Python类方法默认参数为迭代器时，多实例调用结果非预期的问题排查

嘿，这个坑我之前也踩过！你遇到的问题核心在于：Python函数的默认参数是在函数定义的时候就完成初始化的，而不是每次调用方法时重新创建。

具体来说，你在next1方法里写的counter=count()，这个count()生成器会在A类被定义的那一刻就被创建出来，并且绑定到next1这个函数对象上。不管你创建多少个A的实例，只要调用next1()时不传入自定义的counter，所有实例都会复用这同一个生成器。这就导致第一个实例调用后，生成器的状态已经往前走了一步，第二个实例调用自然会拿到下一个值，切片的起始位置也就变了，结果当然不一样。

既然你说不能移除counter相关逻辑，那我们换个方式让每个实例拥有独立的生成器就行，有两种常见的处理方式：

方案1：让每个实例自带专属生成器（保持状态持续推进） #

如果希望每个实例调用next1()时能持续推进自己的批次（比如实例a第二次调用会返回[6,7,8,9,10]，实例b第一次还是返回[1,2,3,4,5]），可以把生成器放到实例的初始化方法里：

from itertools import count

class A:
    def __init__(self):
        self.a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]
        self.batch_size = 5
        self._counter = count()  # 每个实例自己的生成器，下划线表示内部属性

    def next1(self, counter=None):
        # 优先用传入的counter，没有的话用实例自己的
        current_counter = counter if counter is not None else self._counter
        i = next(current_counter) * self.batch_size
        return self.a[i:i + self.batch_size]

这样测试的话，结果就符合你的预期了：

a = A()
print(a.next1())  # 输出 [1,2,3,4,5]
b = A()
print(b.next1())  # 输出 [1,2,3,4,5]
# 再调用a的next1，会推进它自己的生成器
print(a.next1())  # 输出 [6,7,8,9,10]

方案2：每次无参调用时创建新生成器（每次都返回初始批次） #

如果希望每次调用next1()不传入counter时，都从第一个批次开始返回，可以在方法内部动态创建生成器：

from itertools import count

class A:
    def __init__(self):
        self.a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]
        self.batch_size = 5

    def next1(self, counter=None):
        if counter is None:
            counter = count()  # 每次无参调用都新建一个生成器
        i = next(counter) * self.batch_size
        return self.a[i:i + self.batch_size]

这种方式下，不管调用多少次a.next1()，只要不传counter，都会返回[1,2,3,4,5]，适合需要每次重置批次的场景。

你可以打印next1函数的默认参数来确认这个共享的生成器：

from itertools import count

class A:
    def __init__(self):
        self.a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]
        self.batch_size=5
    def next1(self,counter=count()):
        i = next(counter) * self.batch_size
        s = self.a[i:i + self.batch_size]
        return s

# 打印函数的默认参数，能看到同一个count生成器对象
print(A.next1.__defaults__)
a = A()
a.next1()
b = A()
b.next1()
# 再打印，生成器的状态已经推进了
print(A.next1.__defaults__)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Coder