Python中迭代创建lambda：为何一种方法有效另一种无效？

我尝试为字典中的每个键批量创建lambda函数，而非逐个手动创建。最终我实现了需求，但想理解为何第一种方法无效，第二种却有效——我原本以为两者结果一致，不清楚问题出在哪！

以下是简化示例：

方法1：直接在循环中创建Lambda #

# approach 1 ========================================
bunch_of_funcs = {
    "func1": None,
    "func2": None,
    "func3": None,
    "func4": None,
}

for func_name in bunch_of_funcs:
    bunch_of_funcs[func_name] = lambda: print(func_name)

# 执行后...连续打印4次func4
for func in bunch_of_funcs.values():
    func()

方法2：通过辅助函数创建Lambda #

# approach 2 ========================================
def lambda_func(func_name):
    return lambda: print(func_name)

for func_name in bunch_of_funcs:
    bunch_of_funcs[func_name] = lambda_func(func_name)

# 执行后...输出符合预期
for func in bunch_of_funcs.values():
    func()

编辑补充 #

在看到回答后，我尝试通过将for循环封装在函数中来“本地化”变量，但结果仍相同……这个变量是在哪创建的？为何每次迭代都会被修改？我的修改如下：

def make_lambdas(dict_of_funcs):
    for func_name in dict_of_funcs:
        dict_of_funcs[func_name] = lambda: print(func_name)

make_lambdas(bunch_of_funcs)

问题核心：Lambda的变量延迟绑定 #

Lambda表达式并不会在定义时捕获变量的当前值，而是在调用时才去查找变量的当前值。

1. 方法1失效的原因：
   循环中的func_name是同一个变量，每次迭代只会更新它的值。所有创建的lambda都引用这同一个变量，当循环结束后，func_name的最终值是"func4"，因此所有lambda调用时都会打印这个值。

2. 方法2有效的原因：
   辅助函数lambda_func每次被调用时，都会创建一个局部变量func_name，这个变量的值是当前迭代传入的参数。每个lambda捕获的是各自对应的局部变量，这些变量的值在函数调用时就被固定下来，不会随后续迭代改变，因此调用时能输出正确的键名。

3. 封装函数后仍失效的原因：
   即使把循环放进函数make_lambdas里，循环变量func_name依然是该函数内的同一个变量，所有lambda还是引用它。循环结束后func_name依然是最后一个键，所以调用结果还是一致的。

快速解决方法（无需辅助函数） #

如果不想用辅助函数，可以通过默认参数在定义时捕获变量的当前值：

for func_name in bunch_of_funcs:
    bunch_of_funcs[func_name] = lambda func_name=func_name: print(func_name)

默认参数的值会在lambda定义时就被计算并绑定，这样每个lambda都持有自己独立的func_name值，调用时就能输出正确结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruno Reis