


Warum erfassen Lambda-Funktionen in Python-For-Schleifen nur den letzten Wert?
Lambda in der for-Schleife nimmt nur den letzten Wert an
Bei der Verwendung von Lambda-Funktionen innerhalb einer for-Schleife ist der vom Lambda erfasste Wert möglicherweise nicht der beabsichtigte. Dieses Problem entsteht aufgrund der Funktionsweise der Garbage Collection von Python, die dazu führt, dass nur der letzte Wert der Variablen beibehalten wird.
Um dieses Konzept zu veranschaulichen:
options = ["INFO", "WARNING", "DEBUG"] for i in range(len(options)): option = options[i] __cMenu.add_command( label="{}".format(option), command=lambda: self.filter_records(column, option) )
In diesem Code jede Lambda-Funktion sollte einen eindeutigen Wert der Option erfassen, aber alle verhalten sich so, als ob die Option auf „DEBUG“ gesetzt wäre, den letzten Wert, den sie in der Schleife annimmt.
Um dieses Problem zu beheben, Wie in der Lösung vorgeschlagen, muss jede Lambda-Funktion ihre eigene Variable erfassen. Dies kann erreicht werden, indem der Option wie folgt eine neue lokale Variable zugewiesen wird:
for i in range(len(options)): opt = options[i] # Assign a new variable to capture the unique value __cMenu.add_command( label="{}".format(opt), command=lambda: self.filter_records(column, opt) )
Alternativ können Lambda-Ausdrücke wie folgt umgeschrieben werden:
lambda opt=option: self.filter_records(column, opt) # Differentiate loop variable and function parameter
Durch Erfassung der entsprechenden Werte, Lambda-Funktionen können unabhängig innerhalb einer Schleife funktionieren, sodass das beabsichtigte Verhalten erreicht werden kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erfassen Lambda-Funktionen in Python-For-Schleifen nur den letzten Wert?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
