奇怪的行为：Lambda在列表理解中
在python 2.6中：
[x() for x in [lambda: m for m in [1,2,3]]] 结果是：
[3, 3, 3]
我预计输出是[1,2,3]。 即使使用非列表理解方法，我也会遇到同样的问题。 甚至在我将m复制到另一个variables之后。
我错过了什么？
为了让lambdaexpression式记住m的值，可以使用一个具有默认值的参数：
[x() for x in [lambda m=m: m for m in [1,2,3]]] # [1, 2, 3]
这是有效的，因为默认值在定义时间被设置一次。 每个lambda现在都使用它自己的默认值m而不是在lambda执行时在外部范围中查找m的值。
您遇到的效果称为闭包 ，当您定义一个引用非局部variables的函数时，该函数将保留对variables的引用，而不是获取自己的副本。 为了说明，我将把你的代码扩展到一个没有理解或lambdaexpression式的同等版本。
inner_list = [] for m in [1, 2, 3]: def Lambda(): return m inner_list.append(Lambda)
所以，在这一点上， inner_list有三个函数，每个函数调用的时候都会返回m的值。 但最重要的是，他们都看到了同样的m ，即使m在变化，他们从来没有看过它，直到后来被调用。
outer_list = [] for x in inner_list: outer_list.append(x())
特别是，由于内部列表是在外部列表开始build立之前完全构造的，所以m已经达到其最后的值3，并且所有三个函数都看到相同的值。
长话短说，你不想这样做。 更具体地说，你遇到的是一个操作顺序问题。 你创build了三个单独的lambda ，它们都返回m ，但是没有一个立即被调用。 然后，当你到达外部列表理解，他们都被称为m的剩余值是3，内部列表理解的最后一个值。
– 评论 –
>>> [lambda: m for m in range(3)] [<function <lambda> at 0x021EA230>, <function <lambda> at 0x021EA1F0>, <function <lambda> at 0x021EA270>]
这是三个单独的lambda。
而且，作为进一步的证据：
>>> [id(m) for m in [lambda: m for m in range(3)]] [35563248, 35563184, 35563312]
再次，三个单独的ID。
看看函数的__closure__ 。 所有3个指向相同的单元格对象，它从外部作用域保持对m的引用：
>>> print(*[x.__closure__[0] for x in [lambda: m for m in [1,2,3]]], sep='\n') <cell at 0x00D17610: int object at 0x1E2139A8> <cell at 0x00D17610: int object at 0x1E2139A8> <cell at 0x00D17610: int object at 0x1E2139A8>
如果你不想让你的函数把m作为关键字参数，按照unubtu的回答，你可以改为在每次迭代时使用一个额外的lambda来计算m：
>>> [x() for x in [(lambda x: lambda: x)(m) for m in [1,2,3]]] [1, 2, 3]
就个人而言，我觉得这是一个更优雅的解决scheme。 Lambda返回一个函数，所以如果我们想使用函数，那么我们应该使用它。 在lambda和generator中使用相同的符号来表示'anonymous'variables，这是令人困惑的，所以在我的例子中，我使用了一个不同的符号来使它更加清晰。
>>> [ (lambda a:a)(i) for i in range(3)] [0, 1, 2] >>>
它也更快。
>>> timeit.timeit('[(lambda a:a)(i) for i in range(10000)]',number=10000) 9.231263160705566 >>> timeit.timeit('[lambda a=i:a for i in range(10000)]',number=10000) 11.117988109588623 >>>
但不如地图快：
>>> timeit.timeit('map(lambda a:a, range(10000))',number=10000) 5.746963977813721
（我不止一次运行了这些testing，结果是一样的，这是在python 2.7中完成的，python 3中的结果是不同的：两个列表parsing在性能上相差很多，而且速度慢得多，map要快得多。
我也注意到了。 我的结论是，lambda只创build一次。 所以实际上你的内部列表理解将会给出所有与m的最后一个值有关的3个相同的函数。
试试看，并检查元素的id（）。
[注意：这个答案不正确; 看评论]
