Python中的延迟绑定

延迟绑定出现在闭包问题中。下面我们看一个闭包的例子：

def gen_mul(n):
    def mul(x):
        return n*x
    return mul

double = gen_mul(2)
double_value = double(6)

print(double_value)

可以看出满足闭包的几点：

• 有内部函数
• 内部函数引用了外部函数中的自由变量
• 内部函数被返回

闭包的优点：

• 可以避免使用全局变量
• 可以持久化变量，达到静态变量的作用

闭包的缺点：

• 可能会消耗大量的内存

• 可能会导致内存泄漏

现在我们来看看另一个会引出延迟绑定的例子：

def multipliers():
    return [lambda x : x*i for i in range(4)]

print([m(2) for m in multipliers()])

上边的例子会输出[6,6,6,6],而不是我们预期的[0,2,4,6]。

这就是延迟绑定导致的结果。具体过程我们可以来分析下：
执行第三行时，会先执行multipliers函数，然后执行函数中的列表解析式。在每一次迭代的时候都会生成一个匿名函数(这里只是定义)作为元素。然后回到第三行，遍历返回的列表中的匿名函数，传入参数2并执行。此时函数类似于这样：

def noname(x):
    return i * x

这里的原因就是在python中，相对而言的局部变量绑定的是值，非局部变量绑定的是空间，而不是值得本身，在上面得例子中，for循环得i，相对于lambda函数而言，是全局变量，所以绑定得是空间，最终导lambda函数运行得时候，读取得是最后保存i的值，解决办法是通过函数的默认赋值，达到保存临时变量的作用。

Python中的延迟绑定

原文：https://www.cnblogs.com/tracydzf/p/13197892.html