def foo(a=[]):
  a.append(1)
  return a
print(foo())
print(foo())

[1]
[1,1函数的返回值的内存地址：


(id(foo()))
print(id(foo()))

结果：

140344852133960
140344852133960
140344852133960

会发现我们每次返回的都是同一个对象。
再看下以下例子：

b = [1,2]
def test(place=b):
  place.append(1 place
(b)
(test())
print(b)

结果：

[1,2,1]

当使用列表作为参数传入函数时，实际上是引用传递。也就是传入的是实际参数的地址，而place=b也就是指向相同的地址。比如以下的：

c = [1,3]
d = c
(id(c))
print(id(d))

结果：

140344851860104
140344851860104

当我们修改d的值时，同样也会影响到c：

d.append(4)
(d)
(c)
(id(d))
print(id(c))

结果：

[1,3,4]
140344851860104
140344851860104

所以在上述中，通过在test()函数中修改place的值也会影响到b的值。
为什么会这样呢？
python中一切皆对象。函数也是对象，可以这么理解，一个函数是一个被它自己定义而执行的对，;默认参数是一种"成员数据"，所以它们的状态和其他对象一样,会随着每一次调用而改变。
怎么避免这种现象呢？
使用以下方式：

None):
  if a is None: 
    a = []
  a.append(1]
[1]
[1]

如果需要处理任意对象（包括None），则可以使用哨兵对象：

sentinel = object()
 
def myfunc(value=sentinel):
    if value  sentinel:
        value = expression
    # use/modify value here

应用：求数组的全排列
最后我们来看一个应用例子：求数组的全排列
基本思路是回溯法：每次从数组中选一个值加入到tmp中，如果数组中没有值了，就将tmp加入到结果中，返回。
如果我们的代码是这种：

arr = [1,1)">]
res = []
def permutation(arr,tmp=[]):
  global res
  if len(arr) == 0:
    res.append(tmp)
    return
  for i in range(len(arr)):
    tmp = tmp + [arr[i]]
    newArr = arr[:i]+arr[i+1:]
    permutation(newArr,tmp)
subset(arr,tmp=[])
print(res)

结果：

[[1,3],[1,2],1],1]]

这里就出现了上述的情况，我们只需要简单的改以下即可：

arr = [1,1)"> range(len(arr)):
    newTmp = tmp +
      
                 

        
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