极客笔记为什么Python循环中定义的lambda函数返回相同的结果？
Python作为一门流行的编程语言，它的lambda函数被广泛应用于各种场景，尤其是在循环中。但是，有些Python初学者在循环中使用lambda函数时，经常会遇到一个困惑：为什么定义的lambda函数在循环中返回相同的结果？这个问题看似简单，其实涉及到Python的作用域和变量绑定机制。
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Python作用域和变量绑定
在Python中，每个函数、模块、类都拥有自己的作用域。作用域是指变量名称的有效范围，即程序可以在哪些地方使用该变量。在Python中，作用域分为局部作用域和全局作用域。
局部作用域指函数内部定义的变量，只在该函数内部可见。函数执行完毕后，该变量将被销毁。而全局作用域指程序中定义的变量，可在整个程序内部访问。
在Python中，变量的绑定是动态的，即变量的值可以在程序运行过程中发生改变。同时，如果在函数内部引用名称，将按照以下规则进行搜索：
- 首先搜索局部作用域，找到则返回该变量；
- 如果在局部作用域未找到，则搜索包含当前局部作用域的最近一级函数的命名空间（即上一级作用域）；
- 如果上一级作用域中也未找到，则一直向上搜索，直到到达全局作用域；
- 如果在全局作用域中也未找到，则抛出NameError异常。
这种动态的变量绑定机制可能会导致变量的值在不同作用域中发生改变。因此，当我们在循环中定义lambda函数时，需要注意该函数所绑定的变量的作用域。
循环中定义的lambda函数
下面通过一个例子来说明循环中定义的lambda函数返回相同结果的问题：
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda: i)
for f in funcs:
print(f())
该例子中，我们定义了一个列表funcs，并在循环中向其中添加了三个lambda函数。这些函数将返回外部循环索引i的值。接着，我们遍历函数列表并分别调用每个函数。然后我们会看到下面的输出结果：
2
2
2
我们期望的输出结果应该是：
0
1
2
为什么循环中定义的lambda函数返回相同结果，而不是我们期望的不同结果呢？
这是因为在循环中定义的lambda函数的作用域，即外部循环索引i，是在函数被调用时确定的。由于Python变量的作用域是动态的，因此在循环结束后，所有lambda函数都将绑定到同一个值，即循环索引的最终值。因此，当我们遍历函数列表并调用每个函数时，它们返回的值都相同。
要解决这个问题，我们需要重新定义lambda函数的作用域，即绑定变量的值。一种简单的解决方案是在循环中将变量赋值给局部变量：
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda x=i: x)
for f in funcs:
print(f())
在创建lambda函数时将变量i绑定到参数x上，这样就会创建每个函数的单独作用域，使其能够返回期望的不同结果。上述代码输出结果如下：
0
1
2
总结
在Python中，作用域和变量绑定机制是影响变量值的重要因素。在循环中定义lambda函数时，要注意绑定变量的作用域，避免出现变量绑定错误的情况。
常见的解决方案是将变量赋值给函数参数，从而创建单独的作用域。这样就可以避免循环中定义的lambda函数返回相同结果的问题。