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Python延迟绑定问题原理及解决方案

作者:小静来源:脚本之家浏览:时间:2020-08-04 15:12我要评论
这篇文章介绍了Python延迟绑定问题原理及解决方案。延时绑定会出现错误的运行结果文章通过举例闭包的案例以及解决方法,详细讲解了Python延迟绑定问题原理及解决方案,希望可以帮助到为此问题困扰的你。

延迟绑定出现在闭包问题中。下面我们看一个闭包的例子:

 

 

 

def (n):

def mul(x):

return n*x

return mul

double = gen_mul(2)

doubled_value = double(6)

可以看出满足闭包的几点:

•有内部函数

•内部函数引用了外部函数中的自由变量

•内部函数被返回

闭包的优点:

•可以避免使用全局变量

•可以持久化变量,达到静态变量的作用

闭包的缺点:

•可能会消耗大量的内存

•可能会导致内存泄漏

当然缺点可以通过人为避免。

现在我们来看看另一个会引出延迟绑定的例子:

def multipliers():

return [lambda x : i * x for i in range(4)]

print([m(2) for m in multipliers()]) # [6,6,6,6]

上边的例子会输出[6,6,6,6],而不是我们预期的[0,2,4,6]。

这就是延迟绑定导致的结果。具体过程我们可以来分析下:

执行第三行时,会先执行multipliers函数,然后执行函数中的列表解析式。在每一次迭代的时候都会生成一个匿名函数(这里只是定义)作为元素。然后回到第三行,遍历返回的列表中的匿名函数,传入参数2并执行。此时函数类似于这样:

def noname(x):

return i * x

我们知道Python查找变量的作用域链的顺序依次为LEGB:

局部变量(L)->外部函数中的局部变量(E)->全局变量(G)->内置变量(B)

非常重要的一点我们需要知道:Python的作用域在编译时就已经形成了,而不是在运行时,函数的作用域与其被调用的位置无关。

那么在本例中,上面的noname函数体中的i从何而来呢?当然首先会到multipliers函数的局部变量中去寻找。此时i的值已经为3,所以出现这种让人”费解”的现象。

那么现在我们既然已经知道了原因,那么要怎样解决呢?

我们可以将迭代的i值直接注入到匿名函数的函数体中,这里给出两种方法:

通过为参数设置默认值,这是因为在编译时就会计算确定默认值:

def multipliers_ch1():

return [lambda m,x=i : m * x for i in range(4)]

通过内置函数partial:

from functools import partial

def multipliers_ch2():

return [partial(lambda m,x : m * x,i) for i in range(4)]

利用生成器的延迟计算:

 

 

def multipliers_ch3():

for m in range(4):

yield lambda x: m * x

partial及生成器的内容会在以后分享。

运行结果

print([m(2) for m in multipliers_ch1()]) # [0,2,4,6]

print([m(2) for m in multipliers_ch2()]) # [0,2,4,6]

print([m(2) for m in multipliers_ch3()]) # [0,2,4,6]

注:

自由变量:指未在本地作用域中绑定的变量,我们可通过访问函数的code属性进行查看:

fun.code.co_freevars

LEGB: 可看该部分解释

以上就是对闭包中出现的延时情况的陈述,已经详细的解决方法,如果您想更多的关注Python教程,请多多关照A5源码。

 

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