ループ内で定義された関数が同じ値を返すことが多いのはなぜですか?これを修正するにはどうすればよいですか?
ループ内での関数の作成: 遅延バインディングの問題への対処
ループ内で個々の関数を定義しようとすると、一般的に次の問題が発生します。すべての関数は、一意の結果を表すことを目的としているにもかかわらず、同じ値を返します。遅延バインディングとして知られるこの現象は、関数が呼び出されるまで引数を受け取らないために発生します。
for ループを使用した次の例を考えてみましょう。
functions = [] for i in range(3): def f(): return i functions.append(f)
書かれているように、各関数は呼び出されたときに、対応する i の値を検索します。ただし、ループの実行後、すべての関数は i (2) の最終値を参照し、次の出力が得られます:
print([f() for f in functions]) # Expected: [0, 1, 2] # Actual: [2, 2, 2]
解決策: 早期バインディングの強制
この問題に対処するには、呼び出し時ではなく定義時に引数を関数に割り当てて、早期バインディングを強制する必要があります。これは、関数定義にデフォルトの引数を追加することで実現できます。
functions = [] for i in range(3): def f(i=i): return i functions.append(f)
デフォルトの引数 (この場合、i=i) は、関数の呼び出し時ではなく、関数の定義時に評価されます。これにより、各関数が一意の引数値を保持し、目的の出力が生成されるようになります。
print([f() for f in functions]) # Output: [0, 1, 2]
クロージャを使用した代替アプローチ
追加の引数の可能性について懸念が生じた場合関数に渡すために、クロージャを使用してより複雑なアプローチを実装できます。
def make_f(i): def f(): return i return f
このシナリオでは、関数ファクトリー (make_f) が作成されます。ループ内では、make_f から返された関数は、def f(): を直接呼び出すのではなく、変数 f に割り当てられます。このアプローチでは、早期バインディング ソリューションと同様に、各関数がその排他的な引数値を保持することが保証されます。
以上がループ内で定義された関数が同じ値を返すことが多いのはなぜですか?これを修正するにはどうすればよいですか?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。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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、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。
