Python 为什么用lambda修复堆栈包装函数会溢出？

如果表达式的计算结果是一个参数的函数，我会认为lambda x:（表达式）（x）与表达式相同，但事实并非如此。考虑Y组合器的两个以下定义：

def Y1(F):
    left = lambda x: x(x)
    right = lambda x: F(x(x))
    return left(right)

def Y2(F):
    left = lambda x: x(x)
    right = lambda x: lambda y: (F(x(x)))(y)
    return left(right)

Y2实际上按预期工作，但调用Y1会引发堆栈溢出。为什么在行为上会有这种差异？

不，

lambda x:（表达式）（x）

与

表达式

不同

它是一个调用时将返回

expression

结果的函数，与立即返回结果的

expression

不同

结果如何？它是一个参数的函数。但现在还没有。它需要构造、计算。这就是

expression

所做的。它计算表示“下一个”递归调用的递归函数，该递归调用可能需要由Ycombinator构造的递归函数完成

Y1

试图过早、过早、急切地找到

right

的值——它在返回计算出的递归函数之前尝试这样做。因此永远不会返回，因为

Y1

总是在返回前一个递归函数之前尝试计算下一个递归函数，以便调用它

但是

Y2

构造递归函数，在需要时计算下一个递归函数；但不是现在，不是“现在”。它将其构造为lambda函数，从而延迟实际计算。lambda函数的构造是一个简单的一步过程，它很快完成，然后返回计算出的递归函数，因此可以使用它——并且只有当它确定需要执行下一级递归调用时，它将在该时间点调用lambda，以在该时间点构造下一个递归函数，即在调用之前

---

不像

Y1

所尝试的那样提前了很多。

函数通过使用参数对表达式进行泛化来从表达式中提取。只有在提供参数时才对此类表达式求值，也就是说，它是惰性求值的。添加一个冗余lambda函数正是这种效果。这种技术被称为，并在经过严格评估的语言中使用，以引入懒散。