Python 在循环中创建函数

我试图在循环中创建函数：

functions = []

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

    # alternatively: f = lambda: i

    functions.append(f)

问题是所有函数最终都是相同的。这三个函数都返回2，而不是返回0、1和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，我应该怎么做才能得到分别输出0、1和2的3个不同函数？

您遇到了延迟绑定的问题——每个函数都尽可能晚地查找

I

（因此，当在循环结束后调用时，

I

将设置为

2

）

通过强制提前绑定可以轻松修复：将

def（）更改为
def（i=i）：
如下：

def f(i=i):
    return i

global_var = 'foo'

def my_function():
    print(global_var)

global_var = 'bar'
my_function()

默认值（在
i=i
中右边的
i
是参数名
i
的默认值，而在
i=i
中左边的
i
是在
def
时间查找的，而不是在
调用
时间查找的，因此本质上它们是专门查找早期绑定的一种方法

如果您担心
f
会得到一个额外的参数（因此可能会被错误地调用），有一种更复杂的方法涉及将闭包用作“函数工厂”：

在循环中使用
f=make_f（i）
而不是
def
语句。
解释
这里的问题是，创建函数
f
时，不会保存
i
的值。相反，
f
在调用时查找
i
的值

如果你仔细想想，这种行为是完全有道理的。事实上，这是函数工作的唯一合理方式。假设您有一个访问全局变量的函数，如下所示：

def f(i=i):
    return i

global_var = 'foo'

def my_function():
    print(global_var)

global_var = 'bar'
my_function()

当您阅读此代码时，您当然希望它打印“bar”，而不是“foo”，因为函数声明后，
global\u var
的值发生了变化。同样的事情也发生在您自己的代码中：当您调用
f
时，
i
的值已更改并设置为
2

解决方案
其实有很多方法可以解决这个问题。以下是一些选项：


将
i
用作默认参数，强制其早期绑定
与闭包变量（如
i
）不同，定义函数时会立即计算默认参数：

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

    functions.append(f)


使用函数工厂捕获闭包中
i
的当前值
问题的根源在于
i
是一个可以更改的变量。我们可以通过创建另一个保证永远不变的变量来解决这个问题，最简单的方法是闭包：


使用
functools.partial
将
i
的当前值绑定到
f
用于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)



警告：这些解决方案仅在为变量指定新值时有效。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
即使我们将其转换为默认参数，仍然会发生变化！如果您的代码发生了变异
i
，则必须将
i
的副本绑定到您的函数，如下所示：


def（i=i.copy（））：
f=f\u工厂（i.copy（））
f_with_i=functools.partial（f，i.copy（））
为了补充@Aran Fey的优秀答案，在第二个解决方案中，您可能还希望修改函数中的变量，该变量可以通过关键字
非局部
完成：

def f_factory(i):
    def f(offset):
      nonlocal i
      i += offset
      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)
    print(f(10))

作为对自己的提醒：你怎么知道如何解决这些问题？@alwbtc这主要是经验，大多数人在某个时候都会独自面对这些问题。你能解释一下为什么它会起作用吗？（您在循环中生成的回调上保存了我，参数始终是循环的最后一个参数，所以谢谢！）
def f_factory(i):
    def f(offset):
      nonlocal i
      i += offset
      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)
    print(f(10))