Python 新手常踩的三个坑：可变默认参数、浅拷贝陷阱与异常处理

Python 语法简洁、入门门槛低，但有些设计细节对新手并不友好。我在学习 Python 的过程中踩过不少坑，今天把其中最常见的三个整理出来：可变默认参数、浅拷贝陷阱、异常处理不当。每个坑都附上出错示例和正确写法，希望能帮新手少走弯路。

坑一：用可变对象做默认参数

先看一段很"自然"的代码：

def add_item(item, items=[]):
    items.append(item)
    return items

print(add_item("苹果"))  # ['苹果']
print(add_item("香蕉"))  # ['苹果', '香蕉']

第二次调用时明明只传了"香蕉"，结果里却多了一个"苹果"。这是因为函数的默认参数只在函数定义时求值一次：那个 [] 对象在整个程序运行期间只有一份，所有没传 items 的调用共享的是同一个列表，append 的结果会一直累积。

正确写法是用 None 做哨兵值，在函数内部新建列表：

def add_item(item, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)
    return items

print(add_item("苹果"))  # ['苹果']
print(add_item("香蕉"))  # ['香蕉']

记住一条规则：默认参数永远只用不可变对象（None、数字、字符串、元组），可变对象一律在函数体内创建。

坑二：浅拷贝"复制"了嵌套结构

import copy

matrix = [[1, 2], [3, 4]]
clone = copy.copy(matrix)      # 浅拷贝
clone[0].append(99)
print(matrix)  # [[1, 2, 99], [3, 4]]

我们只想改副本，结果原数据也被改了。原因是浅拷贝只复制最外层容器，内层的子列表依然是同一个对象的引用，改子列表等于直接改原数据。

如果数据结构是嵌套的，请用深拷贝：

clone = copy.deepcopy(matrix)
clone[0].append(99)
print(matrix)  # [[1, 2], [3, 4]]

原数据纹丝不动。只有确认数据结构只有一层时，list.copy() 或切片 [:] 才是安全的；嵌套结构一律 deepcopy。

坑三：异常处理"一锅端"

try:
    num = int(input("请输入数字："))
    result = 100 / num
    data = open("config.txt").read()
except Exception as e:
    print("出错了：", e)

裸的 except Exception 会吞掉所有异常：用户输错、除零、文件不存在，全挤进同一个 except。出了问题很难定位，还可能把本该中断程序的严重错误也悄悄放过，留下隐患。

正确做法是捕获越具体越好，不同异常分开处理：

try:
    num = int(input("请输入数字："))
except ValueError:
    print("请输入一个合法的整数")
    raise

try:
    result = 100 / num
except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为零")

try:
    with open("config.txt") as f:
        data = f.read()
except FileNotFoundError:
    print("配置文件不存在，请检查路径")

只在你真正知道该如何处理时才捕获异常，否则就让它抛出来——"一锅端"看似省事，实则是把调试成本留给了未来的自己。

小结

这三个坑的本质都是"想当然"：想当然地认为默认参数每次都会新建、想当然地认为复制就是独立的、想当然地认为捕获所有异常最省事。写 Python 时多问自己一句"这段代码到底引用了谁"，很多坑就能提前避开。