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詳解Python循環(huán)作用域與閉包

 更新時間:2019年03月21日 16:22:46   作者:震靈  
這篇文章主要介紹了Python循環(huán)作用域與閉包,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

前言

首先來看一段代碼

x_list = [i for i in range(30)]
y_list = [i for i in range(10, 20)]
for y in y_list:
  x_list = filter(lambda a: a != y, x_list)
x_list = list(x_list)
print(x_list)
print(len(x_list))

這段代碼會輸出什么呢?

正確答案是一個長度為29的List。

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
29

但是實際上,上述代碼我們想要表達的意圖是從x_list中剔除所有在y_list中的元素。為什么在實際情況下,最終只會剔除一個元素呢?這主要與Python的作用域機制有關(guān)。

Python作用域機制

Python與其他語言不同,Python沒有循環(huán)作用域這個說法。Python的作用域遵循LEGB原則

  1. L, local – 在lambda函數(shù)內(nèi)或者def函數(shù)內(nèi)部的變量
  2. E, Enclosing-function – 閉包的作用域
  3. G,Global – 全局作用域
  4. B, Build-in – 內(nèi)建作用域

 為了證明Python沒有循環(huán)作用域,可以通過下面一段代碼驗證

for i in range(10):
  pass
print(i)


運行代碼,發(fā)現(xiàn)可以正常運行,運行結(jié)果i==9。由此可以證明Python不存在循環(huán)作用域,循環(huán)變量屬于全局作用域。

基于上述結(jié)論,就可以很好地說明為什么上述的filter函數(shù)最終只去掉了一個元素。

因為filter函數(shù)是一個惰性函數(shù),因此在循環(huán)過程中并不會進行實際運算,而當(dāng)循環(huán)完成,需要實際輸出的時候,此時全局作用域環(huán)境下的i已經(jīng)變?yōu)榱艘粋€固定值19,因此最終只有19可以從x_list中去掉。

解決方案——閉包

面對上述問題,我們有兩個解決方案。

第一個解決方案——避免惰性求值。可以發(fā)現(xiàn),問題的根源在于filter函數(shù)是一個惰性求值函數(shù),因此造成了這個問題??梢酝ㄟ^強制求值運算,強制每一次循環(huán)都進行filter操作,從而實現(xiàn)正常的篩選操作。代碼如下所示。

x_list = [i for i in range(30)]
y_list = [i for i in range(10, 20)]
for y in y_list:
  x_list = list(filter(lambda a: a != y, x_list))
x_list = list(x_list)
print(x_list)
print(len(x_list))

第二個解決方案——閉包。有時候我們不想放棄惰性求值這個特性,那么我們就需要引入更高級的函數(shù)式編程思想——閉包。

因為Python支持函數(shù)式編程語法,可以將函數(shù)作為變量,因此可以很容易的實現(xiàn)閉包特性。

x_list = [i for i in range(30)]
y_list = [i for i in range(10, 20)]
def check(a, b):
  print('check')
  return a != b
for y in y_list:
  def x_filter(y):
    global x_list
    x_list = filter(lambda x: check(x, y), x_list)
  x_filter(y)
  print('loop')
x_list = list(x_list)
print(x_list)
print(len(x_list))

上面的代碼為了證明惰性求值的有效性,因此稍微繁瑣了一些。在實際場景中,check函數(shù)可以直接寫成lambda函數(shù)的形式。

閉包之所以能解決循環(huán)作用域問題,是因為閉包有獨立的作用域。因此即便是惰性求值,但是由于閉包作用于已經(jīng)將臨時變量進行了存儲,因此依然可以正確進行篩選操作。

總結(jié)

Python與其他編程語言不同,不存在循環(huán)臨時作用域,因此在某些場景下會出現(xiàn)與其它編程語言結(jié)果不一致的BUG。面對這種情況,我們一般可以通過兩種方式來解決

1.避免惰性求值
2.使用閉包來保存循環(huán)臨時變量

以上所述是小編給大家介紹的Python循環(huán)作用域與閉包詳解整合,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!

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