Python Lambda 闭包范围探索
在尝试理解闭包时，出现了关于使用 lambda 函数和不使用 lambda 函数之间的差异的问题一个封闭函数。目标是从函数签名中消除变量，但未包装在封闭函数中的 lambda 始终返回所有情况下的姓氏。
闭包范围解释
核心问题源于闭包范围的概念。 Python 中的闭包关闭的是名称，而不是值。定义 lambda 函数时，在调用 lambda 之前不会计算函数内的变量 n。然而，当 lambda 被调用时，n 的值已经被设置为循环中的最后一个值。
理解默认参数
要解决这个问题，就是对于理解函数定义中的默认参数至关重要。通过将变量作为带有默认值的参数传递，该变量的值在函数定义时被“锁定”，确保在调用函数时正确使用它。
函数包装技术
为了从返回的函数中消除参数，同时仍然保持正确的作用域，可以采用函数包装技术。创建一个封闭函数，例如 makeFunc，它接受变量 n 作为参数。此函数返回一个执行所需操作的 lambda 函数，引用封闭函数中定义的 n 变量。
函数创建中的权衡
此方法提供了一个权衡。使用封闭函数可以简化函数创建过程，从而使生成的函数因附加参数而变得更加复杂。或者，将 lambda 封装在封闭函数中会产生更简单的函数，但需要更复杂的函数创建过程。
结论
了解闭包作用域和默认值的使用参数对于在 Python 中有效利用闭包至关重要。简化函数创建或返回函数之间的选择取决于应用程序的具体要求，提供对函数范围和行为的灵活性和控制。
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