如何强制python3按值传递？

Question

我的目的是创建一个字典，其中的键是原语，其值是返回字符串的零参数函数。 （这是实现 VM 的更大项目的一部分。）其中某些功能非常重要，需要手动创建和分配。那些工作正常。然而，其他的似乎适合自动生成。

我的第一次尝试失败了：

>>> regs = ['a', 'b', 'c', 'x', 'y', 'z']
>>> vals = {i : lambda: r for i, r in enumerate(regs)}
>>> [(k, vals[k]()) for k in vals.keys()]
[(0, 'z'), (1, 'z'), (2, 'z'), (3, 'z'), (4, 'z'), (5, 'z')]

好的，好的； lambda 函数在被调用之前不会读取 r。我又试了一次，试图自己隔离一个值：

>>> from copy import copy
>>> vals = {}
>>> i = 0
>>> for reg in regs:
...     r = copy(reg)  # (1)
...     vals[i] = lambda: r
...     i += 1
...
>>> [(k, vals[k]()) for k in vals.keys()]
[(0, 'z'), (1, 'z'), (2, 'z'), (3, 'z'), (4, 'z'), (5, 'z')]

(1) 我认为这一步会创建一个在 reg 发生时不会改变的自变量。事实证明并非如此。

所以这种尝试显然没有奏效。也许复制，在一个字符串上，是一个 noop？

>>> 's' is 's'
True
>>> a = 's'
>>> b = copy(a)
>>> a is b
True
>>> from copy import deepcopy
>>> b = deepcopy(a)
>>> a is b
True

没错。复制，在一个字符串上，是一个 noop。 Deepcopy 不能解决这个问题。因此，lambda 仍然引用了在每个循环中更新的变量，从而导致了这个错误。

我们需要一种不同的方法。如果我将我想要的变量保存到临时函数的静态变量中怎么办？如果每个临时函数都有自己的身份，那应该可以工作......

>>> vals = {}
>>> i = 0
>>> for reg in regs:
...     def t():
...             return t.r
...     t.r = reg
...     vals[i] = t
...     i += 1
...
>>> [(k, vals[k]()) for k in vals.keys()]
[(0, 'z'), (1, 'z'), (2, 'z'), (3, 'z'), (4, 'z'), (5, 'z')]

不。在这一点上，我即将手动处理这一切：

>>> vals = {}
>>> vals[0] = lambda: 'a'
>>> vals[1] = lambda: 'b'

...等等。然而，这感觉就像放弃，而且会非常乏味。有没有合适的 Pythonic 方法来完成这项任务？毕竟，我通常喜欢 python 的原因之一是我可以远离手动指针管理；我从没想过我会希望它包含一整套指针工具！

Answer 1

闭包从不复制，它们既不复制值也不复制引用。相反，他们记住了他们使用的范围和变量，并且总是回到那里。在其他几种语言中也是如此，例如 C#、JavaScript、IIRC Lisp 等等。在其他几种语言中也是如此。这对于一些高级用例很重要（基本上每次你想要几个闭包共享状态时），但它可能会咬一个。例如：

x = 1
def f(): return x
x = 2
assert f() == 2

由于 Python 只为函数（以及类和模块，但这并不重要）创建新的作用域，循环变量 reg 只存在一次，因此所有闭包都引用同一个变量。因此，在循环之后调用时，它们会看到变量假定的最后一个值。

同样如此，只是这次是共享的t——你确实创建了N个单独的闭包，每个闭包在其r属性中都有正确的值。但是当被调用时，它们会在封闭范围内查找 t，因此总是会获得对您创建的最后一个闭包的引用。

有几种解决方法。一个是将闭包创建推入一个单独的函数中，这会强制每个闭包引用一个新的专用范围：

def make_const(x):
    def const():
        return x
    return const

另一种可能性（更简洁但更晦涩）是（ab-）使用默认参数在定义时绑定的事实：

for reg in regs:
    t = lambda reg=reg: reg

在其他情况下，你可以使用functools，但在这里似乎并不适用。