Python：列表解析中的Lambda函数

Question

为什么以下两个列表解析的输出不同，即使f和lambda函数是相同的？

f = lambda x: x*x 
[f(x) for x in range(10)] 

和

[lambda x: x*x for x in range(10)] 

你要知道，这两种类型（f）和式（拉姆达X：X * X）返还相同种类。

Answer 1

第一个创建一个lambda函数并调用它十次。

第二个不调用该函数。它创建10个不同的lambda函数。它将所有这些列入清单。为了让相当于你所需要的第一：

[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)] 

或者更好的是：

[x*x for x in range(10)] 

Answer 2

的最大区别在于，第一个例子中实际调用拉姆达f(x)，而第二个例子没有。

您的第一个示例相当于[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]，而第二个示例相当于[f for x in range(10)]。

Answer 3

第一个

f = lambda x: x*x 
[f(x) for x in range(10)] 

运行f()那么它f(x)为每个值

第二个

[lambda x: x*x for x in range(10)] 

在范围内的每个值会运行中的每个值拉姆达该列表，因此它会生成所有这些功能。

Answer 4

人民给了很好的答案，但忘了提，我认为最重要的部分： 在第二个例子中，列表理解的X是不一样的lambda功能的X，他们是完全无关的。 因此，第二个实施例实际上是相同的：

[Lambda X: X*X for I in range(10)] 

上range(10)内部迭代仅用于在列表生成器10个类似lambda函数（10个独立的功能，但完全类似负责 - 返回每个输入的功率2 ）。

。另一方面，第一个例子中的作品完全不同，因为重复的X做的结果进行交互，每个迭代的值是X*X这样的结果将是[0,1,4,9,16,25, 36, 49, 64 ,81]

Answer 5

这个问题倒是很“着名”和“显而易见的”Python语法的一部分发臭 - 优先，lambda或列表理解。

我不认为OP的目的是生成一个从0到9的方块列表。如果是这样的话，我们可以给更多的解决方案：

squares = [] 
for x in range(10): squares.append(x*x) 

• 这是强制性语法的好醇”的方式。

但是这不是问题的关键。关键是W（hy）TF是否是这种模棱两可的表达方式，所以反直觉？最后我对你有一个愚蠢的例子，所以不要太早拒绝我的回答（我在面试时曾经这样做过）。

因此，OP的理解返回lambda表达式的列表：

[(lambda x: x*x) for x in range(10)] 

这当然只是10个不同平方函数的副本，请参阅：

>>> [lambda x: x*x for _ in range(3)] 
[<function <lambda> at 0x00000000023AD438>, <function <lambda> at 0x00000000023AD4A8>, <function <lambda> at 0x00000000023AD3C8>] 

注意的lambda的内存地址 - 它们都是不同的！

你当然可以有更多的 “最佳”（哈哈）版本的表情：

>>> [lambda x: x*x] * 3 
[<function <lambda> at 0x00000000023AD2E8>, <function <lambda> at 0x00000000023AD2E8>, <function <lambda> at 0x00000000023AD2E8>] 

看到了吗？ 3次相同 lambda。

请注意，我用_作为for变量。它与lambda中的x无关（它在词法上被掩盖了！）。得到它？

我要离开了讨论，为什么语法优先不是这样，它所有的意思是：

[lambda x: (x*x for x in range(10))] 

这可能是：[[0, 1, 4, ..., 81]]，或[(0, 1, 4, ..., 81)]，或这是我觉得最合乎逻辑的，这将是1个元素的list - 一个generator返回值。情况并非如此，这种语言不适用于这种方式。

但什么，如果...

，如果你不掩盖for变量，并在你的lambda的使用它什么???

好吧，那么废话发生。看看这个：

[lambda x: x * i for i in range(4)] 

这意味着课程：

[(lambda x: x * i) for i in range(4)] 

不过，这并不意味着：

[(lambda x: x * 0), (lambda x: x * 1), ... (lambda x: x * 3)] 

这仅仅是疯了！

列表理解的lambda表达式是在这个理解的范围封闭。一个词汇封闭，所以他们通过参考参考i，而不是它的价值，当他们被评价过！

所以，这个表达式：

[(lambda x: x * i) for i in range(4)] 

大致等同于：

[(lambda x: x * 3), (lambda x: x * 3), ... (lambda x: x * 3)] 

我敢肯定，我们可以看到更多的在这里使用一个Python反编译器（我指的是例如在dis模块），但对于Python-VM不可知的讨论，这已经足够了。 这么多的求职面试问题。

现在，如何制作乘法器lambda的list，它真的乘以连续的整数？那么，同样接受的答案，我们需要通过包装它在另一个lambda，这是越来越称为内列表解析表达式打破直接领带i：

前：

>>> a = [(lambda x: x * i) for i in (1, 2)] 
>>> a[1](1) 
2 
>>> a[0](1) 
2 

后：

>>> a = [(lambda y: (lambda x: y * x))(i) for i in (1, 2)] 
>>> a[1](1) 
2 
>>> a[0](1) 
1 

（我不得不外的λ可变也= i，但我决定，这是更清晰的溶液 - 我介绍y，这样我们都可以看到哪个女巫是哪个）。

Answer 6

其他的答案是正确的，但如果你试图使功能列表，每一个不同的参数，可以执行后，下面的代码将做到这一点：

import functools 
a = [functools.partial(lambda x: x*x, x) for x in range(10)] 

b = [] 
for i in a: 
    b.append(i()) 

In [26]: b 
Out[26]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 

虽然例子是人为的，我认为它是有用的时候想的功能的列表，每个打印不同的东西，即

import functools 
a = [functools.partial(lambda x: print(x), x) for x in range(10)] 

for i in a: 
    i()