我正在尝试在循环内创建函数：
functions = []
for i in range(3):
def f():
return i
# alternatively: f = lambda: i
functions.append(f)
问题是所有功能最终都是相同的。所有三个函数都返回 2，而不是返回 0、1 和 2：
print([f() for f in functions])
# expected output: [0, 1, 2]
# actual output: [2, 2, 2]
为什么会发生这种情况，我应该怎么做才能获得分别输出 0、1 和 2 的 3 个不同函数？
【问题讨论】：
您遇到了延迟绑定的问题——每个函数都尽可能晚地查找i（因此，在循环结束后调用时，i 将是设置为2)。
通过强制提前绑定轻松修复：将def f(): 更改为def f(i=i):，如下所示：
def f(i=i):
return i
默认值（i=i 中右侧的i 是参数名称i 的默认值，即i=i 中的左侧i）在def 时查找，而不是在call 时间，所以本质上它们是一种专门寻找早期绑定的方法。
如果您担心f 得到一个额外的参数（因此可能会被错误地调用），有一种更复杂的方法涉及使用闭包作为“函数工厂”：
def make_f(i):
def f():
return i
return f
并在您的循环中使用f = make_f(i) 而不是def 语句。
【讨论】：
这里的问题是i 的值在创建函数f 时没有保存。相反，f 在被调用时查找i 的值。
如果你仔细想想，这种行为是完全合理的。事实上，这是函数工作的唯一合理方式。假设您有一个访问全局变量的函数，如下所示：
global_var = 'foo'
def my_function():
print(global_var)
global_var = 'bar'
my_function()
当您阅读此代码时，您当然会期望它打印“bar”，而不是“foo”，因为在声明函数后global_var 的值发生了变化。同样的事情也发生在您自己的代码中：当您调用 f 时，i 的值已更改并设置为 2。
其实有很多方法可以解决这个问题。这里有几个选项：
i 用作默认参数来强制提前绑定与闭包变量（如i）不同，默认参数在定义函数时立即计算：
for i in range(3):
def f(i=i): # <- right here is the important bit
return i
functions.append(f)
为了深入了解它的工作原理/原因：函数的默认参数存储为函数的属性；因此，i 的 当前 值被快照并保存。
>>> i = 0
>>> def f(i=i):
... pass
>>> f.__defaults__ # this is where the current value of i is stored
(0,)
>>> # assigning a new value to i has no effect on the function's default arguments
>>> i = 5
>>> f.__defaults__
(0,)
i 的当前值问题的根源在于i 是一个可以更改的变量。我们可以通过创建保证永远不会改变的另一个变量来解决这个问题——最简单的方法是闭包：
def f_factory(i):
def f():
return i # i is now a *local* variable of f_factory and can't ever change
return f
for i in range(3):
f = f_factory(i)
functions.append(f)
functools.partial将i的当前值绑定到f
functools.partial 允许您将参数附加到现有函数。在某种程度上，它也是一种函数工厂。
import functools
def f(i):
return i
for i in range(3):
f_with_i = functools.partial(f, i) # important: use a different variable than "f"
functions.append(f_with_i)
警告：这些解决方案仅在您为变量分配一个新值时才有效。如果你修改存储在变量中的对象，你会再次遇到同样的问题：
>>> i = [] # instead of an int, i is now a *mutable* object
>>> def f(i=i):
... print('i =', i)
...
>>> i.append(5) # instead of *assigning* a new value to i, we're *mutating* it
>>> f()
i = [5]
请注意 i 即使我们将其变成默认参数，它仍然会发生变化！如果您的代码变异 i，那么您必须将i 的副本绑定到您的函数，如下所示：
def f(i=i.copy()):f = f_factory(i.copy())f_with_i = functools.partial(f, i.copy())【讨论】：
要添加到@Aran-Fey 的出色答案，在第二种解决方案中，您可能还希望修改函数中的变量，这可以使用关键字 nonlocal 来完成：
def f_factory(i):
def f(offset):
nonlocal i
i += offset
return i # i is now a *local* variable of f_factory and can't ever change
return f
for i in range(3):
f = f_factory(i)
print(f(10))
【讨论】：
你可以这样试试：
l=[]
for t in range(10):
def up(y):
print(y)
l.append(up)
l[5]('printing in 5th function')
【讨论】：