루프 내에서 Lambda 생성 사용자 정의
객체 목록으로 작업하고 객체 속성에 액세스하는 루프 내에서 람다를 생성하려고 할 때 다음이 발생할 수 있습니다. 모든 람다가 목록의 마지막 개체를 참조하는 문제가 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 각 람다에 대한 올바른 개체 참조를 캡처하는 것이 중요합니다. 다음 코드 조각은 향상된 솔루션을 제공합니다.
lambdas_list = [] for obj in obj_list: lambdas_list.append(lambda obj=obj: obj.some_var)
obj=obj를 람다 함수의 키워드 인수로 설정하면 각 반복 내에서 obj에 대한 새 범위를 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 각 람다가 올바른 개체 참조를 캡처하여 후속 루프 반복의 변경 사항으로부터 이를 격리할 수 있습니다.
결과적으로, Lambdas_list를 반복하고 각 함수를 호출하면 각 개체에 대해 예상되는 결과를 얻을 수 있습니다. obj_list에 있습니다. 이 방법은 목록의 마지막 개체를 참조하는 모든 람다 문제를 효과적으로 해결하고 더욱 강력하고 파이썬적인 솔루션을 제공합니다.
위 내용은 루프에서 생성된 람다가 마지막 객체를 참조하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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