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Python函数中闭包和延迟绑定详情

作者:Python热爱者

这篇文章主要介绍了Python函数中闭包和延迟绑定详情,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下

闭包必须满足以下3个条件:

关于请看下面代码:

def multipliers():
return [lambda x : i*x for i in range(4)]
print ([m(2) for m in multipliers()] )
"""
[6, 6, 6, 6]
"""

为什么输出结果为[6, 6, 6, 6],这段代码相当于

def multipliers():
funcs = []
for i in range(4):
def bar(x):
return x*i
funcs.append(bar)
return funcs
print ([m(2) for m in multipliers()] )
"""
[6, 6, 6, 6]
"""

运行代码,解释器碰到了一个列表解析,循环取multipliers()函数中的值,而multipliers()函数返回的是一个列表对象,这个列表中有4个元素,

每个元素都是一个匿名函数(实际上说是4个匿名函数也不完全准确,其实是4个匿名函数计算后的值,因为后面for i 的循环不光循环了4次,

同时提还提供了i的变量引用,等待4次循环结束后,i指向一个值i=3,这个时候,匿名函数才开始引用i=3,计算结果。所以就会出现[6,6,6,6],

因为匿名函数中的i并不是立即引用后面循环中的i值的,而是在运行嵌套函数的时候,才会查找i的值,这个特性也就是延迟绑定)

# 为了便于理解,你可以想象下multipliers内部是这样的(这个是伪代码,并不是准确的):
def multipliers():
return [lambda x: 3 * x, lambda x: 3 * x, lambda x: 3 * x, lambda x: 3 * x]

因为Python解释器,遇到lambda(类似于def),只是定义了一个匿名函数对象,并保存在内存中,只有等到调用这个匿名函数的时候,

才会运行内部的表达式,而for i in range(4) 是另外一个表达式,需等待这个表达式运行结束后,才会开始运行lambda 函数,此时的i 指向3,x指向2

改进

def multipliers():
# 添加了一个默认参数i=i
return [lambda x, i=i: i*x for i in range(4)]
print ([m(2) for m in multipliers()] )
"""
[0, 2, 4, 6]
"""

相当于:

def multipliers():
funcs = []
for i in range(4):
def bar(x, i=i):
return x * i
funcs.append(bar)
return funcs
print ([m(2) for m in multipliers()] )
"""
[0, 2, 4, 6]
"""

添加了一个i=i后,就给匿名函数,添加了一个默认参数,而python函数中的默认参数,

是在python 解释器遇到def(i=i)或lambda 关键字时,就必须初始化默认参数,

此时for i in range(4),每循环一次,匿名函数的默认参数i,就需要找一次i的引用,

i=0时,第一个匿名函数的默认参数值就是0,i=1时,第二个匿名函数的默认参数值就是1,以此类推

# 为了便于理解,你可以想象下multipliers内部是这样的(这个是伪代码只是为了理解):
def multipliers():
return [lambda x,i=0: i*x, lambda x,i=1: i*x, lambda x,i=2: i*x, lambda x,i=3:i*x i=3]
# x的引用是2 所以output的结果就是:[0,2,4,6]

当然你的i=i,也可以改成a=i。

def multipliers():
# 添加了一个默认参数a=i
return [lambda x, a=i: x*a for i in range(4)]
print ([m(2) for m in multipliers()] )
"""
[0, 2, 4, 6]
"""

Python的延迟绑定其实就是只有当运行嵌套函数的时候,才会引用外部变量i,不运行的时候,并不是会去找i的值,这个就是第一个函数,为什么输出的结果是[6,6,6,6]的原因。

到此这篇关于Python函数中闭包和延迟绑定详情的文章就介绍到这了,更多相关Python 延迟绑定内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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