🐍 Задача с подвохом: Декораторы и изменяемые объекты

Условие:

Что выведет следующий код и почему?

def memoize(fn):
cache = {}
def wrapper(arg):
if arg in cache:
print("Из кэша")
return cache[arg]
else:
result = fn(arg)
cache[arg] = result
return result
return wrapper

@memoize
def add_to_list(val, lst=[]):
lst.append(val)
return lst

res1 = add_to_list(1)
res2 = add_to_list(2)
res3 = add_to_list(1)

print(res1)
print(res2)
print(res3)

❓ Вопрос:
Что именно выведется? В чём здесь двойная ловушка?

🔍 Анализ:

Сначала кажется, что:

1. add_to_list(1) вернёт [1].
2. add_to_list(2) вернёт [2].
3. add_to_list(1) либо вызовет функцию снова, либо вернёт результат из кэша.

Но есть два подвоха:

Подвох №1: изменяемый аргумент по умолчанию

Аргумент lst=[] создаётся один раз при определении функции. Все вызовы без передачи списка будут использовать один и тот же список.

Подвох №2: кэширование по ключу

Декоратор memoize сохраняет результат в кэше по ключу arg. Но функция возвращает список, который изменяется при каждом вызове. Даже если результат берётся из кэша, вы получите ссылку на тот же список, который менялся между вызовами!

🧮 Что реально произойдёт:

- `res1 = add_to_list(1)` → функция вызвана, список становится `[1]`.
- `res2 = add_to_list(2)` → функция вызвана снова с другим аргументом, список теперь `[1, 2]`.
- `res3 = add_to_list(1)` → аргумент `1` есть в кэше, сработает ветка `print("Из кэша")`, и вернётся ссылка на тот же изменённый список.

🔢 Итог:

```
[1, 2]
[1, 2]
Из кэша
[1, 2]
```

Все переменные указывают на один и тот же изменённый список.

💥 Почему это важно:

1️⃣ Изменяемые аргументы по умолчанию сохраняются между вызовами функции.
2️⃣ Кэширование изменяемых объектов может привести к неожиданным результатам: возвращается не неизменяемый результат, а ссылка на объект, который может изменяться позже.

🛡️ Как исправить:

1️⃣ Использовать `lst=None` и создавать новый список внутри функции:
```python
def add_to_list(val, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(val)
return lst
```

2️⃣ Если кэшировать изменяемые объекты, лучше возвращать их копии:
```python
import copy
cache[arg] = copy.deepcopy(result)
```

✅ Итог:

Декораторы вместе с изменяемыми аргументами — это ловушка даже для опытных программистов. Особенно, если изменяемые объекты кэшируются и потом меняются за кулисами.

@Python_Community_ru