首頁 後端開發 Python教學 Python和Ruby中each循环引用变量问题(一个隐秘BUG?)

Python和Ruby中each循环引用变量问题(一个隐秘BUG?)

Jun 16, 2016 am 08:44 AM
python ruby 引用變數

虽然这个问题我是在 Python 里遇到的,但是用 Ruby 解释起来比较容易一些。在 Ruby 里,遍历一个数组可以有很多种方法,最常用的两种无非是 for 和 each:

复制代码 代码如下:

arr = ['a', 'b', 'c']

arr.each { |e|
  puts e
}

for e in arr
  puts e
end
通常我比较喜欢后者,似乎因为写起来比较好看,不过从效率上来说前者应该会稍微快一点,因为后者实际上是在遍历的过程中对每个元素都调用一个 lambda 函数来做的,虽然一般情况下并不明显,不过设置上下文并调用函数确实是有开销的,特别是在动态语言里面(不考虑 JIT 内联优化的话)。不过这次的问题并不是性能。然而确实跟“ each 对每个元素都会新建一个 scope 而 for 则不是”有关。

看下面一段代码:

复制代码 代码如下:

arr = ['a', 'b', 'c']
h1 = Hash.new
h2 = Hash.new

arr.each { |e|
  h1[e] = lambda { e+'!'}
}

for e in arr
  h2[e] = lambda { e+'!' }
end

h1['a'].call # => ?
h2['a'].call # => ?
两个 call 分别会得到什么?应该已经猜到了吧?分别是 'a!' 和 'c!' ,后者之所以是 'c!' 是因为 for 并没有在循环的每一步都重新创建一个 scope ,因此三个 lambda 的 closure 引用到了同一个变量,而这个变量在最后一次被赋值为 'c' ,所以导致了这样的后果。

问题其实出自我在用 Python 写的一个小程序中的一段,代码类似于这样:

复制代码 代码如下:

for prop in public_props:
    setattr(proxy, 'get_%s'%prop, lambda: self.get_prop(prop))
其中 proxy 是我提供的一个代理对象,将 self 的一些公开的属性给暴露出去,因为要限制对非 public 的属性的访问,我并不想在这个 proxy 中存放任何到 self 的引用,否则在没有访问权限限制的 Python 里通过类似 proxy._orig_self.some_private_prop 的方式来访问是轻而易举的。所以最后选择了上面那样的做法。

不幸的是,由于像刚才所说的那样,for 并没有每次都单独创建 scope ,因此 closure 全部引用到了同一个变量上,导致所有的属性值取出来都是最后一个属性了。看到这样诡异的 bug ,如果是在 C/C++ 里面,我肯定要怀疑是内存或者指针的问题了。不过想了半天才终于恍然大悟!不过 Python 里面没有 Ruby 那么方便的 each 可以用,lambda 用起来也很鸡肋,所以最后通过定义一个局部的函数来解决了:

复制代码 代码如下:

def proxy_prop(name):
    setattr(proxy, 'get_%s'%prop, lambda: self.get_prop(name)
for prop in public_props:
    proxy_prop(prop)
最后,还要多嘴一句,对于之前 Ruby 那个例子,如果把 each 和 for 的执行顺序颠倒过来,会得到不同的结果:

复制代码 代码如下:
arr = ['a', 'b', 'c']
h1 = Hash.new
h2 = Hash.new

for e in arr
  h2[e] = lambda { e+'!' }
end

arr.each { |e|
  h1[e] = lambda { e+'!'}
}

h1['a'].call # => 'c!'
h2['a'].call # => 'c!'
现在两个都是 'c!' 了!这是因为 Ruby 1.8 的实现里面 block 的参数可以对局部变量或者全局变量之类的任何东西进行赋值,而不是通常意义上的一个 lambda 函数的参数那么简单。由于前面的 for 语句在当前作用域创建了一个 e 作为局部变量,因此 each 就直接对这个局部变量进行赋值了,这样,每次引用到的又变成了同一个东西,导致了一个隐秘的 Bug !

值得庆幸的是,block 的这个“特性”在 Ruby 1.9 中已经被去除了,block 的参数只能是正常参数,所以就不再存在这样的问题了。希望 1.9 尽快普及吧!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1677
14
CakePHP 教程
1431
52
Laravel 教程
1334
25
PHP教程
1280
29
C# 教程
1257
24
PHP和Python:解釋了不同的範例 PHP和Python:解釋了不同的範例 Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

在PHP和Python之間進行選擇:指南 在PHP和Python之間進行選擇:指南 Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP和Python:深入了解他們的歷史 PHP和Python:深入了解他們的歷史 Apr 18, 2025 am 12:25 AM

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Golang vs. Python:性能和可伸縮性 Golang vs. Python:性能和可伸縮性 Apr 19, 2025 am 12:18 AM

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

Golang vs. Python:主要差異和相似之處 Golang vs. Python:主要差異和相似之處 Apr 17, 2025 am 12:15 AM

Golang和Python各有优势:Golang适合高性能和并发编程,Python适用于数据科学和Web开发。Golang以其并发模型和高效性能著称,Python则以简洁语法和丰富库生态系统著称。

Python與C:學習曲線和易用性 Python與C:學習曲線和易用性 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python vs.C:探索性能和效率 Python vs.C:探索性能和效率 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python vs. JavaScript:開發環境和工具 Python vs. JavaScript:開發環境和工具 Apr 26, 2025 am 12:09 AM

Python和JavaScript在開發環境上的選擇都很重要。 1)Python的開發環境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,適合數據科學和快速原型開發。 2)JavaScript的開發環境包括Node.js、VSCode和Webpack,適用於前端和後端開發。根據項目需求選擇合適的工具可以提高開發效率和項目成功率。

See all articles