如何创buildPython lambdas列表（在列表理解/ for循环中）？
我想从Python中的常量列表创build一个lambda对象的列表; 例如：
listOfNumbers = [1,2,3,4,5] square = lambda x: x * x listOfLambdas = [lambda: square(i) for i in listOfNumbers] 这将创build一个lambda对象的列表，但是，当我运行它们时：
for f in listOfLambdas: print f(),
我希望能打印出来
1 4 9 16 25
相反，它打印：
25 25 25 25 25
似乎lambda都被给了错误的参数。 我做错了什么，有没有办法解决这个问题？ 我在Python 2.4我想。
编辑：多一点尝试的东西，这样的想法：
listOfLambdas = [] for num in listOfNumbers: action = lambda: square(num) listOfLambdas.append(action) print action()
从1到25打印预期的方块，但使用之前的打印语句：
for f in listOfLambdas: print f(),
仍然给我所有25秒。 这两个打印调用之间现有的lambda对象是如何变化的？
相关问题： 为什么map（）和list的理解结果不一样？
我猜测你在列表理解中创build的lambda是绑定到最终以5结束的variablesi的。因此，当你在事实之后评估lambda时，它们都被绑定到5，并最终计算25.在第二个例子中，同样的事情正在发生。 当你评估循环内的lambda时，它的num没有改变，所以你得到正确的值。 循环之后，num是5 …
我不太清楚你要做什么，所以我不知道如何提出解决scheme。 这个怎么样？
def square(x): return lambda : x*x listOfLambdas = [square(i) for i in [1,2,3,4,5]] for f in listOfLambdas: print f()
这给了我预期的输出：
1 4 9 16 25
另外一个想法是，lambda在它创build的地方“捕捉”它的词汇环境。 所以，如果你给它num，它实际上并没有解决这个值，直到它被调用。 这既困惑又强大。
你有：
listOfLambdas = [lambda: i*i for i in range(6)] for f in listOfLambdas: print f()
输出：
25 25 25 25 25 25
你需要咖啡！ 除了美味，使用这个默认值“黑客”。
listOfLambdas = [lambda i=i: i*i for i in range(6)] for f in listOfLambdas: print f()
输出：
0 1 4 9 16 25
注意i=i 。 这就是魔术发生的地方。
当函数语句被执行时，它们被绑定到它们的（词法）封闭范围。
在你的代码片段中，lambdaexpression式绑定到全局范围，因为套件不是作为Python中的独立作用域单元执行的。 在for循环结束时， num被封装在封闭的范围内。 演示：
for num in range(1, 6): pass assert num == 5 # num is now bound in the enclosing scope
所以当你在for循环中绑定标识符时，实际上是在操作封闭范围。
for num in range(1, 6): spam = 12 assert num == 5 # num is now bound in the enclosing scope assert spam == 12 # spam is also bound in the enclosing scope
列表parsing同样成立：
[num for num in range(1, 6)] assert num == 5
介意，我知道。 任何人，凭借我们新发现的知识，我们可以确定你正在创build的lambdaexpression式是指在封闭范围内绑定的（单个） num标识符。 这应该使这更有意义：
functions = [] for number in range(1, 6): def fun(): return number functions.append(fun) assert all(fun() == 5 for fun in functions) assert all(fun() is number for fun in functions)
这是最酷的部分，它展示了更多：
# Same as above -- commented out for emphasis. #functions = [] #for number in range(1, 6): # def fun(): # return number # functions.append(fun) #assert all(fun() == 5 for fun in functions) #assert all(fun() is number for fun in functions) number = 6 # Rebind 6 in the scope and see how it affects the results. assert all(fun() == 6 for fun in functions)
所以，解决这个问题的方法当然是为每个要绑定的number创build一个新的封闭范围。 在Python中，可以使用模块，类和函数创build新的封闭范围。 使用函数只是为另一个函数创build新的封闭作用域是很常见的。
在Python中， 闭包是一个返回另一个函数的函数 。 有点像一个函数构造函数。 在下面的例子中查看get_fun ：
def get_fun(value): """:return: A function that returns :param:`value`.""" def fun(): # Bound to get_fun's scope return value return fun functions = [] for number in range(1, 6): functions.append(get_fun(number)) assert [fun() for fun in functions] == range(1, 6)
由于get_fun是一个函数，它有自己的内部作用域。 每次调用get_fun时，都会创build一个小表来跟踪其中的绑定; 即它说：“在这个范围内， value标识符指向已通过的东西。” 这个范围在函数执行结束的时候就会消失，除非有一个原因让它停下来。
如果你从一个范围内返回一个函数，那么这就是“范围表”部分的一个很好的原因 – 你返回的函数可以在稍后调用时引用这个范围表中的东西。 因此，在get_fun创buildfun时，Python会告诉您get_fun的作用域表的fun ，当需要的时候，这些fun会随时保持。
您可以在执行模型的Python文档中阅读关于细节和技术术语（我稍微软化了一下）的更多信息。 你也可以通过print fun.__closure__函数引用的封闭范围的部分。 在上面，我们看到了对value的引用，这恰好是一个整数：
# Same as before, commented out for emphasis. #functions = [] #for number in range(1, 6): # functions.append(get_fun(number)) #assert [fun() for fun in functions] == range(1, 6) print functions[0].__closure__ # Produces: (<cell at 0x8dc30: int object at 0x1004188>,)
listOfLambdas = [lambda i=i: square(i) for i in listOfNumbers]
要么
listOfLambdas = map(lambda i: lambda: square(i), listOfNumbers)
尝试使用（）而不是[]：
listOfLambdas = (lambda: square(i) for i in listOfNumbers)
你会得到：
1 4 9 16 25
我有时会发现，为函数对象定义实际的类可以更容易理解正在发生的事情：
>>> class square(object): ... def __init__(self, val): ... self.val = val ... def __call__(self): ... return self.val * self.val ... >>> l = [1,2,3,4,5] >>> funcs = [square(i) for i in l] >>> for f in funcs: ... print f() ... 1 4 9 16 25 >>>
当然，这比使用lambdas或闭包稍微冗长一些，但是当我试图用函数做非显而易见的事情时，我发现这更容易理解。
你也可以这样做：
>>> def squares(): ... for i in [1,2,3,4,5]: ... yield lambda:i*i ... >>> print [square() for square in squares()] [1, 4, 9, 16, 25]
作为一个额外的评论，我想概述一下从sympymatrix生成lambda函数列表的可能性（我不知道这是否是最好的方法，但是这样做，我觉得它很方便）：
import sympy as sp sp.var('Ksi') # generate sympy expressions for Berstein's polynomials B_expr = sp.Matrix([sp.binomial(3, i) * Ksi**i * (1 - Ksi)**(3-i) for i in range(4)]) # lambdify them B = [sp.lambdify((Ksi), B_expr[i]) for i in range(4) ]
