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Python使用闭包捕获对原始变量的引用。这些lambda对象保留了对i名称的引用,可以通过该引用访问值。这意味着i变量在f完成后将继续存在。
您可以.__closure__在lambda对象的元组中内省此闭包;函数具有相同的属性:
>>> L[0].__closure__
(<cell at 0x1077f8b78: int object at 0x107465880>,)
>>> L[0].__closure__[0]
<cell at 0x1077f8b78: int object at 0x107465880>
>>> L[0].__closure__[0].cell_contents
4
这也是列表中所有lambda都L引用value4而不是0到4的原因。它们都引用相同的闭包:
>>> L[0].__closure__[0] is L[1].__closure__[0]
True
闭包引用变量,而不是定义闭包时该变量的值。循环的i最后一次设置为4,因此在查找时,对于列表中的所有lambda,都会找到ilambda闭包4。
如果您希望lambdai在循环期间引用value,请在关键字参数中捕获它:
def f():
L = []
for i in range(5):
L.append(lambda x, i=i: i ** x)
return L
现在i是lambda的局部变量,而不是闭包。
或者,创建一个全新的范围来从中绘制闭合:
def create_lambda(i):
return lambda x: i ** x
def f():
return [create_lambda(i) for i in range(5)]
现在create_lambda()是一个新的作用域,它具有自己的本地i供lambda闭包引用。然后,每个lambda都有自己的闭包:
>>> L[0].__closure__[0] is L[1].__closure__[0]
False
闭包引用特定命名空间中的变量;每次您调用函数时,都会创建一个新的本地名称空间,因此每个闭包都i在create_lambda与的其他调用不同的单独名称空间中引用create_lambda。
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