如何创建 lambda 列表（在列表理解/for 循环中）？

Posted 2023-02-22

【中文标题】如何创建 lambda 列表（在列表理解/for 循环中）？

【英文标题】：How do I create a list of lambdas (in a list comprehension/for loop)?

【发布时间】：2010-10-01 22:38:39

【问题描述】：

我想从 Python 中的常量列表创建 lambda 对象列表；例如：

listOfNumbers = [1,2,3,4,5]
square = lambda x: x * x
listOfLambdas = [lambda: square(i) for i in listOfNumbers]

这将创建一个 lambda 对象列表，但是，当我运行它们时：

for f in listOfLambdas:
    print f(),

我希望它会打印出来

1 4 9 16 25

相反，它会打印：

25 25 25 25 25

似乎所有 lambdas 都被赋予了错误的参数。我做错了什么，有没有办法解决它？我认为我在 Python 2.4 中。

编辑：更多尝试的东西等等想出了这个：

listOfLambdas = []
for num in listOfNumbers:
    action = lambda: square(num)
    listOfLambdas.append(action)
    print action()

打印预期的从 1 到 25 的方格，然后使用前面的打印语句：

for f in listOfLambdas:
    print f(),

仍然给我所有25s。现有的 lambda 对象在这两个打印调用之间有何变化？

相关问题：Why results of map() and list comprehension are different?

【问题讨论】：

我认为值得“推广”@abarnert 下面的评论：这基本上是一个FAQ in the official documentation。

这能回答你的问题吗？ What do (lambda) function closures capture?

【参考方案1】：

你有：

listOfLambdas = [lambda: i*i for i in range(6)]

for f in listOfLambdas:
    print f()

输出：

25
25
25
25
25
25

你需要咖喱！除了好吃之外，使用这个默认值“hack”。

listOfLambdas = [lambda i=i: i*i for i in range(6)]

for f in listOfLambdas:
    print f()

输出：

0
1
4
9
16
25

注意i=i。这就是魔法发生的地方。

【讨论】：

酷。这个“黑客”记录在任何地方吗？有没有更好的方法来做咖喱？另外，请不要再提及您的旋转床。

我从未在任何文档中看到过明确提及它。它利用了函数参数的默认值是在创建函数时分配的这一事实，这已记录在案。

此示例与文档中的 Why do lambdas defined in a loop with different values all return the same result? 几乎相同。

很好的发现。我记不清了，（我不敢相信我已经使用 SO 5 年了！）但我想我是独立构思了这个例子。我想只有几种方法可以用一个例子来解释这种现象。

令人惊讶的是，这个技巧在 12 年后对 Python 3.x 完美运行

【参考方案2】：

我猜你在列表推导中创建的 lambda 绑定到变量 i 最终以 5 结束。因此，当你在事后评估 lambda 时，它们都绑定到 5 和最终计算出 25。第二个示例中的 num 也发生了同样的事情。当您在循环内评估 lambda 时，它的 num 没有改变，因此您得到了正确的值。循环后，num为5...

我不太确定您要做什么，所以我不确定如何提出解决方案。这个怎么样？

def square(x): return lambda : x*x
listOfLambdas = [square(i) for i in [1,2,3,4,5]]
for f in listOfLambdas: print f()

这给了我预期的输出：

1
4
9
16
25

另一种思考方式是 lambda 在创建时“捕获”其词法环境。所以，如果你给它 num 它实际上并没有解析该值，直到它被调用。这既令人困惑又强大。

【参考方案3】：

当函数语句被执行时，它们被绑定到它们的（词法上的）封闭范围。

在您的 sn-p 中，lambda 绑定到全局范围，因为 for 套件在 Python 中不作为独立范围的单元执行。在for 循环结束时，num 绑定在封闭范围内。演示：

for num in range(1, 6):
    pass
assert num == 5 # num is now bound in the enclosing scope

因此，当您在 for 循环中绑定标识符时，您实际上是在操纵封闭范围。

for num in range(1, 6):
    spam = 12
assert num == 5 # num is now bound in the enclosing scope
assert spam == 12 # spam is also bound in the enclosing scope

列表推导同样适用：

[num for num in range(1, 6)]
assert num == 5

令人兴奋，我知道。任何人，根据我们新发现的知识，我们可以确定您正在创建的 lambda 是指绑定在封闭范围内的（单个）num 标识符。这应该更有意义：

functions = []
for number in range(1, 6):
    def fun():
        return number
    functions.append(fun)
assert all(fun() == 5 for fun in functions)
assert all(fun() is number for fun in functions)

这是最酷的部分，更能证明这一点：

# Same as above -- commented out for emphasis.
#functions = []
#for number in range(1, 6):
#    def fun():
#        return number
#    functions.append(fun)
#assert all(fun() == 5 for fun in functions)
#assert all(fun() is number for fun in functions)
number = 6 # Rebind 6 in the scope and see how it affects the results.
assert all(fun() == 6 for fun in functions) 

因此，解决方案当然是为您要绑定的每个number 创建一个新的封闭范围。在 Python 中，您可以使用模块、类和函数创建新的封闭范围。使用一个函数来为另一个函数创建新的封闭范围是很常见的。

在 Python 中，闭包是一个返回另一个函数的函数。有点像函数构造函数。在以下示例中查看get_fun：

def get_fun(value):
    """:return: A function that returns :param:`value`."""
    def fun(): # Bound to get_fun's scope
        return value
    return fun

functions = []
for number in range(1, 6):
    functions.append(get_fun(number))
assert [fun() for fun in functions] == range(1, 6)

由于get_fun 是一个函数，它拥有自己的内部作用域。每次您使用值调用get_fun 时，都会创建一个小表来跟踪其中的绑定；即它说，“在这个范围内，value 标识符指向被传递的东西。”该作用域在函数执行结束时消失，除非有理由让它徘徊。

如果您要从范围内返回一个函数，这就是“范围表”的一部分存在的一个很好的理由——当您稍后调用它时，您返回的函数可能会引用该范围表中的内容在。出于这个原因，当fun 在get_fun 中创建时，Python 会告诉fun 关于get_fun 的范围表，fun 在需要时可以方便地使用。

您可以在Python docs on the execution model 中阅读有关详细信息和技术术语（我稍微软化了一点）的更多信息。您还可以使用print fun.__closure__ 查看函数引用的封闭范围的部分。在上面，我们看到了对value 的引用，它恰好是一个int：

# Same as before, commented out for emphasis.
#functions = []
#for number in range(1, 6):
#    functions.append(get_fun(number))
#assert [fun() for fun in functions] == range(1, 6)
print functions[0].__closure__
# Produces: (<cell at 0x8dc30: int object at 0x1004188>,)

【参考方案4】：

尝试使用 () 代替 []:

listOfLambdas = (lambda: square(i) for i in listOfNumbers)

你会得到：

1
4
9
16
25

【参考方案5】：

listOfLambdas = [lambda i=i: square(i) for i in listOfNumbers]

或者

listOfLambdas = map(lambda i: lambda: square(i), listOfNumbers)

【参考方案6】：

我有时发现为函数对象定义实际的类可以更容易理解发生了什么：

>>> class square(object):
...   def __init__(self, val):
...     self.val = val
...   def __call__(self):
...     return self.val * self.val
...
>>> l = [1,2,3,4,5]
>>> funcs = [square(i) for i in l]
>>> for f in funcs:
...   print f()
...
1
4
9
16
25
>>>

当然，它比使用 lambda 或闭包要冗长一些，但当我尝试用函数做一些不明显的事情时，我发现这更容易理解。

【参考方案7】：

这将解决您的问题：

import copy

listOfNumbers = [1,2,3,4,5]
square = lambda x: x * x
listOfLambdas = [lambda num=copy.deepcopy(i): square(num) for i in 
listOfNumbers]

for f in listOfLambdas:
    print( f())

【参考方案8】：

你也可以这样做：

>>> def squares():
...     for i in [1,2,3,4,5]:
...         yield lambda:i*i
... 
>>> print [square() for square in squares()]
[1, 4, 9, 16, 25]

【参考方案9】：

作为附加评论，我想概述从 sympy 矩阵生成 lambda 函数列表的可能性（我不知道这是否是最好的方法，但我就是这样做的，我找到了方便）：

import sympy as sp
sp.var('Ksi')
# generate sympy expressions for Berstein's polynomials
B_expr = sp.Matrix([sp.binomial(3, i) * Ksi**i * (1 - Ksi)**(3-i) for i in range(4)])
# lambdify them 
B = [sp.lambdify((Ksi), B_expr[i]) for i in range(4) ]