루프에서 Lambda를 생성할 때 Lambda 클로저 혼란을 어떻게 방지합니까?
루프에서 람다 클로저 혼란 방지
객체 목록을 반복하는 루프 내에서 람다를 생성할 때 다음 사항에 유의하는 것이 중요합니다. 람다 폐쇄 동작. 기본적으로 람다는 정의될 때 바깥쪽 범위의 변수를 캡처합니다. 그러나 루프 내에서 변수가 변경되면 루프에서 나중에 생성된 람다가 업데이트된 값을 참조합니다.
객체의 some_var 속성에 액세스하기 위해 람다를 생성하는 다음 예를 고려해 보세요.
lambdas_list = [] for obj in obj_list: lambdas_list.append(lambda: obj.some_var)
그런 다음 람다 목록을 반복하고 각 람다를 호출하면 모든 람다에 대해 동일한 값을 얻을 수 있습니다. 이는 루프에서 생성된 마지막 람다가 obj의 최종 상태를 캡처하고 해당 값이 모든 람다에서 반환되기 때문입니다.
이 문제를 해결하려면 다음을 사용하여 람다가 캡처할 객체를 지정할 수 있습니다. 기본 인수. 이렇게 하면 각 람다가 올바른 개체 참조를 캡처할 수 있습니다.
lambdas_list.append(lambda obj=obj: obj.some_var)
이 접근 방식을 사용하면 각 람다가 생성 당시 참조하려고 했던 개체를 캡처합니다. 이렇게 하면 혼동을 방지하고 나중에 루프에서 호출할 때 람다가 예상대로 작동하도록 할 수 있습니다.
위 내용은 루프에서 Lambda를 생성할 때 Lambda 클로저 혼란을 어떻게 방지합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
