最好使用不可变对象。然而,当使用列表作为默认参数时,append 方法和 “+” 却表现出了不同的行为。
append 方法
def zxc(a, b=[]):
b.append(a)
print(b)在 zxc 函数中,b 作为可变的参数。如果在函数调用中没有提供 b,将使用一个空列表。当使用 append 方法更改 b 后,后续调用函数时将继承更改后的 b 值。
“+” 操作
def asd(a, b=[]):
b = [a] + b
print(b)在 asd 函数中,也是将 b 作为可变的参数。但在使用 “+” 操作符时,会创建一个新的列表,其中包含 a 和 b 的顺序连接。与 append 不同,新的列表不会覆盖原始的 b。
不同行为的原因
在 python 中,只要赋值语句中包含 b = ,都会创建一个新的 b 对象。因此,当在 asd 函数中执行 b = [a] + b 时,将创建一个新的列表,而不会修改原始的 b。
结论
虽然 append 和 “+” 都可以改变列表,但在函数定义中使用它们时,需要注意它们不同的行为。append 会修改原有的列表并影响后续的函数调用,而 “+” 则会在不修改原有列表的情况下创建一个新的列表。
理论要掌握,实操不能落!以上关于《Python 中 append 和 “+” 在函数默认参数中的行为差异:为什么 append 会修改原有列表,而 “+” 却创建新列表?》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!
如何计算旋转后长方形在画布上的轴距?
- 上一篇
- 如何计算旋转后长方形在画布上的轴距?
- 下一篇
- 解密有道电脑版:功能全面详细介绍
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- pytest Fixture 作用域如何影响测试隔离与速度
- 341浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 | Python教程 · pathlib · 路径安全 Python pathlib Path.resolve 目录穿越 relative_to
- Pathlib 安全拼接用户路径:解析后再验证根目录
- 463浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 6小时前 | 性能优化 · Python教程 · Python 进程间通信 pickle multiprocessing SharedMemory
- multiprocessing 传输大对象为何变慢,如何减少序列化
- 478浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · Python import很慢 -X importtime 模块级副作用 延迟导入 Python启动优化
- Python import 很慢怎么分析:模块级副作用与延迟导入
- 292浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · 异步编程 · Python asyncio contextvars request_id
- contextvars 在异步请求链中传递追踪信息
- 393浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | 并发 · 异常处理 · python · asyncio · CancelledError 结构化并发 ExceptionGroup Python asyncio TaskGroup asyncio gather
- asyncio TaskGroup 让并发任务在首错时一起收敛
- 246浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 |
- Python 3.14 自由线程程序怎样显式保护共享状态
- 337浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | 标准库 · Python教程 · Python Traversable importlib.resources 包内资源
- Python importlib.resources Traversable 怎么读取包内目录
- 359浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 378次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 449次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 457次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 400次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 227次使用
-
- Python sqlite3 Connection serialize 怎么导出数据库快照:备份窗口、内存占用与恢复校验
- 2026-08-26 501浏览
-
- Python监控网页状态:requests异常处理实战
- 2026-05-29 501浏览
-
- TensorFlow模型部署为API的TF Serving方法
- 2026-05-26 501浏览
-
- Python字符串编码转换:encode与decode详解
- 2026-05-16 501浏览
-
- TensorFlow裁剪无用算子方法详解
- 2026-05-15 501浏览

