Python循环生成Lambda函数列表出现值异常问题求助

你这段代码里预期输出是2、4、6，但实际全是6，核心原因是Python的闭包（包括lambda）对外部变量的引用是延迟绑定的——不是在定义lambda的时候就把变量的当前值存下来，而是等到调用lambda的时候，才会去查找这个变量的当前值。

先贴出你的代码方便对照：

func = lambda a,x: a*x
func_list = []
for i in range(3):
    __tmp = lambda x: (i+1)*x
    func_list.append(__tmp)
x = 2
print(func_list[0](x))
print(func_list[1](x))
print(func_list[2](x))

问题根源拆解 #

在循环过程中，每次创建的lambda都只是引用了外部的变量i，并没有在定义时捕获i的当前值。当循环执行完毕后，i的值已经变成了2（因为range(3)会遍历0、1、2，最后一次循环结束后i停在2）。等到你调用func_list[0](x)这些函数的时候，lambda才会去取i的当前值——也就是2，所以每个函数计算的都是(2+1)*2=6，自然三个结果都一样。

几种可行的解决方案 #

方案1：用默认参数捕获当前变量值

在定义lambda的时候，给它加一个默认参数，把当前的i值绑定进去。默认参数的赋值是在lambda定义时完成的，这样每个lambda都会保存自己创建时的i值：

func_list = []
for i in range(3):
    __tmp = lambda x, i=i: (i+1)*x  # 这里i=i把当前循环的i值绑定为默认参数
    func_list.append(__tmp)
x = 2
print(func_list[0](x))  # 输出2
print(func_list[1](x))  # 输出4
print(func_list[2](x))  # 输出6

方案2：使用functools.partial固定参数

functools.partial可以帮我们提前把参数绑定到函数上，避免闭包的延迟绑定问题：

from functools import partial

func_list = []
for i in range(3):
    # 先定义一个带i参数的lambda，再用partial把当前的i绑定进去
    __tmp = partial(lambda i, x: (i+1)*x, i)
    func_list.append(__tmp)
x = 2
print(func_list[0](x))  # 输出2
print(func_list[1](x))  # 输出4
print(func_list[2](x))  # 输出6

方案3：用嵌套函数创建独立作用域

写一个专门生成函数的嵌套函数，通过参数传递当前的i值，这样每次调用这个嵌套函数时，都会创建一个独立的作用域保存i的值：

def create_multiplier(i):
    return lambda x: (i+1)*x

func_list = []
for i in range(3):
    __tmp = create_multiplier(i)
    func_list.append(__tmp)
x = 2
print(func_list[0](x))  # 输出2
print(func_list[1](x))  # 输出4
print(func_list[2](x))  # 输出6

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