直接看下面例子
my_ld = [lambda x:x*i for i in range(3)] my_list = [ld(2) for ld in my_ld] print(my_list)
本想是想通过以上代码，输出[0, 2, 4]的，但结果却是[4, 4, 4]
下面说下本人对这个结果的理解：
因为Python解释器，遇到lambda（或者def），只是定义了一个匿名函数对象，并保存在内存中，只有等到调用这个匿名函数的时候，才会执行函数内部的代码（x*i）。所以匿名函数中的i并不是立即引用后面循环中的i值的，而是在调用嵌套函数的时候，才会查找i的值，这个特性也就是延迟绑定。
而 for i in range(3) 是另外一个表达式，Python解释器解释到就会直接执行，代码执行到ld(2)时，循环已经结束了，此时的i指向2 ，my_ld为包含了三个匿名函数对象的列表，所以打印my_list的结果是[4, 4, 4]。
如果我们要输出[0, 2, 4]， 可以给lambda表达式多加一个缺省参数a=i，代码如下：
my_ld = [lambda x, a=i:x*a for i in range(3)] my_list = [ld(2) for ld in my_ld] print(my_list)
Python函数中的缺省参数，是在Python解释器遇到lambda a=i （或者def(a=i)）时，就必须初始化默认值，此时 每循环一次，缺省参数a就需要找一次i的引用。i=0时，第一个匿名函数的默认参数值就是0，i=1时，第二个匿名函数的默认参数值就是1，以此类推。所以当代码执行到ld(2)时，每个匿名函数中a的默认值都不一样。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。