为什么TensorFlow tf.data.Dataset.shuffle函数的reshuffle_each_iteration布尔参数默认为None，而不是True？

Question

documentation for the tf.Dataset.data.shuffle function声明以下内容：

• reshuffle_each_iteration ：（可选。）布尔值，如果为true，则表示每次迭代数据集时都应进行伪随机重排。 （默认为True。）

但是，函数的默认值为无，如同一页和the actual code中所述：

def shuffle(self, buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None):

该函数调用ShuffleDataset类，该类的__init__函数也为sets the same argument to None by default，并且uses the following logic将参数的默认值设置为True：

if reshuffle_each_iteration is None:
  self._reshuffle_each_iteration = True
else:
  self._reshuffle_each_iteration = reshuffle_each_iteration

为什么在函数和类中默认不将参数默认设置为True？这将使上面的代码块变得多余，并允许仅用self._reshuffle_each_iteration = reshuffle_each_iteration替换它。

Answer 1

[@ mrry here回答：

• 通常，我更喜欢使用None作为默认参数，因为这样可以更轻松地围绕API编写包装器。如果将默认参数设置为True，则包装程序很难使用被包装函数的默认值，而不在包装的每一层都复制默认值。使用None并在最内层实现默认值更易于维护。
• 当默认参数可以是可变类型（如列表）并且将默认值放在参数列表中是不安全的时，使用None也与必要的样式一致。