近日写代码又遇到两个 Python 的坑，觉得值得记录。

递归传参问题

Python 里传参的实现是 assignment，但由于 Python 里都是对象，除了几个基本类型，assignment 基本都是引用的赋值，因此在递归里，你传的参数很可能就被下一层修改掉，例如：

def some_func(A):    # do your routines    some_func(A)

如果这个A是个 mutable 的对象，而你的函数里对A有修改，那每一层递归都是修改同一个对象A。

我是在写一个的程序时发现这个问题的。这个程序里有将 Numpy ndarray 作为递归函数的参数，因此它在递归过程中被各种修改，完全乱了套。最后把调用递归传入A的地方换成A.copy()就解决了问题。

浮点计算精度问题

这个问题本应是几乎所有编程语言的问题，因为计算机不能精确表示大多数浮点数，例如经典的0.1 + 0.2 != 0.3。但这个问题在 Python 里其实可以得到解决，就是使用 fraction 模块。我们将所有有理浮点数都表示为分数，就能完全保证计算过程中精度不会丢失。

# 使用 float 会丢失精度>>> x = 0.1>>> x == x * 3 / 3False# 使用 Fraction 则不会>>> from fraction import Fraction>>> x = Fraction('0.1')>>> x == x * 3 / 3True

注意，这里是Fraction('0.1')而不是Fraction(0.1)，后者还是丢失精度的，因为0.1这个字面量在 Python 里本身就不是准确的0.1，所以只能用字符串。

（本文完）