（ラムダ）関数クロージャは何をキャプチャしますか？

最近、私はPythonをいじり始めましたが、クロージャーが機能する方法に変わったものを見つけました。次のコードを検討してください。

adders=[0,1,2,3]

for i in [0,1,2,3]:
   adders[i]=lambda a: i+a

print adders[1](3)

これは、単一の入力を受け取り、その入力を数値で追加した関数を返す単純な配列を作成します。関数はforループで構築され、イテレータiはから0まで実行され3ます。これらの数値のそれぞれに対して、lambda関数を作成iして関数の入力に追加する関数が作成されます。最後の行は、パラメーターとして2番目のlambda関数を呼び出し3ます。驚いたことに、出力はでした6。

期待していました4。私の推論は：Pythonではすべてがオブジェクトであり、したがってすべての変数はオブジェクトへのポインターとして不可欠です。のlambdaクロージャーを作成するときにi、が現在ポイントしている整数オブジェクトへのポインターを格納することを期待していましたi。つまりi、新しい整数オブジェクトが割り当てられた場合、以前に作成されたクロージャーには影響しません。悲しいことに、addersデバッガー内で配列を検査すると、配列がそうであることがわかります。すべてlambdaの関数は最後の値を参照してくださいi、3で、その結果adders[1](3)を返します6。

次のことについて不思議に思います：

• クロージャは正確に何をキャプチャしますか？
• lambda現在の値をキャプチャして、値を変更してiも影響を受けないように関数を説得する最もエレガントな方法は何iですか？

あなたの2番目の質問には答えましたが、最初の質問については：

クロージャは正確に何をキャプチャしますか？

Pythonでのスコープは動的で語彙的です。クロージャーは常に、それが指しているオブジェクトではなく、変数の名前とスコープを記憶します。この例のすべての関数は同じスコープで作成され、同じ変数名を使用しているため、常に同じ変数を参照しています。

編集：これを克服する方法についての他の質問に関して、頭に浮かぶ2つの方法があります：

1. 最も簡潔ですが厳密に同等の方法ではありませんが、Adrien Plissonが推奨する方法です。追加の引数を使用してラムダを作成し、追加の引数のデフォルト値を保持するオブジェクトに設定します。

2. ラムダを作成するたびに新しいスコープを作成するほうが、少し冗長ですがハックは少なくなります。

   >>> adders = [0,1,2,3]
   >>> for i in [0,1,2,3]:
   ...     adders[i] = (lambda b: lambda a: b + a)(i)
   ...     
   >>> adders[1](3)
   4
   >>> adders[2](3)
   5

   ここでのスコープは、引数をバインドする新しい関数（簡潔にするためにラムダ）を使用して作成し、バインドする値を引数として渡します。ただし、実際のコードでは、ラムダの代わりに通常の関数を使用して新しいスコープを作成します。

   def createAdder(x):
       return lambda y: y + x
   adders = [createAdder(i) for i in range(4)]

デフォルト値の引数を使用して、変数のキャプチャを強制できます。

>>> for i in [0,1,2,3]:
...    adders[i]=lambda a,i=i: i+a  # note the dummy parameter with a default value
...
>>> print( adders[1](3) )
4

アイデアは（巧妙という名前のパラメータを宣言することですi）、それにあなたが（の値をキャプチャしたい変数のデフォルト値を与えます i）

完全を期すために、2番目の質問に対するもう1つの回答：functoolsモジュールでpartialを使用できます。

Chris Lutzが提案したようにadd fromオペレーターをインポートすると、例は次のようになります。

from functools import partial
from operator import add   # add(a, b) -- Same as a + b.

adders = [0,1,2,3]
for i in [0,1,2,3]:
   # store callable object with first argument given as (current) i
   adders[i] = partial(add, i) 

print adders[1](3)

次のコードを検討してください。

x = "foo"

def print_x():
    print x

x = "bar"

print_x() # Outputs "bar"

ほとんどの人はこれがまったく混乱しないと思います。予想される動作です。

それで、なぜ人々はそれがループで行われるときそれが異なるだろうと思いますか？自分で間違いを犯したことは知っていますが、理由はわかりません。ループですか？それともラムダ？

結局のところ、ループは以下の短いバージョンにすぎません。

adders= [0,1,2,3]
i = 0
adders[i] = lambda a: i+a
i = 1
adders[i] = lambda a: i+a
i = 2
adders[i] = lambda a: i+a
i = 3
adders[i] = lambda a: i+a

2番目の質問への回答として、これを行う最もエレガントな方法は、配列の代わりに2つのパラメーターを取る関数を使用することです。

add = lambda a, b: a + b
add(1, 3)

ただし、ここでラムダを使用するのは少しばかげています。Pythonはoperator、基本的な演算子への機能的なインターフェイスを提供するモジュールを提供します。上記のラムダには、加算演算子を呼び出すだけで不要なオーバーヘッドがあります。

from operator import add
add(1, 3)

言語を探索しようとして遊んでいるのはわかりますが、Pythonのスコープの奇妙さが邪魔になる関数の配列を使用する状況は想像できません。

必要に応じて、配列インデックス構文を使用する小さなクラスを作成できます。

class Adders(object):
    def __getitem__(self, item):
        return lambda a: a + item

adders = Adders()
adders[1](3)

ここでは、クロージャーのデータ構造とコンテンツを強調表示する新しい例を示します。これにより、囲んでいるコンテキストがいつ「保存」されたかが明確になります。

def make_funcs():
    i = 42
    my_str = "hi"

    f_one = lambda: i

    i += 1
    f_two = lambda: i+1

    f_three = lambda: my_str
    return f_one, f_two, f_three

f_1, f_2, f_3 = make_funcs()

閉鎖には何がありますか？

>>> print f_1.func_closure, f_1.func_closure[0].cell_contents
(<cell at 0x106a99a28: int object at 0x7fbb20c11170>,) 43 

特に、my_strはf1のクロージャにありません。

f2のクロージャには何がありますか？

>>> print f_2.func_closure, f_2.func_closure[0].cell_contents
(<cell at 0x106a99a28: int object at 0x7fbb20c11170>,) 43

（メモリアドレスから）両方のクロージャに同じオブジェクトが含まれていることに注意してください。だから、あなたは始めることができますスコープへの参照を持つものとしてラムダ関数を考えること。ただし、my_strはf_1またはf_2のクロージャ内にはなく、iはf_3のクロージャ内にもありません（図には示されていません）。これは、クロージャオブジェクト自体が個別のオブジェクトであることを示唆しています。

クロージャーオブジェクト自体は同じオブジェクトですか？

>>> print f_1.func_closure is f_2.func_closure
False