Python 嵌套在理解中的生成器的意外行为

在Python中，当使用嵌套在理解中的生成器时，我得到了一个意外的行为，在下面这个特定的例子中是字典理解。更具体地，考虑下面的简单理解：

D={x：（y表示范围（5）中的y，如果y==x）表示范围（5）中的x}

我希望获得一个字典

D

，这样

list（D[x]）==[x]

对于从0到4的每个整数I。相反，结果是

列表（D[0]） [4] >>>名单（D[1]） [4] >>>名单（D[2]） [4] >>>名单（D[3]） [4] >>>名单（D[4]） [4] 我认为这是因为用于定义生成器的变量

x

的值一直在变化，直到被固定为4为止。但是，我认为每个生成器应该在定义时使用变量的精确值来定义。对于这个简单的嵌套结构，是否有一种正确的替代方法，并且达到预期的效果

请注意，将生成器实现为列表将修复以下行为：

D={x:list（（y表示范围（5）中的y，如果y==x））表示范围（5）中的x}

---

但我对保留生成器使用的解决方案感兴趣。

x

是一个自由变量，因此在实际遍历生成器之前不会考虑其值。正如您所注意到的，这意味着

x

的值可以在定义生成器和实际使用生成器之间变化

无法将值传递到生成器表达式中；您必须使用生成器功能：

def make_generator(x):
    for y in range(5):
        if y == x:
            yield y

D = {x: make_generator(x) for x in range(5)}

---

x

是一个自由变量，因此在实际遍历生成器之前不会考虑其值。正如您所注意到的，这意味着

x

的值可以在定义生成器和实际使用生成器之间变化

无法将值传递到生成器表达式中；您必须使用生成器功能：

def make_generator(x):
    for y in range(5):
        if y == x:
            yield y

D = {x: make_generator(x) for x in range(5)}

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对于您描述的场景（我不理解您为什么需要内部理解），您可以简单地使用以下内容：

d={x:lambda x:[x]表示范围（5）内的x}
打印（d[3]（3））

这将提供：

[3]

对于您描述的场景（我不理解您为什么需要内部理解），您可以简单地使用以下内容：

d={x:lambda x:[x]表示范围（5）内的x}
打印（d[3]（3））

这将提供：

[3]

每个生成器只产生一个元素；为什么要麻烦？或者你认为所有5把钥匙都会共用一个发电机？这不是

dict

的工作方式。

x

只是生成器内部的一个自由变量；它的值在你实际遍历生成器之前不会被查找。不清楚你为什么需要内在理解？改用

lambda

！该示例只是一个玩具示例，可以轻松地调查这种意外行为，灵感来自一个更有意义的案例，每个生成器只生成一个元素；为什么要麻烦？或者你认为所有5把钥匙都会共用一个发电机？这不是

dict

的工作方式。

x

只是生成器内部的一个自由变量；它的值在你实际遍历生成器之前不会被查找。不清楚你为什么需要内在理解？改用

lambda

！这个例子仅仅是一个玩具例子，从一个更有意义的案例中得到启发，可以轻松地调查这种意外行为