循环创建函数

我正在尝试在循环内创建函数：

functions = []

for i in range(3):
    def f():
        return i

    # alternatively: f = lambda: i

    functions.append(f)

问题在于所有功能最终都相同。这三个函数都没有返回0、1和2，而是返回2：

print([f() for f in functions])
# expected output: [0, 1, 2]
# actual output:   [2, 2, 2]

为什么会发生这种情况，我应该怎么做才能获得分别输出0、1和2的3个不同函数？

您在后期绑定方面遇到了麻烦 -每个函数都i尽可能晚地查找（因此，在循环结束后调用时，i将设置为2）。

可以通过强制早期绑定轻松解决：更改def f():为def f(i=i):：

def f(i=i):
    return i

缺省值（右手i输入i=i是参数名的默认值，i左手i输入i=i）是在def时间而不是在call时间查找的，因此从本质上讲，它们是一种专门查找早期绑定的方法。

如果您担心要f获得额外的参数（因此有可能被错误地调用），则有一种更复杂的方法，其中涉及将闭包用作“函数工厂”：

def make_f(i):
    def f():
        return i
    return f

并在循环中使用f = make_f(i)而不是def语句。

说明

这里的问题是创建i函数时未保存的值f。而是查询何时调用f的值。i

如果您考虑一下，这种行为是很合理的。实际上，这是功能起作用的唯一合理方式。假设您有一个访问全局变量的函数，如下所示：

global_var = 'foo'

def my_function():
    print(global_var)

global_var = 'bar'
my_function()

当您阅读此代码时，您当然会希望它显示“ bar”，而不是“ foo”，因为在global_var声明函数后，的值已更改。您自己的代码中发生了同样的事情：在您调用时f，的值i已更改并设置为2。

解决方案

实际上，有很多方法可以解决此问题。以下是一些选择：

• i通过将其用作默认参数来强制早期绑定

  与闭包变量（如i）不同，定义函数时会立即对默认参数进行求值：

  for i in range(3):
      def f(i=i):  # <- right here is the important bit
          return i
  
      functions.append(f)

  深入了解其工作方式/原因：函数的默认参数存储为函数的属性；因此，快照的当前值i并保存。

  >>> i = 0
  >>> def f(i=i):
  ...     pass
  >>> f.__defaults__  # this is where the current value of i is stored
  (0,)
  >>> # assigning a new value to i has no effect on the function's default arguments
  >>> i = 5
  >>> f.__defaults__
  (0,)

• 使用函数工厂捕获当前值 i闭包中

  问题的根源是i可以更改的变量。我们可以通过创建另一个永不更改的变量来解决此问题，最简单的方法是闭包：

  def f_factory(i):
      def f():
          return i  # i is now a *local* variable of f_factory and can't ever change
      return f
  
  for i in range(3):           
      f = f_factory(i)
      functions.append(f)

• 使用functools.partial绑定的当前值i来f

  functools.partial使您可以将参数附加到现有函数。在某种程度上，它也是一种功能工厂。

  import functools
  
  def f(i):
      return i
  
  for i in range(3):    
      f_with_i = functools.partial(f, i)  # important: use a different variable than "f"
      functions.append(f_with_i)

注意：仅当您为变量分配新值时，这些解决方案才有效。如果修改存储在变量中的对象，您将再次遇到相同的问题：

>>> i = []  # instead of an int, i is now a *mutable* object
>>> def f(i=i):
...     print('i =', i)
...
>>> i.append(5)  # instead of *assigning* a new value to i, we're *mutating* it
>>> f()
i = [5]

请注意，i即使我们将其变成默认参数，它仍然有多大变化！如果你的代码发生变异 i，那么你就必须绑定一个副本的i你的功能，如下所示：

• def f(i=i.copy()):
• f = f_factory(i.copy())
• f_with_i = functools.partial(f, i.copy())