首先来分析你遇到的RecursionError原因：
你写的循环里，每次赋值f = lambda x: g(f(x))，这里的g和f是闭包引用的变量，Python的闭包是延迟绑定的——也就是说，直到你调用f的时候，才会去取g和f的当前值。循环结束后，g最终指向列表里最后一个函数add4，而f也变成了最后一次循环生成的lambda。这时候调用f(0)，实际执行的是add4(f(0))，而f(0)又会再次调用这个lambda，于是就陷入了无限递归，触发递归深度超限错误。

接下来是用partial实现的方案，核心是要在每次循环时捕获当前的g和f的具体值，避开闭包延迟绑定的坑：

首先导入partial：

from functools import partial

方案一：直接用partial结合lambda绑定当前值 #

add2 = lambda x: x+2
add3 = lambda x: x+3
add4 = lambda x: x+4
funcs = [add2, add3, add4]

f = funcs[0]
for g in funcs[1:]:
    # 用partial把当前循环的f和g固定下来，避免闭包延迟绑定
    f = partial(lambda current_f, current_g, x: current_g(current_f(x)), f, g)

# 测试调用
print(f(0))  # 输出 9（0+2+3+4的结果）

方案二：用辅助函数配合partial更清晰 #

from functools import partial

add2 = lambda x: x+2
add3 = lambda x: x+3
add4 = lambda x: x+4
funcs = [add2, add3, add4]

# 定义一个辅助函数，实现先调用f再调用g的逻辑
def apply_two(f, g, x):
    return g(f(x))

f = funcs[0]
for g in funcs[1:]:
    f = partial(apply_two, f, g)

print(f(0))  # 同样输出9

这个方案有效的原因是：partial会把当前循环中的f和g的即时引用值绑定到新的可调用对象里，而不是像之前的lambda那样等到调用时才去查找变量。这样每次循环生成的f都是基于当时的函数组合，不会被后续循环的变量覆盖。

另外，如果不想用partial，还可以通过给lambda设置默认参数的方式捕获当前值（思路和partial一致）：

f = funcs[0]
for g in funcs[1:]:
    f = lambda x, current_f=f, current_g=g: current_g(current_f(x))

print(f(0))  # 输出9

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hr0m