ループ内の Lambda 関数がすべて同じ変数を参照するのはなぜですか?
ループ内の Lambda 関数の動作
指定されたコード スニペットでは、辞書にラムダ関数が設定されています。各関数は、現在のディレクトリを特定の名前に変更する役割を果たします。ただし、ループが完了すると、すべてのラムダ関数は同じディレクトリ名を参照します。
これが発生する理由を理解するには、ループ内のラムダ関数の性質を認識することが重要です。 Lambda 関数はクロージャであり、それを囲んでいるスコープの値をキャプチャすることを意味します。この場合、ラムダ関数はループ内で定義され、d 変数の値を取得します。
ただし、d 変数はループ全体で再利用され、その値は継続的に上書きされます。その結果、すべてのラムダ関数は d の同じ最終値を取得することになります。
解決策
この問題を解決するには、各ラムダ関数を次のようにバインドする必要があります。 dの特定の値。これは、デフォルトのパラメーター値を使用することで実現できます。
lambda d=d: self.root.change_directory(d)
このコードでは、ラムダ関数は、ループ内の d の現在の値をデフォルト値とするオプションのパラメーター d を受け取ります。デフォルトのパラメーター値は関数の作成時に評価されるため、各ラムダ関数は独自の一意の d 値を取得します。
または、追加のクロージャを使用して同じ結果を得ることができます:
(lambda d: lambda: self.root.change_directory(d))(d)
この場合、外部ラムダ関数を使用して、変数 d の周囲にクロージャを作成します。次に、内部のラムダ関数を使用してディレクトリの変更が実行されます。
これらの手法を利用することで、ループ内の各ラムダ関数が d 変数に独自の一意のバインディングを持つことを保証でき、結果として目的の結果が得られます。行動。
以上がループ内の Lambda 関数がすべて同じ変数を参照するのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
