Python Lambda不能与过滤器一起工作

我试图用流动代码打印所有小于100的素数：

def _odd_iter():
    n=1
    while True:
        n=n+2
        yield n

def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0    

def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter()
    while True:
            n=next(it)
            yield n
            it = filter(_not_divisible(n),it)

for n in primes():
    if n<100:
        print(n)
    else:
        break

结果表明，过滤器没有掉落任何东西

---

为什么它不能与lambda一起工作？

问题是lambda中使用的

n

总是引用本地值。如果周围环境中的

n

发生变化，它也会在lambda*中发生变化。如果要捕获当前值，可以改用以下方法：

it = filter(lambda x, n=n: x % n > 0, it)

---

*如果您将上下文视为一个字典，其中存储和查找局部变量，并且始终保持不变，那么可能更容易理解。以这种方式显式编写的

primes（）

函数如下所示：

def primes():
    ctx = {}
    yield 2
    ctx['it'] = _odd_iter()
    while True:
            ctx['n'] = next(ctx['it'])
            yield ctx['n']
            ctx['it'] = filter(lambda x: x % ctx['n'] > 0, ctx['it'])

---

现在应该很清楚，当

ctx

中的值发生变化时，lambda中也会检测到这些变化。基本上，如果没有

ctx

dict，同样的情况也会发生，这就是经常导致误解的原因。

您在使用python时遇到了捕获规则。请看@AnilRedshift，他希望有人能找到一个很好的现有问题。谢谢！：）很抱歉，我没有理解这句话的意思：如果

n

发生变化，它也会在lambda内发生变化。这是否意味着，尽管函数

primes

中的var name

n

指向包含新值的新内存地址，但lambda中的var name

n

仍然指向原始地址？因此，lambda中的

n

没有改变。@TJM-试图更好地解释它，希望能有所帮助

def primes():
    ctx = {}
    yield 2
    ctx['it'] = _odd_iter()
    while True:
            ctx['n'] = next(ctx['it'])
            yield ctx['n']
            ctx['it'] = filter(lambda x: x % ctx['n'] > 0, ctx['it'])