Python中列表推导式为何与for循环执行结果不一致？

我使用Python 3.10版本，排查了一周的bug后发现是列表推导式未给出预期结果导致的。以下是复现代码：

alist = [1,2,3]

d = {}
for a in alist:
    d[a] = lambda x: a + x

print([d[a](1) for a in alist])

for a in alist:
    print(d[a](1))

执行结果：

[4, 4, 4]
2
3
4

原因分析 #

这是Python中闭包的延迟绑定特性导致的。你定义的lambda函数lambda x: a + x并没有在循环时立即捕获当前a的值，而是在函数被调用的时候才会去查找变量a的当前值。

当循环for a in alist结束后，变量a的值已经变成了列表的最后一个元素3。此时执行列表推导式[d[a](1) for a in alist]，虽然推导式里的a依次取1、2、3，但调用d[a](1)时，lambda内部引用的a是外层作用域的那个a（也就是循环结束后的3），所以每次计算都是3+1=4，得到[4,4,4]。

而后面的for a in alist循环中，每次迭代都会重新给a赋值为1、2、3，此时调用d[a](1)时，lambda查找的a是当前循环迭代的a值，所以会得到2、3、4的正确结果。

解决办法 #

如果想让lambda在定义时就绑定当前循环的a值，可以通过默认参数的方式强制绑定：

alist = [1,2,3]

d = {}
for a in alist:
    d[a] = lambda x, a=a: a + x  # 用默认参数绑定当前a的值

print([d[a](1) for a in alist])  # 输出 [2,3,4]

这样每次循环时，a的当前值会被作为默认参数存入lambda，后续调用时就会使用这个绑定的值，而不是去查找外层作用域的a。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Valir23