Lambda 関数のスコープとそのパラメータ
Lambda 関数は、それを囲んでいる関数のスコープをキャプチャできる匿名関数です。これにより、親スコープから変数やパラメーターにアクセスできるようになります。ただし、ラムダ関数が周囲の関数内で変更されたパラメーターを使用する場合、この動作により予期しない結果が生じることがあります。
問題を説明するには、次のコードを考えてみましょう。
<code class="python">def callback(msg): print(msg) # Creating a list of function handles with an iterator funcList = [] for m in ('do', 're', 'mi'): funcList.append(lambda: callback(m)) # Calling the lambda functions for f in funcList: f()</code>
予想されるこのコードの出力は次のとおりです:
do re mi
ただし、実際の出力は次のとおりです:
mi mi mi
これは、ラムダ関数が外側のスコープから変数 m への参照をキャプチャするためです。反復子がループを実行すると、最後の反復で値 'mi' が m に割り当てられます。その結果、作成中に異なる値が渡されたとしても、すべてのラムダ関数は実行時に「mi」への参照を持ちます。
この問題を解決するには、次の場所で m の値をキャプチャできます。オプションのパラメーターのデフォルト値として使用するラムダ関数の作成時:
<code class="python">for m in ('do', 're', 'mi'): funcList.append(lambda m=m: callback(m))</code>
これにより、各ラムダ関数が m の独自のコピーにアクセスできるようになり、作成中に割り当てられた値がキャプチャされます。ループの繰り返し。このコードの出力は次のようになります:
do re mi
以上がLambda 関数でのパラメーター変更による予期しない結果を回避する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。
