Отличие лямбда функции от функции

Обновлено: 19.05.2024

До сих пор мы рассматривали функции как совершенно отдельный элемент языка со своим синтаксисом и механизмами работы. Но, оказывается, функция — что-то вроде особого типа объектов. Бывают числа, бывают строки, бывают списки. А бывают — функции. У каждого из этих типов есть свои операции, свой синтаксис, но все они являются объектами. Например, есть объект, который умеет печатать текст на экране. У него есть имя print. Можно считать, что print — это что-то вроде имени переменной, которая хранит объект функции. Давайте посмотрим, насколько далеко идет эта аналогия.

Первым делом, давайте получим объект функции. Для этого достаточно написать имя функции без скобок. Это аналогично тому, что происходит со списками или строками: если вы пишете после имени списка квадратные скобки c индексом — выполняется операция взятия элемента, не пишете скобки — получаете сам список. Пишете после функции круглые скобки с аргументами — она вызывается, не пишете — получаете саму функцию как объект.

input — объект функции чтения из стандартного ввода. Давайте мы этот объект напечатаем:

Python выдает нам текстовое представление этой функции: строку built-in function input, которая поясняет, что input — встроенная функция языка.

Вопросы для самопроверки:

  • Что сделает print(input()) и почему это отличается от print(input)?
  • Как вывести на экран функцию печати?

Раз мы можем получить какой-то объект, мы его можем записать в переменную. Давайте попробуем!

Это сработало. Теперь у функции print есть псевдоним на транслите. Эту новую переменную можно вызвать, как и обычную функцию, посредством круглых скобок:

Возможность записать функцию в переменную позволяет нам гибко управлять тем, какую функциональность мы хотим использовать. В одну и ту же переменную мы можем записать разные варианты поведения и менять их при необходимости. При этом нам не только не нужно будет менять код по всей программе, но не придется даже изменять код функций. Достаточно переменной присвоить вместо одной функции — другую.

Мы один раз проверили условие и указали, как должна вести себя функция print_formatted во всей программе.

2. Функции высшего порядка. Функция filter


Функции высшего порядка

Объект функции можно не только записать в переменную, но и передать в качестве аргумента в другую функцию и даже вернуть из функции.

Часто функции высшего порядка используются для обработки наборов данных. Например, из раза в раз встречается такая задача: взять список элементов и оставить среди них только небольшую часть, согласно какому-то критерию.

Это разные списки и разные критерии, а задача одна и та же — отфильтровать элементы списка. В языке Python для этой цели есть встроенная функция filter.


Функция filter

Функция filter принимает критерий отбора элементов, а затем сам список элементов. Возвращает она список из элементов, удовлетворяющих критерию.

Чтобы этой функцией воспользоваться, нужно сообщить функции filter критерий, который говорит, брать элемент в результирующий список или нет. Давайте напишем простую функцию, которая проверяет, что слово длиннее шести букв, и затем отберем с ее помощью длинные слова.

С методом filter вам не нужно вручную создавать и заполнять список, достаточно указать условие отбора.

Если вы попробуете распечатать результат функции filter при помощи функции print (а не перебирая элементы по одному в цикле for), удивитесь: будет выведен не список, а специальный объект " ".Он похож на список тем, что его можно перебирать циклом for, т. е. итерировать. Такие объекты называют итераторами.

Чтобы получить из итератора список, можно воспользоваться функцией list:

Описанный способ отфильтровать список пока далек от удобного, поскольку нам приходится заводить функцию для каждой проверки, что занимает две лишних строки кода. Для каждой такой маленькой функции приходится придумывать имя (и загромождать пространство имен).

3. Лямбда-функции

Часто в качестве аргумента для функций высшего порядка мы хотим использовать совсем простую функцию. Причем нередко такая функция нужна в программе только в одном месте, поэтому ей необязательно даже иметь имя.

Лямбда-функции

Такая инструкция создаст функцию, принимающую указанный список аргументов и возвращающую результат вычисления выражения.

В языке Python тело лямбда-функции имеет ровно одно выражение. Инструкция return подразумевается, писать ее не требуется, да и нельзя. Скобки вокруг аргументов не пишутся, аргументы от выражения отделяет двоеточие.

Теперь мы можем записать функцию, проверяющую длину слова, следующим образом:

И список длинных слов теперь извлечь очень просто:

Лямбда-функция — полноценная функция. Ее можно использовать в составе любых конструкций. Например, если вы хотите использовать ее несколько раз, но не хотите определять функцию с помощью def, вы можете присвоить созданную лямбда-функцию какой-либо переменной.

А теперь рассмотрим вариант, что вам нужно взять все элементы списка, но в программе уже стоит filter и вам не хочется его удалять. В этой ситуации вам поможет функция с особенно простым выражением:

Важно!

Лямбда-функция принимает аргумент, хотя и не использует его. Функция filter всегда передает в критерий элемент, который проверяет. Если бы мы написали лямбда-функцию без аргументов lambda: True, функция filter вызвала бы ошибку, потому что передала бы аргумент в функцию, которая аргументов не принимает.

Чтобы функция filter не казалась магической, напишем свой упрощенный аналог. Наша функция simple_filter будет принимать критерий и список и возвращать новый список.

Мы передали критерий как функцию, а потому можем его вызвать, что мы и сделали в условном операторе. Так как для перечисления элементов мы использовали конструкцию for, мы можем вместо списка в функцию передать любой итерируемый объект. Например, строку (элементами будут отдельные символы) или интервал range.

Например, найдем все числа от 1 до 99, которые при делении на 12 дают 7 в остатке.

4. Функция map

Другая популярная функция высшего порядка называется map .

Функция map

Функция map преобразует каждый элемент списка по некоторому общему правилу и в результате создает список (вернее, как и filter, специальный итерируемый объект, похожий на список) из преобразованных значений.

Функция, которую map принимает, — преобразование одного элемента. Зная, как преобразуется один элемент, map выполняет превращение целых списков.

Например, возьмем набор из чисел от 1 до 10 и применим к ним функцию возведения в квадрат.

5. Еще немного о списочных выражениях

В уроке, посвященном списочным выражениям, вы разбирали конструкции, которые очень похожи на действие функции map. Например, список квадратов цифр можно посчитать так:

Важно!

Оказывается, для фильтрации списка тоже есть специальный вид списочного выражения: достаточно приписать if в конце выражения. Такая конструкция отберет только те элементы, которые удовлетворяют условию.

Например, сгенерируем список четных цифр, не делящихся на 3:

Списочное выражение можно рассматривать как комбинацию фильтрации и трансформации: сначала выполняется фильтрация, затем — трансформирование. Давайте, например, возьмем список слов, оставим только длинные слова и преобразуем их в слова, написанные большими буквами:

Как видите, оба способа позволяют добиться результата, но списочные выражения выглядят немного проще. В зависимости от ситуации, бывает удобно использовать либо одну форму, либо другую.

6. Комбинирование функций

Рассмотрим задачу и решим ее с помощью комбинирования функций . Нам нужно найти слова, имеющие четыре слога и более. Мы можем разбить эту задачу на такие этапы: выделить список слов, посчитать число гласных букв и в зависимости от их числа взять слово или отбросить. Перед тем как выделять слова мы еще дополнительно отбросим пунктуацию. Каждый этап обернем в одну небольшую функцию.

Функцию filter мы используем трижды:

  • Чтобы оставить только буквы и пробелы
  • Чтобы выделить в строке только гласные
  • Чтобы из всех слов отобрать только нужные

Функции получились не очень сложные и (что важно) их легко комбинировать друг с другом.

Обратите внимание: не всегда требуется создавать лямбда-функцию при вызове, поскольку иногда нужная функция уже существует. Например, если мы хотим преобразовать список слов в список длин слов, мы можем использовать любой из двух вариантов (но, конечно, удобнее использовать более короткий):

Еще один пример — считывание списка чисел с клавиатуры:

Аналогично можно использовать в качестве передаваемой функции методы объектов. Но при этом нужно указать не только название метода, но и название типа объекта, к которому эта функция относится. То есть для метода строк это будет str, для списков — list и т. д. Про методы и типы вы еще будете много говорить на будущих уроках, пока что только простой пример — преобразовать каждое слово в списке к верхнему регистру:

Существует еще множество полезных функций, которые принимают функцию в качестве аргумента. Оказывается, что даже давно известные вам функции min, max, sort могут принимать функцию одним из аргументов, что изменяет их поведение.

В этом уроке мы изучим, что из себя представляют lambda-функции в Python с их синтаксисом и примерами. Кроме того, мы рассмотрим, как и когда следует объявлять lambda-функции, а также как их можно использовать вместе со встроенными функциями Python такими как reduce(), map() и filter().

Когда мы создаем функции в Python, мы всегда используем ключевое слово def. При этом, делая так, мы назначаем им определенное имя. Но иногда у нас может возникнуть потребность объявить функцию анонимно или мы можем захотеть использовать функцию только один раз. В таком случае определение функции может показаться лишним, и как раз здесь нам придут на помощь lambda-функции.

Lambda-функции в Python

2. Что собой представляет lambda-функция в Python?

Lambda-функция позволяет нам определять функцию анонимно. Стоит отметить, что она является именно функцией, а не оператором. То есть лямбда-функция возвращает значение, и у нее есть неявный оператор return. Ниже приведен синтаксис lambda-функций в Python.

lambda [arg1, arg2, ..]: [выражение]

Lambda-функция, возвращает свое значение в том месте, в котором вы его объявляете.

Как объявить lambda-функцию?

Для того, чтобы объявить lambda-функцию, используйте ключевое слово lambda.

Вы можете назначить lambda-функцию переменной, если хотите использовать ее в дальнейшем.

В этом примере e является аргументом, а e-2 выражением.

После назначения переменной, вы можете вызвать данную lambda-функцию, как и любую другую функцию в Python. Попробуем это сделать, взяв в качестве аргумента целое число 1.

4. Чем на самом деле является выражение lambda-функции в Python

Как мы смогли убедиться, lambda в Python возвращает выражение. Но у нас может появится вопрос, что же собой представляет выражение? В общем смысле, выражение — это последовательность букв символов и чисел, возвращающая определенное значение. Например, к выражениям можно отнести следующие записи.

  1. Арифметические операции, такие как a+b и a**b
  2. Вызовы функций, например sum(a,b) или print("Hello")

Но при этом, такие записи как назначение не могут быть определены как выражение для lambda-функции, так как они ничего не возвращают даже None.

5. Когда лучше использовать lambda-функцию в Python?

Как мы видели ранее, lambda-функция в Python может принимать несколько аргументов и одно выражение. Причем значение этого выражения как раз и есть то, что возвращается при вызове функции. Использование lambda-функций не является обязательным, но может оказаться полезным в определенных ситуациях. Таких, например как:

1. Когда у вас есть только одно выражение для исполнения в функции

Теперь давайте сделаем то же самое, используя lambda-функцию.

Заметьте, что здесь мы не использовали никаких аргументов. Но вернемся и более подробно рассмотрим мы этот момент в дальнейшем, а пока давайте обратимся к еще одному примеру.

2. Когда нужно вызвать код только один раз

Одной из основных причин выделения функций из остального кода является необходимость в их многократном использовании. Но если вам нужно использовать какой-либо код не более чем один раз, вы можете прибегнуть к lambda-функциям, не объявляя для этого стандартную функцию.

6. Значения аргументов по умолчанию для lambda-функции в Python

В Python, как впрочем и в других языках, например, C++, мы можем задавать значения аргументов по умолчанию. Но как нам это может пригодиться? Допустим функция func1() принимает 2 параметра a и b. Что произойдет если пользователь программы передаст лишь один из этих параметров или даже ни одного? Как раз для того, чтобы избежать возможной ошибки, или облегчить работу пользователя, вы можете задать вашим параметрам значения по умолчанию.

Давайте рассмотрим пример.

Здесь значениями по умолчанию для a и b являются соответственно 2 и 3. Для того, чтобы задать значения по умолчанию для lambda-функции, запись будет следующей:

7. Синтаксис lambda-функции в Python

Мы уже посмотрели, как объявляетcя lambda-функция в Python, но, как и все, что состоит из частей, ее объявление предполагает различные варианты. Так давайте же посмотрим, что мы можем, а что не можем делать с lambda-функцией.

a. Аргументы в Python

Одна или несколько переменных, присутствующих в выражении могут быть объявлены заранее. Но если речь идет об аргументах, то их значение должно быть либо задано по умолчанию, либо передано при вызове функции.

Здесь отсутствуют значения и a и b

У переменной a все еще отсутствует значение

Наконец здесь, так как нет аргументов с отсутствующим значением, все отлично работает.

b. Пропускаем аргументы

Указывать аргументы в lambda-функции не обязательно. Она отлично работает и без них.

Во втором примере давайте в качестве выражения используем функцию print()

Вывод напрашивается сам собой, — пропуск аргументов в lambda-функции является вполне приемлемым.

c. Пропускаем выражение

Теперь давайте попробуем запустить нашу функцию без выражения.

Ясное дело ничего не сработало, да и почему оно должно было сработать, если значение выражение это как раз и есть то, что функция возвращает? Без выражения функция не имеет никакого смысла.

8. Совместное использование Lambda-функции со встроенными функциями Python

Существуют некоторые встроенные функции в Python, такие например как filter() или map(), в которых мы можем использовать lambda-функции, для выполнения определенных преобразований. Давайте же рассмотрим их поподробнее.

Для начала возьмем список под названием numbers

затем возьмем lambda-функцию следующего содержания.

a. filter()

Функция filter() принимает два параметра — функцию и список для обработки. В нашем примере мы также применим функцию list(), чтобы преобразовать объект filter в список.

Вот окончательный код, который нам нужен, и можете сами попробовать догадаться, как он работает. Итак, он берет список numbers, и отфильтровывает все элементы из него, которые не делятся нацело на 3. При этом фильтрация никак не изменяет изначальный список.

b. map()

Функция map() в отличие от функции filter() возвращает значение выражения для каждого элемента в списке. Давайте посмотрим как это работает на уже знакомом нам списке numbers.

c. reduce()

Наконец функция reduce() принимает два параметра — функцию и список. Сперва она применяет стоящую первым аргументом функцию для двух начальных элементов списка, а затем использует в качестве аргументов этой функции полученное значение вместе со следующим элементом списка и так до тех пор, пока весь список не будет пройден, а итоговое значение не будет возвращено. Для того, чтобы использовать reduce(), вы должны сначала импортировать ее из модуля functools.

Давайте посмотрим как получился такой результат.

Таким образом, на выходе у нас получается 5.

Давайте теперь возьмем другой пример.

Если проделать то же самое для x+y, то у вас получится 55.

9. Заключение

На этом, пожалуй, все. В той статье мы с вами сперва изучили, чем является lambda-функция в Python, рассмотрели ее синтаксис, а также выяснили как ее создать. Далее мы рассмотрели, что из себя представляет выражение, а также как передать аргументы по умолчанию в выражение lambda. Наконец мы попробовали использовать lambda-функцию внутри трех встроенных функций filter(), map(), и reduce() и выяснили, что lambda в сравнении с обычными функциями имеет ряд преимуществ.

Если у вас появились какие-то вопросы, пожалуйста, оставляйте их в комментариях.

Изучая Python , наткнулся на lambda -функции. Но нигде я пока не нашел примера, где они действительно нужны - только элементарные примеры вида print(lambda x, y: x**2 + y**2) , где вполне можно убрать функциональную обертку. Для чего они действительно нужны и полезны?


Они не могут быть 100% нужны, то есть без операций сложений написать программу нельзя, без лямбда-функций - можно, но с ними короче и удобней. Например, нужно напечатать словарь в порядке убывания суммы каждого значения:

Иначе нужно написать функцию:

Результат одинаков, но с лямбдой короче, не нужно искать глазами sort_func - сразу ясно, как именно сортируется коллекция. В стандартной библиотеке полно функций, которые принимают другие функции: map , reduce , filter , sorted , any , all

Можно написать замыкание:

По идее, лямбда функции абсолютно то же самое, что и обычные функции, но без имени:

показывает, что действительно создается новая функция, без обмана.


lambda создаёт анонимные функции в Питоне. Основные отличия от def f() это отсутствие имени и ограничение на тело функции до одного выражения.
Фактически создаваемые объекты c помощью lambda выражения или def конструкции могут быть одинаковыми:

lambda часто используется для callback в GUI и сетевых библиотеках (асинхронный код), например:

lambda можно использовать в любом месте, где ожидается функция:

Этот Python 2 код сортирует пары сначала по b , потом по a в отличии сортировки для кортежей по умолчанию.

Часто lambda используется без нужды, например чтобы отсортировать файлы по времени последней модификации в Питоне:

Вместо этого следует передать функцию прямо:

Если вам приходится использовать lambda в выражениях с filter() , map() , то следует переписать их, используя генераторы списков, что может сделать код одновременно более читаемым и эффективным, например, вместо:

В некоторых случаях, код с lambda может быть менее ясен для новичков, например:

(что лучше переписать, используя явный цикл). Или наоборот более ясен:

lambda функции можно вставлять как параметры функции,например в встроенную функцию sorted в key= можно задать ламбду.



Попробую еще проще. Практичемкий пример.

Допустим, вы создаете в цикле сто кнопок в вашем UI. И каждая такая кнопка вызывает одну и ту же функцию, но с разными параметрами.

Результат:

Теперь при нажатии любой из ста ваших кнопок будут выведены разные параметры. А теперь попробуйте сделать то же самое без lambda выражений.


Изменил ответ - проверьте, чтобы глаза не резало! Я человеку пример использования привел, а вы к параметрам цепляетесь :))))

А ты понимаешь, что tkinter здесь ни при чем?! А приведен просто, как пример. Все, свободен, мальчик!

Важно разделять лямбды и замыкания.

  1. Замыкания - нужны, очень полезны. Применимы в функциональной парадигме программирования, в том числе в функциях обратного вызова (callback), функциях высшего порядка (HOF). Считаю замыкания полезным средством инкапсуляции (связывания) кода и данных, альтернативой инкапсуляции в ООП.
  2. Лямбда-выражения на Python - конструкторы простых безымянных однострочных функций. Бывают полезны (или нет). Вы можете использовать их для создания замыканий там, где не хотите использовать для создания замыкания именованную функцию. Например, в однострочниках.

Безымянные функции - короче. Именованные функции удобней для отладки и повторного использования.

Лямбды не являются необходимыми ни для функциональной парадигмы, ни для программирования в целом. Представляют собой синтаксический сахар для любителей писать скрипты коротко и быстро. Без любого синтаксического сахара всегда можно обойтись. Вопрос - нужно ли.

"Допустим, вы создаете в цикле сто кнопок в вашем UI. И каждая такая кнопка вызывает одну и ту же функцию, но с разными параметрами."

В данном коде я связываю данные (номер кнопки) и код (экземплярный метод printNum) в замыкание, с помощью lambda, для отложенного (callback) вызова этой функции с инкапсулированными внутрь замыкания данными (у каждой Button ее параметр command помнит и код печати, и номер кнопки для печати). Код с lambda короче и ясней, чем при использовании именованной функции (созданной с помощью def, а не lambda) в качестве замыкания.

Лямбды, также известные как анонимные функции, представляют собой небольшие ограниченные функции, которым не нужно имя (т. Е. Идентификатор). Лямбда-функции были впервые введены в область математики Алонзо Черчем в 1930-х годах.

В этом уроке по лямбде вы узнаете:

Лямбды в Python

В Python лямбда-выражения (или лямбда-формы) используются для создания анонимных функций. Для этого вы будете использовать ключевое слово lambda (так же, как вы используете def для определения нормальных функций).

Каждая анонимная функция, которую вы определяете в Python, будет состоять из 3 основных частей:

  • Лямбда ключевое слово.
  • Параметры (или связанные переменные) и
  • Тело функции.

Лямбда-функция может иметь любое количество параметров, но тело функции может содержать только одно выражение.

Более того, лямбда записывается в одной строке кода и также может быть вызвана немедленно. Вы увидите все это в действии в следующих примерах.

Синтаксис и примеры

Формальный синтаксис для написания лямбда-функции приведен ниже:

Здесь p1 и p2 — параметры, которые передаются лямбда-функции. Вы можете добавить столько параметров, сколько вам нужно.

Однако обратите внимание, что мы не используем скобки вокруг параметров, как с обычными функциями. Последняя часть (выражение) — это любое допустимое выражение Python, которое работает с параметрами, которые вы предоставляете функции.

Пример 1

Теперь, когда вы знаете о лямбдах, давайте попробуем это на примере. Итак, откройте свой IDLE и введите следующее:

Вот вывод:

Код Объяснение

Здесь мы определяем переменную, которая будет содержать результат, возвращаемый лямбда-функцией.

1. Ключевое слово lambda, используемое для определения анонимной функции.

2. x и y — параметры, которые мы передаем лямбда-функции.

3. Это тело функции, которое добавляет 2 параметра, которые мы передали. Обратите внимание, что это одно выражение. Вы не можете написать несколько операторов в теле лямбда-функции.

4. Вызываем функцию и печатаем возвращаемое значение.

Пример 2

Это был базовый пример для понимания основ и синтаксиса лямбды. Давайте теперь попробуем распечатать лямбду и посмотрим на результат. Снова откройте свой IDLE и введите следующее:

Теперь сохраните ваш файл и нажмите F5, чтобы запустить программу. Это вывод, который вы должны получить.

Вывод:

Что тут происходит? Давайте посмотрим на код, чтобы понять дальше.

  1. Здесь мы определяем строку, которую вы передадите в качестве параметра лямбде.
  2. Мы объявляем лямбду, которая вызывает оператор печати и печатает результат.

Но почему программа не печатает строку, которую мы передаем? Это потому, что сама лямбда возвращает функциональный объект. В этом примере лямбда не называется функцией печати , но просто возвращая объект функции и место в памяти , где она хранится. Вот что печатается на консоли.

Пример 3

Однако, если вы напишите программу, подобную этой:

И запустите его, нажав F5, и вы увидите такой вывод.

Вывод:

Теперь вызывается лямбда, и передаваемая нами строка печатается на консоли. Но что это за странный синтаксис и почему лямбда-определение заключено в квадратные скобки? Давайте поймем это сейчас.

  1. Вот та же строка, которую мы определили в предыдущем примере.
  2. В этой части мы определяем лямбду и немедленно вызываем ее, передавая строку в качестве аргумента. Это то, что называется IIFE, и вы узнаете больше об этом в следующих разделах этого руководства.

Пример 4

Давайте посмотрим на последний пример, чтобы понять, как выполняются лямбда-выражения и обычные функции. Итак, откройте свой IDLE и в новом файле введите следующее:

Теперь сохраните файл и нажмите F5, чтобы запустить программу. Если вы не допустили ошибок, вывод должен быть примерно таким.

Вывод:

принтер 1 обычный звонок

принтер 2 РЕГУЛЯРНЫЙ ВЫЗОВ

принтер 1 LAMBDA CALL

принтер 2 LAMBDA CALL

  1. Функция с именем guru, которая принимает другую функцию в качестве первого параметра и любые другие аргументы после него.
  2. printer_one — это простая функция, которая печатает переданный ей параметр и возвращает его.
  3. printer_two похож на printer_one, но без оператора return.
  4. В этой части мы вызываем функцию гуру и передаем функции принтера и строку в качестве параметров.
  5. Это синтаксис для достижения четвертого шага (то есть вызова функции гуру), но с использованием лямбд.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать лямбда-функции с map (), redu () и filter () в Python.

Лямбда-функции предоставляют элегантный и мощный способ выполнения операций с использованием встроенных методов в Python. Это возможно, потому что лямбды могут быть вызваны немедленно и переданы в качестве аргумента этим функциям.

IIFE в Python Lambda

IIFE обозначает выполнение немедленно вызванной функции. Это означает, что лямбда-функция вызывается, как только она определена. Давайте разберемся с этим на примере; запустите ваш IDLE и введите следующее:

Вот вывод и объяснение кода:

Эта способность вызывать лямбды немедленно позволяет вам использовать их внутри функций, таких как map () и redu (). Это полезно, потому что вы можете не захотеть использовать эти функции снова.

лямбды в фильтре ()

Функция фильтра используется для выбора некоторых конкретных элементов из последовательности элементов. Последовательность может быть любым итератором, таким как списки, множества, кортежи и т. Д.

Элементы, которые будут выбраны, основаны на некотором предопределенном ограничении. Требуется 2 параметра:

  • Функция, которая определяет ограничение фильтрации
  • Последовательность (любой итератор, такой как списки, кортежи и т. Д.)

Вот вывод:

Объяснение кода:

1. В первом утверждении мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит несколько чисел.

2. Здесь мы объявляем переменную с именем Filter_result, которая будет хранить отфильтрованные значения, возвращаемые функцией filter ().

3. Лямбда-функция, которая запускается для каждого элемента списка и возвращает значение true, если оно больше 4.

4. Распечатайте результат, возвращаемый функцией фильтра.

лямбды на карте ()

функция map используется для применения определенной операции к каждому элементу в последовательности. Как и filter (), он также принимает 2 параметра:

  1. Функция, которая определяет операцию, чтобы выполнить на элементах
  2. Одна или несколько последовательностей

Например, вот программа, которая печатает квадраты чисел в данном списке:

Вывод:

  1. Здесь мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит несколько чисел.
  2. Мы объявляем переменную с именем Filter_result, которая будет хранить сопоставленные значения
  3. Лямбда-функция, которая запускается для каждого элемента списка и возвращает квадрат этого числа.
  4. Распечатать результат, возвращенный функцией карты.

лямбды в уменьшении ()

Функция Reduce, например map (), используется для применения операции к каждому элементу в последовательности. Тем не менее, он отличается от карты в своей работе. Далее следуют шаги, которые выполняет функция redu () для вычисления вывода:

Шаг 1) Выполните заданную операцию на первых 2 элементах последовательности.

Шаг 2) Сохраните этот результат

Шаг 3) Выполните операцию с сохраненным результатом и следующим элементом в последовательности.

Шаг 4) Повторяйте, пока не останется больше элементов.

Он также принимает два параметра:

  1. Функция, которая определяет операцию, которая будет выполнена
  2. Последовательность (любой итератор, такой как списки, кортежи и т. Д.)

Например, вот программа, которая возвращает произведение всех элементов в списке:

Вот вывод:

  1. Уменьшение импорта из модуля functools
  2. Здесь мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит несколько чисел.
  3. Мы объявляем переменную с именем product, которая будет хранить уменьшенное значение
  4. Лямбда-функция, которая запускается для каждого элемента списка. Он вернет произведение этого числа согласно предыдущему результату.
  5. Распечатать результат, возвращаемый функцией Reduce.

Почему (и почему нет) использовать лямбда-функции?

Как вы увидите в следующем разделе, лямбды обрабатываются так же, как и обычные функции на уровне интерпретатора. В некотором смысле, вы можете сказать, что лямбда-выражения предоставляют компактный синтаксис для написания функций, которые возвращают одно выражение.

Однако вы должны знать, когда стоит использовать лямбды и когда их избегать. В этом разделе вы узнаете некоторые принципы проектирования, используемые разработчиками Python при написании лямбд.

Один из наиболее распространенных вариантов использования лямбд — в функциональном программировании, поскольку Python поддерживает парадигму (или стиль) программирования, известную как функциональное программирование.

Это позволяет вам предоставлять функцию в качестве параметра другой функции (например, в карте, фильтре и т. Д.). В таких случаях использование лямбда-выражения предлагает элегантный способ создания одноразовой функции и передачи ее в качестве параметра.

Когда не следует использовать лямбду?

Вы никогда не должны писать сложные лямбда-функции в производственной среде. Кодерам, которые поддерживают ваш код, будет очень трудно расшифровать его. Если вы обнаружите, что делаете сложные однострочные выражения, было бы гораздо лучше определить правильную функцию. Рекомендуется помнить, что простой код всегда лучше сложного кода.

Лямбда против регулярных функций

Как уже говорилось ранее, лямбды — это [vV4] [J5] просто функции, с которыми не связан идентификатор. Проще говоря, это функции без имен (следовательно, анонимные). Вот таблица, чтобы проиллюстрировать разницу между лямбдами и обычными функциями в python.

Лямбда

Регулярные функции

Лямбда-функции могут иметь только одно выражение в своем теле.

Регулярные функции могут иметь несколько выражений и операторов в своем теле.

Лямбды не имеют имени, связанного с ними. Вот почему они также известны как анонимные функции.

Обычные функции должны иметь имя и подпись.

Лямбды не содержат оператора return, потому что тело возвращается автоматически.

Функции, которые должны возвращать значение, должны включать инструкцию возврата.

Объяснение различий?

Основное отличие лямбда-функции от обычной функции заключается в том, что лямбда-функция вычисляет только одно выражение и выдает объект функции. Следовательно, мы можем назвать результат лямбда-функции и использовать его в нашей программе, как мы это делали в предыдущем примере.

Обычная функция для приведенного выше примера будет выглядеть так:

Здесь мы должны определить имя для функции, которая возвращает результат при его вызове . Лямбда-функция не содержит оператора return, потому что у нее будет только одно выражение, которое всегда возвращается по умолчанию. Вам даже не нужно назначать лямбду, так как она может быть немедленно вызвана (см. Следующий раздел). Как вы увидите в следующем примере, лямбды становятся особенно мощными, когда мы используем их со встроенными функциями Python.

Тем не менее, вы все еще можете задаться вопросом, чем лямбды отличаются от функции, которая возвращает единственное выражение (как показано выше). На уровне переводчика, нет большой разницы. Это может звучать удивительно, но любая лямбда-функция, которую вы определяете в Python, интерпретатор интерпретирует как нормальную функцию.

Как вы можете видеть на диаграмме, эти два определения обрабатываются интерпретатором Python одинаково при преобразовании в байт-код. Теперь вы не можете назвать лямбда- функцию, потому что она зарезервирована Python, но любое другое имя функции даст тот же байт-код [KR6].

Резюме

  • Лямбды, также известные как анонимные функции, представляют собой небольшие ограниченные функции, которым не нужно имя (т. Е. Идентификатор).
  • Каждая лямбда-функция в Python состоит из 3 основных частей:
  • Лямбда ключевое слово.
  • Параметры (или связанные переменные) и
  • Тело функции.
  • Синтаксис для написания лямбда-выражения: параметр лямбда-выражения: выражение
  • Лямбда может иметь любое количество параметров, но они не заключены в фигурные скобки
  • Лямбда может иметь только 1 выражение в теле функции, которое возвращается по умолчанию.
  • На уровне байт-кода нет большой разницы между тем, как интерпретатор обрабатывает лямбды и обычные функции.
  • Лямбды поддерживают IIFE через этот синтаксис: (лямбда-параметр: выражение) (аргумент)
  • Лямбды обычно используются со следующими встроенными модулями Python:
  • Фильтр: фильтр (лямбда-параметр: выражение, итеративная последовательность)
  • Карта: карта (лямбда-параметр: выражение, итеративные последовательности)
  • Уменьшить: уменьшить (лямбда-параметр1, параметр2: выражение, итеративная последовательность)
  • Не пишите сложные лямбда-функции в производственной среде, потому что это будет сложно для разработчиков кода.

[J5] Я добавил таблицу, но для понимания различий необходимо пояснение.

[J3] Это ниже объяснения

[vV2] Изображение отсутствует в этом разделе.

[KR1] Не хотите, чтобы изображения кода… просто вставьте вывод в тег pre… делайте это везде

[KR6] Добавьте больше примеров, так как мы хотим, чтобы количество слов было 2300+

Я в основном использую лямбда-функции, но иногда использую вложенные функции, которые, кажется, обеспечивают такое же поведение.

Вот несколько тривиальных примеров, когда они функционально делают то же самое, если они были найдены в другой функции:

Лямбда-функция

Вложенная функция

Есть ли преимущества использования одного над другим? (Производительность? Читаемость? Ограничения? Согласованность? И т.д.)

Имеет ли это значение? Если это не так, это нарушает принцип Питона:

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Если вам нужно назначить lambda имени, используйте вместо него def . def - это просто синтаксический сахар для назначения, поэтому результат тот же, и они намного более гибкие и читаемые.

lambda можно использовать для использования один раз, выбросить функции, которые не будут иметь имени.

Однако этот случай использования очень редок. Вам редко приходится проходить через неназванные объекты функции.

Встроенные функции map() и filter() нуждаются в функциональных объектах, но выражения list и генератора, как правило, более читабельны, чем эти функции, и могут охватывать все варианты использования, без необходимости лямбда.

Для случаев, когда вам действительно нужен небольшой объект функции, вы должны использовать функции модуля operator , например operator.add вместо lambda x, y: x + y

Если вам по-прежнему нужен какой-то lambda , который не был закрыт, вы можете подумать о написании def , чтобы быть более читабельным. Если функция более сложна, чем те, что находятся в модуле operator , то def , вероятно, лучше.

Таким образом, реальные примеры хорошего использования lambda очень редки.

Ответ 2

Практически говоря, для меня есть две отличия:

Первое - это то, что они делают и что они возвращают:

def - это ключевое слово, которое ничего не возвращает и создает "имя" в локальном пространстве имен.

lambda - это ключевое слово, которое возвращает объект функции и не создает "имя" в локальном пространстве имен.

Следовательно, если вам нужно вызвать функцию, которая принимает объект функции, единственный способ сделать это в одной строке кода python - с помощью лямбда. Нет эквивалента с def.

В некоторых рамках это на самом деле довольно часто; например, я часто использую Twisted, и поэтому делает что-то вроде

довольно распространен и более лаконичен с лямбдами.

Второе отличие состоит в том, что разрешено делать фактической функции.

  • Функция, определенная с помощью 'def', может содержать любой код python
  • Функция, определенная с помощью 'lambda', должна оценивать выражение и, следовательно, не может содержать такие выражения, как print, import, raise.

работает как ожидалось, а

Конечно, есть обходные пути - замените print на sys.stdout.write или import на __import__ . Но обычно вам лучше идти с функцией в этом случае.

Ответ 3

В этом интервью Гидо ван Россум говорит, что хотел бы, чтобы он не впустил лямбду в Python:

"В. Какая особенность Python вас меньше всего устраивает?

Иногда я слишком быстро принимал вклады, а потом понял, что это ошибка. Одним из примеров могут быть некоторые функции функционального программирования, такие как лямбда-функции. лямбда - это ключевое слово, которое позволяет вам создать небольшую анонимную функцию; встроенные функции, такие как сопоставление, фильтрация и уменьшение, запускают функцию над типом последовательности, например списком.

На практике это оказалось не так хорошо. Python имеет только две области: локальную и глобальную. Это делает написание лямбда-функций болезненным, потому что вам часто требуется доступ к переменным в области, где была определена лямбда, но вы не можете из-за этих двух областей. Есть способ обойти это, но это что-то вроде клуджа. Зачастую в Python гораздо проще просто использовать цикл for, а не возиться с лямбда-функциями. Карта и друзья работают хорошо только тогда, когда уже есть встроенная функция, которая делает то, что вы хотите.

ИМХО, иногда ямбды могут быть удобны, но обычно удобны за счет читабельности. Можете ли вы сказать мне, что это делает:

Я написал это, и мне потребовалась минута, чтобы понять это. Это из Project Euler - я не буду говорить, какая проблема, потому что я ненавижу спойлеры, но он работает за 0,124 секунды :)

Ответ 4

При n = 1000 здесь некоторое время вызова функции vs lambda:

Ответ 5

Я согласен с советом nosklo: если вам нужно указать функцию имени, используйте def . Я резервирую функции lambda для случаев, когда я просто передаю короткий фрагмент кода другой функции, например:

Ответ 6

Создание функции с помощью lambda выполняется немного быстрее, чем создание с помощью def . Разница обусловлена ​​тем, что def создает запись имени в таблице locals. Полученная функция имеет одинаковую скорость выполнения.

Лямбда-функции несколько менее читаемы для большинства пользователей Python, но в некоторых случаях также значительно более кратки. Рассмотрим переход от использования нефункциональной к функциональной подпрограмме:

Как вы можете видеть, версия lambda короче и "проще" в том смысле, что вам нужно добавить lambda v: в оригинальную нефункциональную версию для преобразования в функциональную версию. Это также намного более кратким. Но помните, что многие пользователи Python будут смущены синтаксисом лямбда, поэтому то, что вы теряете в длине и реальной сложности, может быть восстановлено в замешательстве от других кодеров.

  • lambda функции могут использоваться только один раз, если не назначено имя переменной.
  • lambda функции, назначенные именам переменных, не имеют преимуществ перед функциями def .
  • lambda функции могут быть трудными или невозможными для рассолья.
  • def имена функций должны быть тщательно выбраны, чтобы быть достаточно описательными и уникальными или, по крайней мере, в противном случае не использоваться в области видимости.

Python в основном избегает соглашений о функциональном программировании в пользу процедурной и простой объективной семантики. Оператор lambda прямо контрастирует с этим смещением. Более того, в качестве альтернативы уже существующей def функция lambda добавляет разнообразие в ваш синтаксис. Некоторые считают это менее последовательным.

Предварительно существующие функции:

Как отмечают другие, многие виды использования lambda в поле могут быть заменены членами operator или других модулей. Например:

Использование ранее существовавшей функции может сделать код более читаемым во многих случаях.

Принцип Питонов: "Должен быть один - и желательно только один - очевидный способ сделать это"

Это похоже на доктрину единственный источник правды. К сожалению, принцип однозначного пути к делу всегда был скорее задумчивым стремлением к Python, а не истинным руководящим руководителем. Рассмотрим очень мощные методы построения массивов в Python. Они функционально эквивалентны функциям map и filter :

lambda и def совпадают.

Это вопрос мнения, но я бы сказал, что все, что на языке Python, предназначенное для общего использования, которое явно не нарушает ничего, является "Pythonic" достаточно.

Ответ 7

Соглашаясь с другими ответами, иногда это более читаемо. Здесь пример, когда lambda пригодится, в прецеденте я продолжаю встречаться с N-мерным defaultdict . пример:

Я нахожу его более читаемым, чем создание def для второго измерения. Это еще более важно для более высоких измерений.

Ответ 8

Более предпочтительно: лямбда-функции или вложенные функции ( def )?

Есть одно преимущество использования лямбды над обычной функцией (они создаются в выражении) и несколько недостатков. По этой причине я предпочитаю создавать функции с ключевым словом def , а не с лямбдами.

Первый момент - это один и тот же тип объекта

Лямбда приводит к тому же типу объекта, что и обычная функция

Поскольку лямбда-выражения являются функциями, они являются первоклассными объектами.

Обе лямбды и функции:

  • может быть передан в качестве аргумента (так же, как обычная функция)
  • когда создается внутри внешней функции, становится замыканием над локальными элементами этой внешней функции

Но в лямбдах по умолчанию не хватает некоторых вещей, которые функции получают через полный синтаксис определения функции.

Ламба __name__ - это ' '

В конце концов, лямбды - это анонимные функции, поэтому они не знают своего имени.

Таким образом, лямбда не может быть найдена программно в их пространстве имен.

Это ограничивает определенные вещи. Например, foo можно искать с помощью сериализованного кода, тогда как l не может:

Мы можем просто найти foo - потому что он знает свое имя:

В лямбдах нет аннотаций и строк документации

В основном, лямбды не документированы. Пусть переписать foo будет лучше задокументировано:

Теперь у foo есть документация:

Принимая во внимание, что у нас нет одного и того же механизма для предоставления одной и той же информации лямбдам:

Но мы можем взломать их на:

Но, возможно, из-за ошибки выводится справка.

Лямбды могут возвращать только выражение

Лямбда не может возвращать сложные выражения, только выражения.

Выражения могут быть довольно сложными, и если вы будете стараться изо всех сил, вы, вероятно, сможете сделать то же самое с помощью лямбды, но дополнительная сложность в большей степени наносит ущерб написанию понятного кода.

Мы используем Python для ясности и удобства обслуживания. Злоупотребление лямбдами может сработать против этого.

Единственный плюс для лямбды: можно создать в одном выражении

Это единственный возможный потенциал. Поскольку вы можете создать лямбда-выражение с выражением, вы можете создать его внутри вызова функции.

Создание функции внутри вызова функции позволяет избежать (недорогого) поиска имени по сравнению с созданной в другом месте.

Однако, поскольку Python строго оценен, это не дает никакого другого выигрыша в производительности, кроме как избегать поиска имени.

Для очень простого выражения я мог бы выбрать лямбду.

Я также склонен использовать лямбды при работе с интерактивным Python, чтобы избежать нескольких строк, когда одна будет делать. Я использую следующий вид формата кода, когда я хочу передать аргумент конструктору при вызове timeit.repeat :

Я полагаю, что небольшая разница во времени, приведенная выше, может быть связана с поиском имени в return_nullary_function - обратите внимание, что оно очень незначительное.

Заключение

Лямбды хороши для неформальных ситуаций, когда вы хотите свести к минимуму строки кода в пользу выделения особого положения.

Лямбды плохи для более формальных ситуаций, когда вам нужна ясность для редакторов кода, которые появятся позже, особенно в тех случаях, когда они нетривиальны.

Мы знаем, что должны давать нашим объектам хорошие имена. Как мы можем сделать это, если у объекта нет имени?

По всем этим причинам я предпочитаю создавать функции с def вместо lambda .

Ответ 9

Основное использование лямбда всегда было для простых функций обратного вызова, а для карты, уменьшения, фильтрации, требующих функции в качестве аргумента. Сопоставление списков становится нормой, а добавленное разрешено, если:

трудно представить себе реальный случай использования лямбда в повседневном использовании. В результате, я бы сказал, избегайте лямбда и создавайте вложенные функции.

Ответ 10

Важным ограничением лямбда является то, что они не могут содержать ничего кроме выражения. Для лямбда-выражения почти невозможно получить что-либо помимо тривиальных побочных эффектов, так как оно не может иметь нигде, как богатое тело, как функция def 'ed.

Сказав это, Lua повлияла на мой стиль программирования на широкое использование анонимных функций, и я поместил свой код с ними. Кроме того, я склонен думать о map/reduce как абстрактных операторах способами, которые я не рассматриваю при анализе списков или генераторов, почти так же, как если бы я отложил решение реализации явно с помощью этих операторов.

Изменить: Это довольно старый вопрос, и мои мнения по этому вопросу несколько изменились.

Во-первых, я сильно склонен к присвоению переменной lambda переменной; поскольку у python есть специальный синтаксис только для этого (подсказка, def ). В дополнение к этому, многие из применений лямбда, даже если они не получают имя, имеют предопределенные (и более эффективные) реализации. Например, рассматриваемый пример может быть сокращен до (1).__add__ , без необходимости его обертывания в lambda или def . Многие другие общие применения могут быть удовлетворены некоторой комбинацией модулей operator , itertools и functools .

Ответ 11

  • Время вычислений.
  • Функция без имени.
  • Для достижения одной функции и многие используют функциональность.

Рассматривая простой пример,

Ответ 12

Если вы просто собираетесь присвоить лямбда переменной в локальной области, вы можете также использовать def, потому что она более читаема и может быть более легко расширена в будущем:

Ответ 13

Поскольку lambdas можно лениво оценить, вы можете иметь такой код:

который обрабатывает строку формата, даже если вызов отладки не выводит результат из-за текущего уровня ведения журнала.

Конечно, чтобы работать, как описано, используемый модуль протоколирования должен поддерживать lambdas как "ленивые параметры" (как это делает мой модуль ведения журнала).

Та же идея может быть применена и к любому другому случаю ленивой оценки для создания значения содержимого запроса.

Например, этот пользовательский тернарный оператор:

с lambdas будет оценено только выражение, выбранное условием, без lambdas оба будут оцениваться.

Конечно, вы можете просто использовать функции вместо lambdas, но для коротких выражений lambdas являются (c) более компактными.

Ответ 14

Я согласен с носкло. Кстати, даже с использованием один раз, отбросьте функцию, большую часть времени вы просто хотите что-то использовать из операторского модуля.

У вас есть функция с этой сигнатурой: myFunction (данные, функция обратного вызова).

Вы хотите передать функцию, добавляющую 2 элемента.

Или, конечно, это простой пример, но есть много всего, что предоставляет операторский модуль, в том числе сеттеры/геттеры для списка и dict. Действительно здорово.

Ответ 15

Основное отличие состоит в том, что вы не можете использовать функции def inline, что, на мой взгляд, является наиболее удобным вариантом использования функции lambda . Например, при сортировке списка объектов:

Поэтому я предлагаю сохранить использование лямбда в таких тривиальных операциях, которые также не приносят пользы от автоматической документации, предоставляемой путем именования функции.

Читайте также: