lambda函数如何引用python中的参数？

Question

我是Python的新手。我的任务很简单--我需要一个函数列表，我可以用它来批量处理事情。所以我用了一些例子

fs = [lambda x: x + i for i in xrange(10)]

令人惊讶的是，

[f(0) for f in fs]

给了我像[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]一样的结果。这不是我所期望的，因为我希望变量i在不同的函数中有不同的值。

所以我的问题是：

1. 是lambda中的变量i，是全局的还是本地的？
2. 有类似于javascript中的“闭包”的概念吗？我的意思是，这里的每个lambda都有对i变量的引用，还是只保存了每个变量中i值的一个副本？
3. ，如果我希望输出在这个例子中是[0, 1, .....9]呢？

Answer 1

它看起来有点混乱，但你可以通过这样的方式得到你想要的东西：

>>> fs = [(lambda y: lambda x: x + y)(i) for i in xrange(10)]
>>> [f(0) for f in fs]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

通常，Python支持类似于Javascript中的“闭包”概念。但是，对于列表理解中的lambda表达式的这种特殊情况，似乎i只绑定一次并接连接收每个值，让每个返回的函数都表现为i为9。上面的黑客使用捕获的y值，将i的每个值显式地传递给一个返回另一个lambda的lambda。

Answer 2

您在这里遇到的问题是“早期绑定”和“后期绑定”之间的区别。

当Python从外部作用域(本例中是i)查找变量时，它使用后期绑定。这意味着它在调用函数时看到该变量的值，而不是在定义函数时看到该值。

因此，在您的示例代码中，所有10个lambda函数都看到通过循环过程( 9 )分配给9变量的最终值。

Greg的回答显示了一种强制早期绑定行为的方法(即创建一个额外的闭包并在循环中立即调用它)。

另一种常用的强制早期绑定语义的方法是“默认参数哈克”，它在函数定义时将变量绑定为默认参数：

>>> fs = [(lambda x, _i=i: x + _i) for i in xrange(10)]
>>> [f(0) for f in fs]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

这两种方法都有效。Greg的优点是不影响返回函数的签名，默认参数攻击比定义命名函数时添加额外的闭包级别要快得多，而不是使用lambda表达式。

Answer 3

1. 变量i是列表理解的本地变量，但是它对lambda是可用的，因为lambda在它的范围内。
2. 是的，lambda是闭包。变量绑定可能并不总是以您希望的方式工作，但它们是闭包。不过，您不应该严重依赖它们。
3. 您只想在xrange(10)上循环一下。您可以使用lambdas (见另一个答案)来完成这个任务，但是您不会想这样做。羔羊应该非常谨慎地使用。--

lambda这样做的原因是因为对于每个循环，i都是反弹的。因为我不是lambda的本地用户，所以它也会发生变化，它持有的最后一个值是9，所以您所做的就是0 + 9 10次。