lambda関数とそのパラメーターの範囲

lambda関数。ただし、予期しない動作を避けるために、パラメータースコーピングを理解することは重要です。ループ内でlambda関数を使用するときに発生する一般的な問題を探りましょう。 MSGを印刷します ＃イテレーターを使用した誤ったアプローチ funclist = [] m in（ 'do'、 're'、 'mi'）： funclist.append（lambda：callback（m）） ＃正しいアプローチを一度に作成します funclist = [] funclist.append（lambda：callback（ 'do'）） funclist.append（lambda：callback（ 're'）） funclist.append（lambda：callback（ 'mi'）） ＃コールバック関数を実行します funclistのfの場合： f（）

実行すると、コードは予期せず印刷されます： mi mi mi する 再 mi

予想出力の代わりに：

def callback(msg):
    print msg

# Incorrect approach using an iterator
funcList = []
for m in ('do', 're', 'mi'):
    funcList.append(lambda: callback(m))

# Correct approach creating one at a time
funcList = []
funcList.append(lambda: callback('do'))
funcList.append(lambda: callback('re'))
funcList.append(lambda: callback('mi'))

# Execute the callback functions
for f in funcList:
    f()

mi
mi
mi
do
re
mi

ラムダ関数とそのパラメーターの範囲を理解することがここで重要です。通常の機能とは異なり、ラムダ関数は、それらが作成されている周囲の環境を参照します。この参照には、ラムダの本体内で使用される変数が含まれます。

do
re
mi
do
re
mi

今、各lambda関数内で、mはローカル変数としてキャプチャされ、ループが完了するとその値が保存されます。その結果、コールバック関数が実行されると、正しい値が印刷され、予想される出力が表示されます。