Pydantic 中可变对象默认值的独特行为
本文分析 Pydantic 中使用可变对象（例如列表）作为类属性默认值时，不同实例之间不共享该默认值的原因。
让我们先看一段代码：
from typing import List
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
friends: List[int] = []
user_1 = User()
user_1.friends.append(1)
print(user_1.friends) # 输出：[1]
user_2 = User()
print(user_2.friends) # 输出：[]
这段代码的结果可能出乎意料：user_1 修改了 friends 列表后，user_2 的 friends 列表并未改变。 这与普通 Python 类中的行为不同。如果我们去掉 BaseModel 继承：
from typing import List
class User():
friends: List[int] = []
user_1 = User()
user_1.friends.append(1)
print(user_1.friends) # 输出：[1]
user_2 = User()
print(user_2.friends) # 输出：[1]
此时，user_2 的 friends 列表也变成了 [1]，因为普通 Python 类只创建一次默认值列表，所有实例共享。
Pydantic 的独特处理机制
Pydantic 的 BaseModel 为了保证每个实例的独立性，在实例化时为每个实例创建新的默认值对象。这与普通 Python 类不同，避免了多个实例共享同一个可变对象，从而避免了修改一个实例的属性会影响其他实例的情况。
Pydantic 的内部机制（具体实现细节在不同版本中可能略有差异）会负责创建这些新的默认值对象。即使默认值在类定义中被指定为同一个列表，Pydantic 也会在实例化过程中为每个实例创建一个新的独立列表。 这确保了每个 User 实例都有其自身的 friends 列表，互不干扰。
因此，Pydantic 的这种设计，虽然在初始化时略微增加了开销，但却避免了潜在的难以察觉的 bug，提高了代码的可靠性和可维护性。
以上就是Pydantic中可变对象默认值：为何不同实例间不共享？的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！
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