for 迴圈中的 Lambda 只取得最後一個值
在 for 迴圈中使用 lambda 函數時,lambda 擷取的值可能不是預期的值。這個問題的出現是由於 Python 垃圾回收的運作方式,導致只保留變數的最後一個值。
為了說明這個概念:
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) )
在此程式碼中,每個lambda 函數應該捕獲選項的唯一值,但所有選項的行為就像選項被設定為“DEBUG” ,它在循環中假定的最終值。
要解決這個問題,正如解決方案中所建議的,每個 lambda 函數必須捕獲自己的變數。這可以透過為option 分配一個新的局部變數來實現,如下所示:
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) )
或者,可以如下重寫lambda 表達式:
lambda opt=option: self.filter_records(column, opt) # Differentiate loop variable and function parameter
透過捕獲適當的值, lambda 函數可以在循環內獨立運行,從而實現預期的行為。
以上是為什麼 Python For 循環中的 Lambda 函數只捕獲最後一個值?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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