For ループ内のラムダは最後の値のみを取得します
当面の問題は、個別の値を取得する必要がある for ループ内でラムダ関数を利用するときに発生します。ローカル変数の。ただし、これらのラムダが呼び出されると、ループ内で値が変更されたにもかかわらず、ローカル変数に割り当てられた最終値を一貫して返すことがわかります。
問題の理解
この複雑な動作は、ラムダ関数の評価タイミングに起因します。具体的には、ラムダ関数本体内で使用される名前は、関数の定義時ではなく、関数の実行時に評価されます。
解決策
この問題を解決するには、ラムダが呼び出されたときではなく、ラムダ定義の時点でローカル変数の値を取得することが不可欠です。 1 つのアプローチは、キャプチャする変数をラムダ関数の引数として宣言することです。
options = ["INFO", "WARNING", "DEBUG"] for i in range(len(options)): option = options[i] __cMenu.add_command(label="{}".format(option), command=lambda opt=option: self.filter_records(column, opt))
コロンの前に「option=option」を設定することで、「option」の値を明示的に次のように割り当てます。ラムダ関数への引数。各ラムダが意図した値を確実に取得できるようにします。
以上がループ内の Lambda 関数が最後の値のみを返すのはなぜですか?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


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