本文最初写于 2017 年，2026 年按现代 Python 语法校订。很多所谓“Python 陷阱”并不是特殊规则，它们大多可以归结为一句话：名字绑定到对象，赋值本身不会复制对象。
可变默认参数只创建一次
下面的默认列表在函数定义执行时创建，而不是每次调用时创建：
def collect(value, items=[]):
items.append(value)
return items
print(collect(1)) # [1]
print(collect(2)) # [1, 2]如果希望每次调用都得到新列表，使用 None 作为哨兵：
def collect(value, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(value)
return items这里必须写 is None，不能写 if not items。后者会把调用者显式传入的空列表、空字符串或 0 一并当成“没有传值”。
可变默认参数并非绝对禁止。缓存、状态累积等少数场景可能会有意利用它，但这种意图应在函数名、文档和测试里说明，否则维护者很难判断共享状态是不是缺陷。
dataclass 字段使用 default_factory
类字段也有相同问题。现代 Python 的 dataclass 会阻止一部分明显的可变默认值，并提供 default_factory：
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass
class UrlBucket:
urls: list[str] = field(default_factory=list)工厂函数会在每次实例化时调用，因此不同实例不会共享列表。
需要注意，“不可变容器”不一定意味着内部完全不可变。比如元组可以包含列表。判断默认值是否安全，要看调用者是否能通过它修改可达对象，而不只是看最外层类型。
类属性与实例属性不是一回事
class UrlBucket:
urls = []
def add(self, url: str) -> None:
self.urls.append(url)urls 定义在类体中，是所有实例共享的类属性。self.urls.append(...) 修改的仍是同一个列表。
实例状态应该在初始化时创建：
class UrlBucket:
def __init__(self) -> None:
self.urls: list[str] = []类属性适合常量、配置元数据或明确需要共享的状态。即便确实要共享可变状态，也要考虑锁、生命周期和测试隔离。
赋值不是复制
original = {"tags": ["python"]}
alias = original
alias["tags"].append("testing")
print(original) # {'tags': ['python', 'testing']}alias = original 只是让两个名字指向同一个字典。
浅拷贝会创建新的外层容器，但仍共享内部对象：
copied = original.copy()
copied["tags"].append("database")
print(original["tags"]) # 内部列表仍被修改如果确实需要递归复制，可以使用 copy.deepcopy，但它不是免费的，也未必适合文件句柄、连接、锁或自定义资源对象。更稳妥的做法通常是明确数据所有权，或使用不可变数据结构和“创建新值”的更新方式。
字典视图不是快照
dict.keys()、dict.values() 和 dict.items() 返回动态视图：
data = {"a": 1}
keys = data.keys()
data["b"] = 2
print(list(keys)) # ['a', 'b']需要快照时要显式转换，例如 list(data) 或 tuple(data.items())。
遍历字典时直接增删键会触发 RuntimeError。可以遍历键的副本，或者更直接地构造新字典：
filtered = {key: value for key, value in data.items() if value >= 2}闭包读取的是调用时的变量
funcs = [lambda: index for index in range(3)]
print([func() for func in funcs]) # [2, 2, 2]闭包捕获的是变量，不是定义瞬间的值。循环结束后，三个函数读取到的都是最终的 index。
可以通过默认参数绑定当时的值：
funcs = [lambda index=index: index for index in range(3)]复杂回调更适合用普通函数或 functools.partial，可读性通常比 lambda 技巧更好。
is 比较身份，== 比较值
left = []
right = []
print(left == right) # True：内容相等
print(left is right) # False：不是同一个对象is 最常见的用途是判断 None 或自定义哨兵：
MISSING = object()
def read(value=MISSING):
if value is MISSING:
...不要用整数、字符串驻留或编译器常量折叠现象来推断身份关系；这些属于实现细节。同样，普通真假判断通常写 if enabled 或 if not enabled，不必机械地写 is True、is False。
最后归纳
遇到共享状态问题时，可以依次问四个问题：
- 这个对象在什么时候创建？
- 现在有多少名字或实例指向它？
- 当前操作是在重新绑定名字，还是原地修改对象？
- 调用者需要共享、浅拷贝，还是完全独立的数据？
把这四件事说清楚，可变默认值、类属性、浅拷贝和闭包等行为就不再神秘。