如何创建 lambda 列表（在列表理解/for 循环中）？

Question

我想从 Python 中的常量列表创建一个 lambda 对象列表； 例如：

listOfNumbers = [1,2,3,4,5]
square = lambda x: x * x
listOfLambdas = [lambda: square(i) for i in listOfNumbers]

这将创建一个 lambda 对象列表，但是，当我运行它们时：

for f in listOfLambdas:
    print f(),

我希望它会打印

1 4 9 16 25

相反，它打印：

25 25 25 25 25

似乎 lambda 表达式都被赋予了错误的参数。 我做错了什么，有没有办法解决？ 我想我在 Python 2.4 中。

编辑：多一点尝试的东西，这样想出了这个：

listOfLambdas = []
for num in listOfNumbers:
    action = lambda: square(num)
    listOfLambdas.append(action)
    print action()

打印从 1 到 25 的预期方块，然后使用较早的打印语句：

for f in listOfLambdas:
    print f(),

仍然给了我所有的25秒。 现有的 lambda 对象在这两个打印调用之间有何变化？

相关问题： 为什么 map() 和 list comprehension 的结果不同？

Answer 1

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

你需要咖喱！ 除了美味之外，还可以使用这个默认值“hack”。

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 。 这就是魔法发生的地方。

Answer 2

我猜测您在列表推导式中创建的 lambda 绑定到变量 i 最终以 5 结束。因此，当您事后评估 lambda 时，它们都绑定到 5 并最终计算25. 在你的第二个例子中，同样的事情发生在 num 上。 当你在循环内评估 lambda 时，它的 num 没有改变，所以你得到了正确的值。 循环后，num 为 5...

我不太确定你要做什么，所以我不确定如何提出解决方案。 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

另一种思考方式是 lambda 在创建时“捕获”其词法环境。 所以，如果你给它num ，它实际上不会解析该值，直到它被调用。 这既令人困惑又强大。

Answer 3

当函数语句被执行时，它们被绑定到它们的（词法上）封闭作用域。

在你的片段中，lambda表达式必然要在全球范围内，由于for套房都没有在Python独立作用域单元执行。 在for循环结束时， num绑定在封闭范围内。 演示：

for num in range(1, 6):
    pass
assert num == 5 # num is now bound in the enclosing scope

因此，当您在for循环中绑定标识符时，您实际上是在操纵封闭范围。

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

列表理解的相同处理：

[num for num in range(1, 6)]
assert num == 5

脑洞大开，我知道。 任何人，凭借我们新发现的知识，我们可以确定您正在创建的 lambda 表达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)

这是更酷的部分：

# 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) 

因此，解决方案当然是为您要绑定的每个number创建一个新的封闭范围。 在 Python 中，您可以使用模块、类和函数创建新的封闭作用域。 使用一个函数只是为另一个函数创建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。 有点像函数构造函数。 在以下示例中查看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)

因为get_fun是一个函数，所以它有自己的内部作用域。 每次使用值调用get_fun时，都会创建一个小表来跟踪其中的绑定； 即它说，“在这个范围内， value标识符指向传递的东西。” 该作用域在函数执行结束时消失，除非有理由让它停留。

如果您从作用域内返回一个函数，那么这就是“作用域表”的一部分闲置的一个很好的理由——当您稍后调用它时，您返回的那个函数可以引用该作用域表中的内容。 出于这个原因，当fun是内创建get_fun的Python告诉fun约get_fun的范围表，其中fun保持方便在需要时进行。

您可以在有关执行模型的Python 文档中阅读有关详细信息和技术术语（我稍微软化了一些）的更多信息。 您还可以使用print fun.__closure__函数引用的封闭范围的部分。 在上面，我们看到对value的引用，它恰好是一个 int：

# 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>,)

Answer 4

尝试使用 () 而不是 []：

listOfLambdas = (lambda: square(i) for i in listOfNumbers)

你会得到：

1
4
9
16
25

Answer 5

listOfLambdas = [lambda i=i: square(i) for i in listOfNumbers]

或者

listOfLambdas = map(lambda i: lambda: square(i), listOfNumbers)

Answer 6

我有时发现为函数对象定义实际的类可以更容易理解发生了什么：

>>> 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
>>>

诚然，它比使用 lambda 或闭包更冗长，但我发现当我试图用函数做不明显的事情时，这更容易理解。

Answer 7

这将解决您的问题：

import copy

listOfNumbers = [1,2,3,4,5]
square = lambda x: x * x
listOfLambdas = [lambda num=copy.deepcopy(i): square(num) for i in 
listOfNumbers]

for f in listOfLambdas:
    print( f())

Answer 8

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]

Answer 9

作为附加评论，我想概述从 sympy 矩阵生成 lambda 函数列表的可能性（我不知道这是否是最好的方法，但我就是这样做的，我觉得很方便）：

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) ]