列表推导式 [lambda x,i*x for i in range(4)]解析

 

python中 [lambda x: i * x for i in range(4)] 是一个列表推导式，它创建了一个包含 4 个匿名函数（lambda 函数）的列表。这些函数的行为在迭代器和生成器中可能会表现出不同的结果，原因与 闭包 和 作用域 有关。

以下详细解释为什么结果会不同，并提供解决方案。

 

1. 问题分析

代码：

funcs = [lambda x: i * x for i in range(4)]

行为：

这段代码创建了一个列表 funcs，其中包含 4 个 lambda 函数。

每个 lambda 函数的形式是 lambda x: i * x。

变量 i 是来自 for i in range(4) 的循环变量。

问题：

这些 lambda 函数共享同一个变量 i，而 i 的值在循环结束后是 3（range(4) 的最后一个值）。

因此，无论调用哪个 lambda 函数，它们都会使用 i = 3 来计算结果。

示例：

funcs = [lambda x: i * x for i in range(4)]

print([f(2) for f in funcs]) # 输出: [6, 6, 6, 6]

输出：

[6, 6, 6, 6]

解释：

所有 lambda 函数都使用了 i = 3，因此 2 * 3 = 6。

 

2. 迭代器和生成器的不同行为

（1）迭代器

如果使用迭代器（如列表推导式），i 的值会在循环结束后固定为 3，因此所有 lambda 函数都会使用 i = 3。

（2）生成器

如果使用生成器表达式，i 的值会在每次生成 lambda 函数时捕获当前的值，因此每个 lambda 函数会使用不同的 i 值。

示例：生成器表达式

funcs = (lambda x: i * x for i in range(4))

print([f(2) for f in funcs]) # 输出: [0, 2, 4, 6]

输出：

[0, 2, 4, 6]

解释：

生成器表达式是惰性求值的，每次生成一个 lambda 函数时，i 的值是当前的循环值。

因此，每个 lambda 函数捕获了不同的 i 值（0, 1, 2, 3）。

 

3. 根本原因

作用域问题

：在列表推导式中，所有 lambda 函数共享同一个变量 i，而 i 的值在循环结束后固定为 3。

惰性求值

：生成器表达式是惰性求值的，每次生成 lambda 函数时，i 的值是当前的循环值。

 

4. 解决方案

如果你希望每个 lambda 函数捕获不同的 i 值，可以使用以下方法：

方法 1：默认参数

通过将 i 作为 lambda 函数的默认参数，可以在定义时捕获当前的值。

funcs = [lambda x, i=i: i * x for i in range(4)]

print([f(2) for f in funcs]) # 输出: [0, 2, 4, 6]

解释：

i=i将当前的 i 值作为默认参数传递给 lambda 函数。

每个 lambda 函数捕获了不同的 i 值。

方法 2：使用闭包

通过定义一个工厂函数，显式地捕获 i 的值。

def create_function(i):

return lambda x: i * x

 

funcs = [create_function(i) for i in range(4)]

print([f(2) for f in funcs]) # 输出: [0, 2, 4, 6]

解释：

create_function是一个工厂函数，它为每个 i 创建一个新的 lambda 函数。

每个 lambda 函数捕获了不同的 i 值。

方法 3：使用生成器表达式

如果不需要列表，可以直接使用生成器表达式。

funcs = (lambda x, i=i: i * x for i in range(4))

print([f(2) for f in funcs]) # 输出: [0, 2, 4, 6]

 

5. 总结

问题原因：列表推导式中的 lambda 函数共享同一个变量 i，导致所有函数使用相同的 i 值。

生成器的行为：生成器表达式是惰性求值的，每次生成 lambda 函数时捕获当前的 i 值。

解决方案：

1. 使用默认参数（i=i）显式捕获 i 的值。
2. 使用工厂函数创建 lambda 函数。
3. 使用生成器表达式。

通过这些方法，可以确保每个 lambda 函数捕获不同的 i 值，从而得到正确的结果。