


Warum beziehen sich Lambda-Funktionen in einer Schleife alle auf dieselbe Variable?
Lambda-Funktionsverhalten in der Schleife
Im angegebenen Codeausschnitt wird ein Wörterbuch mit Lambda-Funktionen gefüllt. Jede Funktion ist dafür verantwortlich, das aktuelle Verzeichnis in ein Verzeichnis zu ändern. Wenn die Schleife jedoch abgeschlossen ist, verweisen alle Lambda-Funktionen auf denselben Verzeichnisnamen.
Um zu verstehen, warum dies geschieht, ist es wichtig, die Natur von Lambda-Funktionen in Schleifen zu erkennen. Lambda-Funktionen sind Abschlüsse, das heißt, sie erfassen die Werte ihres umschließenden Bereichs. In diesem Fall wird die Lambda-Funktion innerhalb der Schleife definiert und erfasst den Wert der d-Variablen.
Die d-Variable wird jedoch in der gesamten Schleife wiederverwendet und überschreibt kontinuierlich ihren Wert. Infolgedessen erfassen alle Lambda-Funktionen am Ende den gleichen Endwert von d.
Lösung
Um dieses Problem zu beheben, ist es notwendig, jede Lambda-Funktion an zu binden ein spezifischer Wert von d. Dies kann durch die Verwendung eines Standardparameterwerts erreicht werden:
lambda d=d: self.root.change_directory(d)
In diesem Code akzeptiert die Lambda-Funktion einen optionalen Parameter d mit einem Standardwert des aktuellen Werts von d in der Schleife. Da Standardparameterwerte beim Erstellen der Funktion ausgewertet werden, erfasst jede Lambda-Funktion ihren eigenen eindeutigen Wert von d.
Alternativ kann ein zusätzlicher Abschluss verwendet werden, um das gleiche Ergebnis zu erzielen:
(lambda d: lambda: self.root.change_directory(d))(d)
In diesem Fall wird eine äußere Lambda-Funktion verwendet, um einen Abschluss um die d-Variable zu erstellen. Anschließend wird die innere Lambda-Funktion verwendet, um den Verzeichniswechsel durchzuführen.
Durch die Verwendung dieser Techniken kann sichergestellt werden, dass jede Lambda-Funktion in der Schleife ihre eigene eindeutige Bindung an die d-Variable hat, was zum gewünschten Ergebnis führt Verhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum beziehen sich Lambda-Funktionen in einer Schleife alle auf dieselbe Variable?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools
