Python的闭包是 迟绑定 , 这意味着闭包中用到的变量的值,是在内部函数被调用时查询

for循环中的lambda与闭包

问题引入

z = [lambda x:x*i for i in range(3)]

x = [o(2) for o in z]

print (x)  # [4,4,4]

f = [lambda x: x*i for i in range(3)](与x无关)

i就是在闭包作用域(enclousing),而Python的闭包是 迟绑定 , 这意味着闭包中用到的变量的值,是在内部函数被调用时查询得到的

调用结果

>>> f = [lambda x:x*i for i in range(3)]
>>> f
[<function <listcomp>.<lambda> at 0x00000237F7DECD08>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x00000237F7DECD90>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x00000237F7DECE18>]
>>> f[0](3)
6  # 2 * 3
>>> f[1](3)
6  # 2 * 3
>>> f[2](3)
6  # 2 * 3

>>> f[0](1)
2  # 2 * 1
>>> f[1](1)
2  # 2 * 1
>>> f[2](1)
2  # 2 * 1

当调用 func() 时,每循环一次,将 lam 函数的地址存到 fs 中。因为在每次循环中 lam函数都未绑定 i 的值,所以直到循环结束,i 的值为2,并将 lam 中所用到的 i 值定为 2 ,因此真正调用(例如f0)的时候 i 值保持不变(为2),如下。

表达式用普通函数表示为:

def func():
    fs = []
    for i in range(3):
        print('进入lam前i的值:', i)

        def lam(x):
            print('进入lam后i的值:', i)
            return x * i
        fs.append(lam)
    return fs


F = func()
print(F)
"""
进入lam前i的值: 0
进入lam前i的值: 1
进入lam前i的值: 2
[<function func.<locals>.lam at 0x000002B4845ACAE8>, <function func.<locals>.lam at 0x000002B4845ACB70>, <function func.<locals>.lam at 0x000002B4845ACBF8>]
"""
# 将x的值传入
for f in F:
    print(f(2))
"""
进入lam后i的值: 2
4
进入lam后i的值: 2
4
进入lam后i的值: 2
4
"""

f = [lambda :i*3 for i in range(3)](与x无关)

另一种将x换成i,就与传入的x值无关了。(这里 lambda 后面什么参数都不跟)

>>> f = [lambda :i*3 for i in range(3)]
>>> f[0]()
6
>>> f[1]()
6
>>> f[2]()
6

普通函数表示如下:

def func():
    fs = []
    for i in range(3):
        print('进入lam前i的值:', i)

        def lam():
            print('进入lam后i的值:', i)
            return i * 3
        fs.append(lam)
    return fs


F = func()
print(F)
"""
进入lam前i的值: 0
进入lam前i的值: 1
进入lam前i的值: 2
[<function func.<locals>.lam at 0x000001842141CAE8>, <function func.<locals>.lam at 0x000001842141CD90>, <function func.<locals>.lam at 0x000001842141CE18>]
"""

for f in F:
    print(f())
"""
进入lam后i的值: 2
6
进入lam后i的值: 2
6
进入lam后i的值: 2
6
"""

f = [lambda x, i=i:x*i for i in range(3)](与x有关)

变闭包作用域为局部作用域。其中,i=i前面的i就是局部作用域。

>>> f = [lambda x, i=i:x*i for i in range(3)]
>>> f[0](3)
0
>>> f[1](3)
3
>>> f[2](3)
6

换种写法:

def func():
    fs = []
    for i in range(3):
        def lam(x, i=i):
            return x * i
        fs.append(lam)
    return fs


F = func()
for f in F:
    print(f(3))
"""
0
3
6
"""

f = [lambda i=i: i*i for i in range(3)]

>>> f = [lambda i=i: i*i for i in range(3)]
>>> f
[<function <listcomp>.<lambda> at 0x00000237F7DECB70>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x00000237F7DECAE8>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x00000237F7DECBF8>]
>>> f[0]()
0
>>> f[1]()
1
>>> f[2]()
4

上面的表达式展开如下(为了更直观,替换了变量):

def func():
    fs = []
    for i in range(3):
        print('进入lam前i的值:', i)

        def lam(x=i):
            print('进入lam后i的值:', i)
            return x * x
        fs.append(lam)
    return fs


F = func()
print(F)
"""
进入lam前i的值: 0
进入lam前i的值: 1
进入lam前i的值: 2
[<function func.<locals>.lam at 0x0000025C91F9CC80>, <function func.<locals>.lam at 0x0000025C91F9CAE8>, <function func.<locals>.lam at 0x0000025C91F9CB70>]
"""

for f in F:
    print(f(8))
"""
进入lam后i的值: 2
0
进入lam后i的值: 2
1
进入lam后i的值: 2
4
"""

当调用 func() 时,每循环一次,将 lam 函数的地址存到 fs 中。但是在每次循环中 lam函数都将 i 值绑定到了 x 上,所以直到循环结束,不同地址的 lam 函数的 x 值为都不一样,因此真正调用(例如 f0)的时候 x 值都为当时被绑定的值。

但如果给 lam 函数传了参数,例如 f0,那么所有的调用结果都为传参的平方。与上面解释并不冲突,只是将传的参数绑定到了 x 上。

>>> f = [lambda i=i: i*i for i in range(3)]
>>> f[0](8)
64
>>> f[1](8)
64
>>> f[2](8)
64

f = [lambda x=i: i*i for i in range(3)]

和第二种好像,只是变了一个字符,那么结果就大不一样了。因为局部变量是x,i是闭包,会迟绑定。

对于上面的表达式,调用结果:

>>> f = [lambda x=i: i*i for i in range(3)]
>>> f[0]()
4
>>> f[1]()
4
>>> f[2]()
4
>>> f[0](10)
4
>>> f[1](10)
4
>>> f[2](10)
4

传不传参数都不影响结果。展开后:

def func():
    fs = []
    for i in range(3):
        def lam(x=i):
            return i * i
        fs.append(lam)
    return fs


F = func()
for f in F:
    print(f(), f(10))
"""
4 4
4 4
4 4

虽然 lam 函数将 i 的值绑定到了 x 上,但函数体中并未使用 x,所以直到循环结束,i 的值变为2,才会在调用时使用。其实同第一种情况是一样的。