for 루프의 람다가 마지막 값만 취함
for 루프 내에서 람다 함수를 사용할 때 람다가 캡처한 값이 의도한 값이 아닐 수 있습니다. 이 문제는 Python의 가비지 수집 작동 방식으로 인해 발생하며 변수의 마지막 값만 유지됩니다.
이 개념을 설명하려면:
options = ["INFO", "WARNING", "DEBUG"] for i in range(len(options)): option = options[i] __cMenu.add_command( label="{}".format(option), command=lambda: self.filter_records(column, option) )
이 코드에서 각 람다 함수는 옵션의 고유한 값을 캡처해야 하지만 모두 옵션이 루프에서 가정하는 최종 값인 "DEBUG"로 설정된 것처럼 동작합니다.
해결 방법 이 문제는 솔루션에서 제안된 대로 각 람다 함수가 자체 변수를 캡처해야 합니다. 이는 다음과 같이 옵션에 새 지역 변수를 할당하여 달성할 수 있습니다.
for i in range(len(options)): opt = options[i] # Assign a new variable to capture the unique value __cMenu.add_command( label="{}".format(opt), command=lambda: self.filter_records(column, opt) )
또는 람다 표현식을 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다.
lambda opt=option: self.filter_records(column, opt) # Differentiate loop variable and function parameter
적절한 값을 캡처하여, 람다 함수는 루프 내에서 독립적으로 작동하여 의도한 동작을 달성할 수 있습니다.
위 내용은 Python For 루프의 Lambda 함수가 마지막 값만 캡처하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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