延遲綁定是什么？

Python中的延遲綁定是指在嵌套函數(shù)中，內(nèi)部函數(shù)在被調(diào)用時(shí)才會(huì)綁定外部函數(shù)的變量，而不是在定義內(nèi)部函數(shù)時(shí)就綁定。這種綁定方式可以導(dǎo)致一些出乎意料的行為，因?yàn)樽兞康闹凳窃诤瘮?shù)調(diào)用時(shí)決定的，而不是在函數(shù)定義時(shí)。

具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)一個(gè)嵌套函數(shù)引用了外部函數(shù)的變量時(shí)，Python會(huì)在內(nèi)部函數(shù)被調(diào)用時(shí)搜索變量的值，而不是在內(nèi)部函數(shù)定義時(shí)。這意味著如果外部函數(shù)的變量在內(nèi)部函數(shù)被調(diào)用之前被改變了，內(nèi)部函數(shù)將使用新的變量值，而不是定義時(shí)的值。這種行為可能會(huì)導(dǎo)致一些困惑和錯(cuò)誤，特別是在使用嵌套函數(shù)進(jìn)行編程時(shí)。

舉個(gè)栗子

下面是一個(gè)例子，展示了延遲綁定的行為：

def outer():
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    funcs = []
    for number in numbers:
        def inner():
            return number
        funcs.append(inner)
    return funcs
for func in outer():
    print(func())

輸出結(jié)果為：

5
5
5
5
5

這是因?yàn)槊總€(gè)內(nèi)部函數(shù)都引用了外部函數(shù)的 number 變量，但是這個(gè)變量在內(nèi)部函數(shù)被調(diào)用時(shí)才會(huì)被綁定。由于 number 在每個(gè)迭代中的值都被重新賦值，所有內(nèi)部函數(shù)都返回最后一個(gè)值，即 5。

為了避免延遲綁定可能導(dǎo)致的問(wèn)題，可以通過(guò)將變量的值作為參數(shù)傳遞給內(nèi)部函數(shù)來(lái)顯式地綁定變量。例如，上面的代碼可以修改如下：

def outer():
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    funcs = []
    for number in numbers:
        def inner(number=number):
            return number
        funcs.append(inner)
    return funcs
for func in outer():
    print(func())

輸出結(jié)果為：

1
2
3
4
5

在這個(gè)版本中，每個(gè)內(nèi)部函數(shù)都有一個(gè)默認(rèn)參數(shù) number，它的默認(rèn)值是外部循環(huán)的 number 變量。由于默認(rèn)參數(shù)的值在內(nèi)部函數(shù)被定義時(shí)就被確定了，所以每個(gè)內(nèi)部函數(shù)都綁定了不同的變量值。

另一個(gè)典型的栗子

def multipliers(): 
    return [lambda x : i*x for i in range(4)] 
print([m(2) for m in multipliers()])

輸出結(jié)果為：

[6, 6, 6, 6]

是不是和你的想不一樣呢！！為什么呢？？

這是因?yàn)椋?code>multipliers函數(shù)中，返回的是一個(gè)包含四個(gè) lambda 函數(shù)的列表，這些 lambda 函數(shù)的形式參數(shù)為 x，函數(shù)體為 i*x。當(dāng)這些 lambda 函數(shù)被調(diào)用時(shí)，它們的 i 取決于它們?cè)诹斜碇械乃饕?，而不是在定義時(shí)的值。因此，當(dāng)我們?cè)?[m(2) for m in multipliers()] 中迭代這些 lambda 函數(shù)并傳遞 2 作為參數(shù)時(shí)，所有 lambda 函數(shù)的 i 都是最后一個(gè) i 的值，即 3，因此所有的 lambda 函數(shù)都會(huì)返回 3*2=6。

還不是很清楚？

沒(méi)關(guān)系，讓我們換一種方式解釋下。

將 lambda 函數(shù)轉(zhuǎn)換為等價(jià)的普通函數(shù)，可以更清晰地看到問(wèn)題出在哪里。 首先，我們將原始的 lambda 函數(shù)：

lambda x : i*x

轉(zhuǎn)換為等價(jià)的普通函數(shù)：

def multiplier(x):
    return i*x

然后，我們將 multipliers() 函數(shù)中的 lambda 函數(shù)列表轉(zhuǎn)換為等價(jià)的普通函數(shù)列表：

def multipliers():
    funcs = []
    for i in range(4):
        def multiplier(x):
            return i*x
        funcs.append(multiplier)
    return funcs

現(xiàn)在，我們可以更清晰地看到問(wèn)題出在哪里。在原始的 lambda 函數(shù)中，i 是一個(gè)自由變量，它的值在函數(shù)調(diào)用時(shí)動(dòng)態(tài)綁定。但是，在 multipliers() 函數(shù)中，每個(gè) multiplier() 函數(shù)都使用了同一個(gè)自由變量 i，其值在函數(shù)迭代結(jié)束后被設(shè)置為 3。因此，當(dāng)我們迭代這些函數(shù)并傳遞 2 作為參數(shù)時(shí)，每個(gè)函數(shù)都會(huì)乘以最后一個(gè) i 的值，也就是 3，所以結(jié)果會(huì)是 [6, 6, 6, 6]。

如果要解決這個(gè)問(wèn)題，可以使用閉包來(lái)捕獲每個(gè) lambda 函數(shù)所需的 i 值，使每個(gè)函數(shù)都有自己獨(dú)立的 i 值。這樣，當(dāng)我們迭代這些函數(shù)并傳遞參數(shù) 2 時(shí)，每個(gè)函數(shù)都會(huì)乘以它們自己獨(dú)立的 i 值，而不是最后一個(gè) i 的值。

怎么避免這個(gè)問(wèn)題呢

要避免這個(gè)問(wèn)題，我們可以將 lambda 函數(shù)中的 i 變?yōu)槟J(rèn)參數(shù)，這樣每個(gè) lambda 函數(shù)都會(huì)有一個(gè)獨(dú)立的 i 值。下面是一個(gè)修改后的代碼：

def multipliers():
    return [lambda x, i=i : i*x for i in range(4)]
print([m(2) for m in multipliers()])

輸出結(jié)果為：

[0, 2, 4, 6]

現(xiàn)在，每個(gè) lambda 函數(shù)都有一個(gè)獨(dú)立的 i 值，因此輸出結(jié)果正確。

將 lambda 函數(shù)轉(zhuǎn)換為等價(jià)的普通函數(shù)，可以更清晰地看到問(wèn)題出在哪里。

def multipliers():
    funcs = []
    for i in range(4):
        def multiplier(x, i=i):
            return i*x
        funcs.append(multiplier)
    return funcs

這里我們使用了閉包來(lái)捕獲每個(gè) lambda 函數(shù)所需的 i 值，這樣每個(gè)函數(shù)都有一個(gè)獨(dú)立的 i 值。

現(xiàn)在，我們可以更清晰地看到問(wèn)題出在哪里。在原始的 lambda 函數(shù)中，i 是一個(gè)自由變量，它的值在函數(shù)調(diào)用時(shí)動(dòng)態(tài)綁定。但是，在 multipliers() 函數(shù)中，每個(gè) multiplier() 函數(shù)都有自己獨(dú)立的 i 值，這個(gè)值是在函數(shù)定義時(shí)靜態(tài)綁定的。因此，當(dāng)我們迭代這些函數(shù)并傳遞 2 作為參數(shù)時(shí)，所有函數(shù)的 i 值都是它們?cè)诙x時(shí)的值，而不是在調(diào)用時(shí)動(dòng)態(tài)綁定的值。

通過(guò)使用閉包來(lái)捕獲每個(gè) lambda 函數(shù)所需的 i 值，我們可以解決這個(gè)問(wèn)題，使每個(gè)函數(shù)都有自己獨(dú)立的 i 值。

到此這篇關(guān)于一文帶你了解Python中的延遲綁定的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python延遲綁定內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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