ループまたは内包表記で関数を作成する場合の遅延バインディングについて
ループ内で関数を作成しようとすると、次のような状況が発生する可能性があります。すべての関数は、異なる出力を期待しているにもかかわらず、同じ値を返します。この動作は、変数の値が実行時に解決される遅延バインディングが原因で発生します。
Python の遅延バインディング
Python では、関数とラムダは実行時のデフォルトのバインド変数。これは、関数が呼び出されたときに、その中で使用されている変数が検索されることを意味します。ループでは、ループ反復子 i は後で解決され、その時点までにループ後の i の最終値を参照します。
たとえば、次のコード スニペットでは:
functions = [] for i in range(3): def f(): return i functions.append(f)
関数リスト内のすべての関数は、同じ i の値を参照します。これは、ループ終了後の 2 です。
早期の強制バインディング
この問題を解決するには、早期バインディングを強制する必要があります。これにより、関数定義時に i の値が確実にバインドされます。これを行う 1 つの方法は、以下に示すように、引数のデフォルト値を使用することです。
functions = [] for i in range(3): def f(i=i): return i functions.append(f)
i 引数にデフォルト値を指定すると、早期バインディングが強制されます。 f 関数に渡される i の値は、関数の実行時ではなく、関数の定義時に解決されます。
関数ファクトリの使用
別のアプローチは次のとおりです。必要なバインディングを持つ関数を作成する関数ファクトリを使用します。これには、バインドする変数を受け取り、事前にバインドされた変数を含むネストされた関数を返す追加関数の作成が含まれます。
def make_f(i): def f(): return i return f
ループ内で、 f = make_f(i) を使用して適切な初期バインディングを使用して関数を実行します。
以上がPython ループ内の関数がすべて同じ値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。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

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ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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