Python 关于后期绑定的问题，我开始怀疑人生了，求大神解析

[Alerta]

当我直接 return 一个匿名函数的时候返回 0，2，4，6

def testFun():
    return(lambda x : i*x for i in range(4))
for everyLambda in testFun():
    print(everyLambda(2))

& python test.py
0
2
4
6

但是当我把匿名函数作为一个 temp 来返回的时候，结果却是 6，6，6，6

def testFun():
    temp = [lambda x : i*x for i in range(4)]
    return temp
for everyLambda in testFun():
    print(everyLambda(2))

& python test.py
6
6
6
6

求大神解释解释，这是为什么呀，急求明天就要面试了好紧张

[XiaoxiaoPu]

两段代码的区别不是“把匿名函数作为一个 temp 来返回”，而是第一段代码返回的是生成器，在 for 循环的时候 i 才实际增加，第二段代码返回的是数组，在 for 循环开始的时候 i 已经增加到 3 了

[newmind]

第一个是括号(), 为生成器, 返回 generator
第二个是中括号[], 为列表生成式, 返回数组

[HelloAmadeus]

```
tmp = [lambda x: x*i for i for range(4)]
```
返回的是:
```
tmp = [lambda x: x*3, ...]
```
```
tmp = (lambda x: x*i for i for range(4))
返回的是:
```
tmp = (lambda x: x*0, lambda x: x**1, ...) # 这是一个生成器
```

列表表达式是即时计算的, 而生成器是迭代时才会计算. 返回的 lamda 匿名函数在查找 i 变量的时候, 列表表达式已经算计完了, 此时的 i 值为 3, 所以计算的返回结果是 6, 而在生成器计算的时候, `for i in range(4)` 的计算是惰性的, 只有你去迭代生成器的时候, i 的值才会 +1. 所以 lambda 表达式查找的 i 变量是 0, 1, 2, 3 的序列.

[lixm]

```python
from dis import dis

f1 = next((lambda x : i*x for i in range(4)))
dis(f1)
f2 = [lambda x : i*x for i in range(4)][0]
dis(f2)
```
都取第 0 个函数出来， 反编译一下就知道， 这两个唯一的区别就是 i，

f1 是 LOAD_DEREF i 作为闭包传入
f2 是 LOAD_GLOBAL i 作为全局变量传入

```python
print(f1.func_closure[0].cell_contents)
```
可以看出 作为闭包传入的 i 的值为 0

```python
print(f2.func_globals['i'])
```
可以看出 作为全局变量传入的 i 的值为 3

为什么会这样呢？因为 Python 里，一切都是引用， 在第一个例子里， 因为生成器是惰性求值， 你可以理解在执行 next, 或者 for 循环的时候， 才求出 i 的值， 所以 i 的值从 0 递增到 3。 在第二个例子里， 列表并不是惰性求值，i 作为一个引用， 值已经变为 3 了

可能说的不是很清楚， 抱歉

[lolizeppelin]

这不是 python 的问题。 我所知的语言里只有 erlang 不出这个问题
js 之类的一鸟样

[cyrbuzz]

我比较好奇有什么情况下会用这样的写法。

[ipwx]

你需要这么写

https://ideone.com/mrZkgF

[whoami9894]

补充一下，python 中只有 def，class，lambda 会产生作用域，所以这里 for 循环结束后 i 依然存在为 4，这里方括号列表解析生成的 lambda 可以看作是宏，所以会得到 6666 的结果

[josephshen]

我告诉你上面的解释是出现了显现给的解释，原因根源是 python 这门语言的设计问题，导致了分不清申明和赋值

[josephshen]

显示->现象

[Alerta]

@HelloAmadeus 感谢感谢 一下子明白了

[Alerta]

@lixm 感激，虽然一开始不是很懂 但是很欣赏你的思考方式，从最根源的现象去推导原因，学习了

[Alerta]

@cyrbuzz 一个是为了应对面试，二来只是自己无聊刷刷奇怪的题目而已。。。

[U87]

@lixm 真的 6, 反向思考...赞一下