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TA贡献1802条经验 获得超5个赞
您可以使用具有默认值的参数强制捕获变量:
>>> for i in [0,1,2,3]:
... adders[i]=lambda a,i=i: i+a # note the dummy parameter with a default value
...
>>> print( adders[1](3) )
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我们的想法是声明一个参数(巧妙地命名i)并给它一个你想要捕获的变量的默认值(值 i)
TA贡献1864条经验 获得超2个赞
为了完整性,您对第二个问题的另一个答案是:您可以在functools模块中使用partial。
通过从运营商导入add,Chris Lutz提出的示例变为:
from functools import partialfrom operator import add # add(a, b) -- Same as a + b.adders = [0,1,2,3]for i in [0,1,2,3]: # store callable object with first argument given as (current) i adders[i] = partial(add, i) print adders[1](3)
TA贡献1818条经验 获得超7个赞
请考虑以下代码:
x = "foo"def print_x(): print x x = "bar"print_x() # Outputs "bar"
我想大多数人都不会发现这种混乱。这是预期的行为。
那么,为什么人们认为它在循环中完成时会有所不同?我知道我自己犯了这个错误,但我不知道为什么。这是循环?或者也许是lambda?
毕竟,循环只是一个较短的版本:
adders= [0,1,2,3]i = 0adders[i] = lambda a: i+a i = 1adders[i] = lambda a: i+a i = 2adders[i] = lambda a: i+a i = 3adders[i] = lambda a: i+a
TA贡献1876条经验 获得超5个赞
你的第二个问题已得到解答,但至于你的第一个问题:
封闭捕获到底是什么?
Python中的范围是动态的和词汇的。闭包将始终记住变量的名称和范围,而不是它指向的对象。由于示例中的所有函数都在同一作用域中创建并使用相同的变量名,因此它们始终引用相同的变量。
编辑:关于如何克服这个问题的另一个问题,有两种方法可以想到:
最简洁但不严格等同的方式是Adrien Plisson推荐的方式。使用额外参数创建lambda,并将额外参数的默认值设置为要保留的对象。
每次创建lambda时,创建一个新范围会更冗长但更少hacky:
>>> adders = [0,1,2,3]>>> for i in [0,1,2,3]:... adders[i] = (lambda b: lambda a: b + a)(i)... >>> adders[1](3)4>>> adders[2](3)5
这里的范围是使用一个新函数(lambda,为简洁起见)创建的,它绑定了它的参数,并传递你想要绑定的值作为参数。但是,在实际代码中,您很可能会使用普通函数而不是lambda来创建新范围:
def createAdder(x): return lambda y: y + x adders = [createAdder(i) for i in range(4)]
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