python 的延迟评估和延迟绑定？

Question

懒惰评估是什么时候？（生成器，如果，迭代器？），什么时候后期绑定？（闭包，常规函数？）

    a = [1,2,3,4]
    b = [lambda y: x for x in a] 
    c = (lambda y: x for x in a) #lazy evaluation
    d = map(lambda m: lambda y:m, a) #closure
    for i in b:
        print i(None)
    # 4 4 4 4
    for i in c:
        print i(None)
    # 1 2 3 4 
    for i in d:
        print i(None)
    # 1 2 3 4

Answer 1

这看起来像是作业，所以我不会只给你答案。这里有两个函数，您可以单步执行并查看值如何变化。

def make_constants_like_generator():
    def make_constant(x):
        def inner(y):
            return x
        return inner
    results = []
    for i in [1, 2, 3, 4]:
        results.append(make_constant(i))
        for f in results:
            print f(None)
    return results

def make_constants_like_list():
    x = None
    results = []
    for i in [1, 2, 3, 4]:
        x = i
        def inner(y)
            return x
        results.append(inner)
        for f in results:
            print f(None)
    return results

惰性求值会等到最后一刻才对表达式求值。与之相反的是热切的评价。生成器表达式是惰性的，它在迭代之前什么都不做。列表表达式急切，一遇到就给列表填值

早绑定和晚绑定与系统如何确定名称所指的内容有关。 python 中的所有名称都是后期绑定的。结合惰性求值，这意味着名称绑定的内容可以在使用它的表达式被求值之前改变

def map(func, iter):
    return (func(val) for val in iter)

python 的延迟评估和延迟绑定？

lazy evaluation and late binding of python?

python

lambda

late-binding

lazy-evaluation