for循环中的lambda与闭包——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f[0](2)）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 f[0]()）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 f[0](8)，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。