调用lambda函数累加自定义函数时内核无报错崩溃重启问题

问题根本原因 #

你遇到的内核崩溃是无限递归栈溢出导致的，触发原因是Python闭包的「延迟绑定」特性：

• 你在add_lambdas的循环中定义lambda时，lambda内部引用的f和function并不会在定义时就捕获当前循环迭代的变量值，而是等到lambda实际被调用时才会去取值。
• 当循环结束你拿到返回的f4时，循环已经执行完毕，此时变量f指向的就是你最后一次迭代生成的lambda本身，变量function指向的是function_list的最后一个元素f2。
• 调用f4(2,3)时，lambda内部执行f(x,y)就会调用自身，形成无限递归，最终栈溢出触发内核重启。

修复方案 #

方案1：用默认参数绑定当前迭代值 #

默认参数会在lambda定义时完成求值，刚好可以规避延迟绑定问题，修改后的函数如下：

def add_lambdas(function_list):
    f = lambda x, y: 0  # 初始值建议改成0，避免第一次累加None报错
    for function in function_list:
        # 通过默认参数把当前迭代的f和function的值绑定住
        f = lambda x, y, f=f, function=function: f(x, y) + function(x, y)
    return f

方案2：直接生成sum表达式（更简洁无闭包问题） #

完全不需要循环迭代构建嵌套lambda，直接一次性生成对所有函数返回值求和的lambda即可：

def add_lambdas(function_list):
    return lambda x, y: sum(func(x, y) for func in function_list)

验证结果 #

修改后调用f4(2,3)会正常返回和f3(2,3)一致的结果3，不会再触发内核崩溃。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kanelbolleonsdag