一种整理i作用域的方法是在另一个作用域(一个闭包函数)中生成lambda，传递必要的参数以生成lambda:

def get_funky(i):
    return lambda a: i+a

adders=[None, None, None, None]

for i in [0,1,2,3]:
   adders[i]=get_funky(i)

print(*(ar(5) for ar in adders))

当然是给5 6 7 8。

考虑下面的代码:

x = "foo"

def print_x():
    print x

x = "bar"

print_x() # Outputs "bar"

我想大多数人都不会感到困惑。这是预期的行为。

那么，为什么人们认为在循环中完成会有所不同呢?我知道我自己犯了那个错误，但我不知道为什么。是循环吗?或者是?

毕竟，循环只是一个更短的版本:

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

下面是一个新示例，它突出显示了闭包的数据结构和内容，以帮助阐明何时“保存”封闭上下文。

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()

闭包中包含什么?

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

值得注意的是，my_str不在f1的闭包中。

f2的闭包里有什么?

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

注意(从内存地址)两个闭包包含相同的对象。所以，你可以开始认为函数有一个作用域的引用。然而，my_str不在f_1或f_2的闭包中，i也不在f_3的闭包中(未显示)，这表明闭包对象本身是不同的对象。

闭包对象本身是相同的对象吗?

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

你可以使用一个默认值的参数强制捕获一个变量:

>>> 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

其思想是声明一个参数(巧妙地命名为i)，并为它提供您想要捕获的变量的默认值(i的值)

在回答你的第二个问题时，最优雅的方法是使用一个接受两个形参的函数而不是数组:

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

但是，在这里使用lambda有点愚蠢。Python为我们提供了操作符模块，该模块为基本操作符提供了功能接口。上面的lambda只调用加法运算符就有不必要的开销:

from operator import add
add(1, 3)

我理解您在玩游戏，试图探索这门语言，但我无法想象在使用一组函数时，Python的奇怪作用域会成为阻碍。

如果你想，你可以写一个小的类，使用你的数组索引语法:

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

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

为了完整起见，第二个问题的另一个答案是:你可以在functools模块中使用partial。

使用Chris Lutz提出的import add from操作符，示例变成:

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)