Python之for循环中的lambda
第⼀种
f = [lambda x: x*i for i in range(4)]  （如果将x换成i，调⽤时候就不⽤传参数，结果都为3）
对于上⾯的表达式，调⽤结果：
>>> f = [lambda x:x*i for i in range(4)]
>>> f[0](1)
3    # 1*3
>>> f[1](1)
3    # 1*3
>>> f[2](1)
3    # 1*3
>>> f[3](1)
3    # 1*3
>>> f[0](3)
9    # 3*3
>>> f[1](3)
9    # 3*3
>>> f[2](3)
9    # 3*3
>>> f[3](3)
9    # 3*3
上⾯的表达式展开如下：
1def func():
2    fs = []
3for i in range(4):
4def lam(x):
5return x*i
6        fs.append(lam)
7return fs
当调⽤ func() 时，每循环⼀次，将 lam 函数的地址存到 fs 中。因为在每次循环中 lam函数都未绑定 i 的值，所以直到循环结束，i 的值为3，并将 lam 中所⽤到的 i 值定为 3 ，因此真正调⽤（例如f[0](3)）的时候 i 值保持不变（为3）。
展开后的调⽤⽅法：
>>> def func():
...    fs = []
...    for i in range(4):
...        def lam(x):
...            return x*i
...        fs.append(lam)
...    return fs
...
>>> f = func()
>>> f[0](3)
9
>>> f[2](3)
9
>>> f[1](3)
9
另⼀种将x换成i，就与传⼊的x值⽆关了。（这⾥ lambda 后⾯什么参数都不跟）
>>> f = [lambda :i*i for i in range(4)]
>>> f[0]()
9
>>> f[1]()
9
>>> f[2]()
9
>>> f[3]()
9
解释同上⾯。
第⼆种
f1 = [lambda i=i: i*i for i in range(4)]
对于上⾯的表达式，调⽤结果：
>>> f1 = [lambda i=i: i*i for i in range(4)]
>>> f1[0]()
>>> f1[1]()
1
>>> f1[2]()
4
>>> f1[3]()
9
上⾯的表达式展开如下（为了更直观，替换了变量）：
1def func():
2    fs = []
3for i in range(4)
4def lam(x=i):  # 即 i=i
5return x*x    # 即 i*i
6        fs.append(lam)
7return fs
当调⽤ func() 时，每循环⼀次，将 lam 函数的地址存到 fs 中。但是在每次循环中 lam函数都将 i 值绑定到了 x 上，所以直到循环结束，不同地址的 lam 函数的 x 值为都不⼀样，因此真正调⽤（例如 f[0]()）的时候 x 值都为当时被绑定的值。
但如果给 lam 函数传了参数，例如 f[0](8)，那么所有的调⽤结果都为传参的平⽅。与上⾯解释并不冲突，只是将传的参数绑定到了 x 上。>>> f1 = [lambda i=i: i*i for i in range(4)]
>>> f1[0](8)
64
>>> f1[1](8)
64
>>> f1[2](8)
64
>>> f1[3](8)
64
最后⼀种
f2 = [lambda x=i: i*i for i in range(4)]
哈哈哈哈，和第⼆种好像，只是变了⼀个字符，那么结果就⼤不⼀样了，哈哈哈哈
对于上⾯的表达式，调⽤结果：
>>> f2 = [lambda x=i: i*i for i in range(4)]
>>> f2[0]()
9
>>> f2[1]()
9
>>> f2[2]()
python中lambda怎么使用
9
>>> f2[3]()
9
>>> f2[0](7)
9
>>> f2[1](7)
9
>>> f2[2](7)
9
传不传参数都不影响结果。展开后：
1def func():
2    fs = []
3for i in range(4)
4def lam(x=i):
5return i*i
6        fs.append(lam)
7return fs
虽然 lam 函数将 i 的值绑定到了 x 上，但函数体中并未使⽤ x，所以直到循环结束，i 的值变为3，才会在调⽤时使⽤。其实同第⼀种情况是⼀样的。
最后：我写的也好乱，还是多试试吧。

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