列表推导式中使用生成器表达式未达预期效果的问题

先看你给出的两种场景：

场景1：嵌套列表推导式（结果符合预期） #

# 将列表推导式作为列表推导式的第一个表达式
>>> l = [[i*2+x for x in j] for i,j in zip([0,1],[range(4),range(4)])]
>>> l[0]
[0, 1, 2, 3]
>>> l[1]
[2, 3, 4, 5]

这里的核心是列表推导式是立即求值的：外层循环每跑一次，内层的列表推导式就会立刻把当前的i和j值代入，计算出所有元素并生成列表，最终把这些实实在在的列表保存到l里。所以l[0]用的是循环第一次的i=0，l[1]用的是第二次的i=1，结果完全符合预期。

场景2：嵌套生成器表达式（结果不符合预期） #

# 将生成器表达式作为第一个表达式
>>> l = [(i*2+x for x in j) for i,j in zip([0,1],[range(4),range(4)])]
>>> list(l[0])  # 实际结果会是[2,3,4,5]，而非预期的[0,1,2,3]
[2, 3, 4, 5]
>>> list(l[1])
[2, 3, 4, 5]

问题出在生成器的延迟求值特性上：生成器表达式在创建的时候根本不会计算结果，它只是保存了对变量i和j的引用。等你调用list(l[0])去迭代生成器时，外层的列表推导式早就跑完了——这时候i已经变成了循环的最后一个值1，j也变成了最后一个range(4)。所以两个生成器在真正干活的时候，用的都是同一个i=1，自然输出一样的结果。

怎么解决这个问题？ #

要让每个生成器绑定循环时i和j的当前值，而不是盯着外层的变量不放，可以用局部变量固定值的方式，比如借助lambda的默认参数来绑定：

l = [(lambda i_val=i, j_val=j: (i_val*2 + x for x in j_val))() for i,j in zip([0,1],[range(4),range(4)])]
>>> list(l[0])
[0, 1, 2, 3]
>>> list(l[1])
[2, 3, 4, 5]

这里lambda的默认参数i_val=i会在每次循环时，把当前的i值牢牢绑定到局部的i_val上，生成器引用的是这个固定的局部变量，再也不会受外层循环结束后i值变化的影响。

如果觉得lambda写法有点绕，也可以用更直观的普通循环：

l = []
for i,j in zip([0,1],[range(4),range(4)]):
    current_i = i
    current_j = j
    gen = (current_i*2 + x for x in current_j)
    l.append(gen)
>>> list(l[0])
[0,1,2,3]
>>> list(l[1])
[2,3,4,5]

这种写法虽然不是一行式的列表推导，但逻辑更清晰，同样能避开变量引用的坑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mike Lui