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Python中的延迟绑定原理详解

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直接看下面例子

my_ld = [lambda x:x*i for i in range(3)]
my_list = [ld(2) for ld in my_ld]
print(my_list)

本想是想通过以上代码,输出[0, 2, 4]的,但结果却是[4, 4, 4]

下面说下本人对这个结果的理解:

因为Python解释器,遇到lambda(或者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,才会执行函数内部的代码(x*i)。所以匿名函数中的i并不是立即引用后面循环中的i值的,而是在调用嵌套函数的时候,才会查找i的值,这个特性也就是延迟绑定。

而 for i in range(3) 是另外一个表达式,Python解释器解释到就会直接执行,代码执行到ld(2)时,循环已经结束了,此时的i指向2 ,my_ld为包含了三个匿名函数对象的列表,所以打印my_list的结果是[4, 4, 4]。

如果我们要输出[0, 2, 4], 可以给lambda表达式多加一个缺省参数a=i,代码如下:

my_ld = [lambda x, a=i:x*a for i in range(3)]
my_list = [ld(2) for ld in my_ld]
print(my_list)

Python函数中的缺省参数,是在Python解释器遇到lambda a=i (或者def(a=i))时,就必须初始化默认值,此时 每循环一次,缺省参数a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。所以当代码执行到ld(2)时,每个匿名函数中a的默认值都不一样。

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