Các hàm Lambda trong Python với VÍ DỤ

Mục lục:

Anonim

Hàm Lambda trong Python là gì?

Một hàm Lambda trong lập trình Python là một hàm ẩn danh hoặc một hàm không có tên. Đây là một hàm nhỏ và bị hạn chế không có nhiều hơn một dòng. Cũng giống như một hàm bình thường, một hàm Lambda có thể có nhiều đối số với một biểu thức.

Trong Python, các biểu thức lambda (hoặc các biểu mẫu lambda) được sử dụng để xây dựng các hàm ẩn danh. Để làm như vậy, bạn sẽ sử dụng từ khóa lambda (giống như bạn sử dụng def để định nghĩa các hàm thông thường). Mỗi hàm ẩn danh mà bạn xác định trong Python sẽ có 3 phần thiết yếu:

  • Từ khóa lambda.
  • Các tham số (hoặc các biến bị ràng buộc) và
  • Cơ quan chức năng.

Một hàm lambda có thể có bất kỳ số lượng tham số nào, nhưng thân hàm chỉ có thể chứa một biểu thức. Hơn nữa, lambda được viết bằng một dòng mã và cũng có thể được gọi ngay lập tức. Bạn sẽ thấy tất cả điều này hoạt động trong các ví dụ sắp tới.

Trong hướng dẫn Lambda in Python này, bạn sẽ học:

  • Cú pháp và ví dụ
  • Sử dụng lambdas có tích hợp sẵn Python
  • lambdas trong bộ lọc ()
  • lambdas trong map ()
  • lambdas trong giảm ()
  • Tại sao (và tại sao không) sử dụng các hàm lambda?
  • Chức năng Lambdas vs.

Cú pháp và ví dụ

Cú pháp chính thức để viết một hàm lambda như sau:

lambda p1, p2: expression

Ở đây, p1 và p2 là các tham số được truyền cho hàm lambda. Bạn có thể thêm nhiều hoặc ít tham số tùy ý.

Tuy nhiên, lưu ý rằng chúng ta không sử dụng dấu ngoặc xung quanh các tham số như chúng ta làm với các hàm thông thường. Phần cuối cùng (biểu thức) là bất kỳ biểu thức python hợp lệ nào hoạt động trên các tham số bạn cung cấp cho hàm.

ví dụ 1

Bây giờ bạn đã biết về lambdas, hãy thử nó với một ví dụ. Vì vậy, hãy mở IDLE của bạn và nhập nội dung sau:

adder = lambda x, y: x + yprint (adder (1, 2))

Đây là đầu ra:

3

Giải thích mã

Ở đây, chúng tôi xác định một biến sẽ giữ kết quả được trả về bởi hàm lambda.

1. Từ khóa lambda dùng để định nghĩa một hàm ẩn danh.

2. x và y là các tham số mà chúng ta truyền vào hàm lambda.

3. Đây là phần thân của hàm, nó bổ sung 2 tham số mà chúng ta đã truyền vào. Lưu ý rằng nó là một biểu thức duy nhất. Bạn không thể viết nhiều câu lệnh trong phần thân của một hàm lambda.

4. Chúng tôi gọi hàm và in giá trị trả về.

Ví dụ 2

Đó là một ví dụ cơ bản để hiểu các nguyên tắc cơ bản và cú pháp của lambda. Bây giờ chúng ta hãy thử in ra một lambda và xem kết quả. Một lần nữa, hãy mở IDLE của bạn và nhập nội dung sau:

#What a lambda returnsstring='some kind of a useless lambda'print(lambda string : print(string))

Bây giờ lưu tệp của bạn và nhấn F5 để chạy chương trình. Đây là đầu ra bạn sẽ nhận được.

Đầu ra:

 at 0x00000185C3BF81E0>

Chuyện gì đang xảy ra ở đây? Hãy xem mã để hiểu thêm.

Giải thích mã

  1. Ở đây, chúng tôi xác định một chuỗi mà bạn sẽ chuyển làm tham số cho lambda.
  2. Chúng tôi khai báo một lambda gọi một câu lệnh in và in kết quả.

Nhưng tại sao chương trình không in ra chuỗi mà chúng ta truyền vào? Điều này là do bản thân lambda trả về một đối tượng hàm. Trong ví dụ này, lambda không được gọi bởi hàm print mà chỉ đơn giản là trả về đối tượng hàm và vị trí bộ nhớ nơi nó được lưu trữ. Đó là những gì được in trên bảng điều khiển.

Ví dụ 3

Tuy nhiên, nếu bạn viết một chương trình như thế này:

#What a lambda returns #2x="some kind of a useless lambda"(lambda x : print(x))(x)

Và chạy nó bằng cách nhấn F5, bạn sẽ thấy một kết quả như thế này.

Đầu ra:

some kind of a useless lambda

Bây giờ, lambda đang được gọi và chuỗi mà chúng ta truyền vào sẽ được in ra trên bảng điều khiển. Nhưng cú pháp kỳ lạ đó là gì, và tại sao định nghĩa lambda lại được đặt trong dấu ngoặc? Hãy hiểu điều đó ngay bây giờ.

Giải thích mã

  1. Đây là chuỗi tương tự mà chúng ta đã xác định trong ví dụ trước.
  2. Trong phần này, chúng ta đang định nghĩa lambda và gọi nó ngay lập tức bằng cách chuyển chuỗi làm đối số. Đây được gọi là IIFE và bạn sẽ tìm hiểu thêm về nó trong các phần sắp tới của hướng dẫn này.

Ví dụ 4

Hãy xem ví dụ cuối cùng để hiểu cách thực thi lambdas và các hàm thông thường. Vì vậy, hãy mở IDLE của bạn và trong một tệp mới, hãy nhập thông tin sau:

#A REGULAR FUNCTIONdef guru( funct, *args ):funct( *args )def printer_one( arg ):return print (arg)def printer_two( arg ):print(arg)#CALL A REGULAR FUNCTIONguru( printer_one, 'printer 1 REGULAR CALL' )guru( printer_two, 'printer 2 REGULAR CALL \n' )#CALL A REGULAR FUNCTION THRU A LAMBDAguru(lambda: printer_one('printer 1 LAMBDA CALL'))guru(lambda: printer_two('printer 2 LAMBDA CALL'))

Bây giờ, lưu tệp và nhấn F5 để chạy chương trình. Nếu bạn không mắc bất kỳ lỗi nào, đầu ra sẽ giống như thế này.

Đầu ra:

máy in 1 CUỘC GỌI THƯỜNG XUYÊN

máy in 2 CUỘC GỌI THƯỜNG XUYÊN

máy in 1 LAMBDA CALL

máy in 2 LAMBDA CALL

Giải thích mã

  1. Một hàm được gọi là guru nhận một hàm khác làm tham số đầu tiên và bất kỳ đối số nào khác theo sau nó.
  2. print_one là một hàm đơn giản để in tham số được truyền cho nó và trả về nó.
  3. print_two tương tự như print_one nhưng không có câu lệnh return.
  4. Trong phần này, chúng ta đang gọi hàm guru và chuyển các hàm của máy in và một chuỗi làm tham số.
  5. Đây là cú pháp để đạt được bước thứ tư (tức là gọi hàm guru) nhưng sử dụng lambdas.

Trong phần tiếp theo, bạn sẽ học cách sử dụng các hàm lambda với map (), Reduce () và filter () trong Python.

Sử dụng lambdas có tích hợp sẵn Python

Các hàm Lambda cung cấp một cách thanh lịch và mạnh mẽ để thực hiện các hoạt động bằng cách sử dụng các phương thức tích hợp sẵn trong Python. Có thể xảy ra vì lambdas có thể được gọi ngay lập tức và được chuyển làm đối số cho các hàm này.

IIFE trong Python Lambda

IIFE là viết tắt của thực thi chức năng được gọi ngay lập tức. Nó có nghĩa là một hàm lambda có thể được gọi ngay sau khi nó được định nghĩa. Hãy hiểu điều này với một ví dụ; kích hoạt IDLE của bạn và nhập thông tin sau:

 (lambda x: x + x)(2)

Đây là đầu ra và giải thích mã:

Khả năng gọi lambdas này ngay lập tức cho phép bạn sử dụng chúng bên trong các hàm như map () và Reduce (). Nó hữu ích vì bạn có thể không muốn sử dụng lại các chức năng này.

lambdas trong bộ lọc ()

Chức năng bộ lọc được sử dụng để chọn một số phần tử cụ thể từ một chuỗi các phần tử. Chuỗi có thể là bất kỳ trình lặp nào như danh sách, bộ, bộ giá trị, v.v.

Các phần tử sẽ được chọn dựa trên một số ràng buộc được xác định trước. Nó có 2 tham số:

  • Một hàm xác định ràng buộc lọc
  • Một chuỗi (bất kỳ trình lặp nào như danh sách, bộ giá trị, v.v.)

Ví dụ,

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]filtered_result = filter (lambda x: x > 4, sequences)print(list(filtered_result))

Đây là kết quả:

[10, 8, 7, 5, 11]

Giải thích mã:

1. Trong câu lệnh đầu tiên, chúng tôi xác định một danh sách được gọi là dãy chứa một số số.

2. Ở đây, chúng ta khai báo một biến có tên là filter_result, biến này sẽ lưu các giá trị đã lọc được trả về bởi hàm filter ().

3. Một hàm lambda chạy trên từng phần tử của danh sách và trả về true nếu nó lớn hơn 4.

4. In kết quả trả về bởi chức năng bộ lọc.

lambdas trong map ()

hàm bản đồ được sử dụng để áp dụng một thao tác cụ thể cho mọi phần tử trong một chuỗi. Giống như filter (), nó cũng có 2 tham số:

  1. Một hàm xác định op để thực hiện trên các phần tử
  2. Một hoặc nhiều chuỗi

Ví dụ, đây là một chương trình in các ô vuông của các số trong một danh sách nhất định:

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]filtered_result = map (lambda x: x*x, sequences)print(list(filtered_result))

Đầu ra:

 [100, 4, 64, 49, 25, 16, 121, 0, 1]

[KR1]

Giải thích mã:

  1. Ở đây, chúng tôi xác định một danh sách được gọi là chuỗi chứa một số số.
  2. Chúng tôi khai báo một biến có tên là filter_result sẽ lưu trữ các giá trị được ánh xạ
  3. Một hàm lambda chạy trên từng phần tử của danh sách và trả về bình phương của số đó.
  4. In kết quả trả về bởi chức năng bản đồ.

lambdas trong giảm ()

Hàm giảm, như map (), được sử dụng để áp dụng một phép toán cho mọi phần tử trong một chuỗi. Tuy nhiên, nó khác với bản đồ ở chỗ hoạt động của nó. Đây là các bước theo sau bởi hàm Reduce () để tính toán kết quả đầu ra:

Bước 1) Thực hiện thao tác xác định trên 2 phần tử đầu tiên của dãy.

Bước 2) Lưu kết quả này

Bước 3) Thực hiện thao tác với kết quả đã lưu và phần tử tiếp theo trong dãy.

Bước 4) Lặp lại cho đến khi không còn phần tử nào nữa.

Nó cũng có hai tham số:

  1. Một chức năng xác định hoạt động sẽ được thực hiện
  2. Một chuỗi (bất kỳ trình lặp nào như danh sách, bộ giá trị, v.v.)

Ví dụ: đây là một chương trình trả về tích của tất cả các phần tử trong danh sách:

from functools import reducesequences = [1,2,3,4,5]product = reduce (lambda x, y: x*y, sequences)print(product)

Đây là đầu ra:

120

Giải thích mã:

  1. Nhập giảm từ mô-đun functools
  2. Ở đây, chúng tôi xác định một danh sách được gọi là chuỗi chứa một số số.
  3. Chúng tôi khai báo một biến có tên là product sẽ lưu trữ giá trị đã giảm
  4. Một hàm lambda chạy trên từng phần tử của danh sách. Nó sẽ trả về tích của số đó theo kết quả trước đó.
  5. In kết quả trả về bởi hàm giảm.

Tại sao (và tại sao không) sử dụng các hàm lambda?

Như bạn sẽ thấy trong phần tiếp theo, lambdas được xử lý giống như các hàm thông thường ở cấp thông dịch. Theo một cách nào đó, bạn có thể nói rằng lambdas cung cấp cú pháp nhỏ gọn để viết các hàm trả về một biểu thức duy nhất.

Tuy nhiên, bạn nên biết khi nào nên sử dụng lambdas và khi nào nên tránh chúng. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu một số nguyên tắc thiết kế được các nhà phát triển python sử dụng khi viết lambdas.

Một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho lambdas là trong lập trình chức năng vì Python hỗ trợ mô hình (hoặc kiểu) lập trình được gọi là lập trình chức năng.

Nó cho phép bạn cung cấp một chức năng làm tham số cho một chức năng khác (ví dụ: trong bản đồ, bộ lọc, v.v.). Trong những trường hợp như vậy, sử dụng lambdas cung cấp một cách hay để tạo một hàm sử dụng một lần và chuyển nó làm tham số.

Khi nào thì không nên dùng Lambda?

Bạn không bao giờ nên viết các hàm lambda phức tạp trong môi trường sản xuất. Sẽ rất khó khăn cho những người viết mã duy trì mã của bạn để giải mã nó. Nếu bạn thấy mình đang thực hiện các biểu thức một dòng phức tạp, sẽ là một cách thực hành tốt hơn nhiều để xác định một hàm thích hợp. Cách tốt nhất, bạn cần nhớ rằng mã đơn giản luôn tốt hơn mã phức tạp.

Chức năng Lambdas vs.

Như đã nêu trước đây, lambdas là [vV4] [J5] chỉ là các hàm không có định danh liên kết với chúng. Nói cách đơn giản hơn, chúng là các hàm không có tên (do đó, ẩn danh). Đây là bảng để minh họa sự khác biệt giữa lambdas và các hàm thông thường trong python.

Lambdas

Chức năng thông thường

Cú pháp:

lambda x : x + x

Cú pháp:

def (x) :return x + x

Các hàm lambda chỉ có thể có một biểu thức trong cơ thể của chúng.

Các hàm thông thường có thể có nhiều biểu thức và câu lệnh trong nội dung của chúng.

Lambdas không có tên liên quan đến chúng. Đó là lý do tại sao chúng còn được gọi là hàm ẩn danh.

Các chức năng thông thường phải có tên và chữ ký.

Lambdas không chứa câu lệnh trả về vì phần thân sẽ tự động được trả về.

Các hàm cần trả về giá trị phải bao gồm một câu lệnh trả về.

Giải thích về sự khác biệt?

Sự khác biệt cơ bản giữa lambda và một hàm thông thường là hàm lambda chỉ đánh giá một biểu thức duy nhất và tạo ra một đối tượng hàm. Do đó, chúng ta có thể đặt tên cho kết quả của hàm lambda và sử dụng nó trong chương trình của chúng ta như chúng ta đã làm trong ví dụ trước.

Một hàm thông thường cho ví dụ trên sẽ giống như sau:

def adder (x, y):return x + yprint (adder (1, 2))

Ở đây, chúng ta phải xác định tên cho hàm trả về kết quả khi chúng ta gọi nó. Một hàm lambda không chứa câu lệnh trả về vì nó sẽ chỉ có một biểu thức duy nhất luôn được trả về theo mặc định. Bạn thậm chí không cần phải gán lambda vì nó có thể được gọi ngay lập tức (xem phần tiếp theo). Như bạn sẽ thấy trong ví dụ sau, lambdas trở nên đặc biệt mạnh mẽ khi chúng ta sử dụng chúng với các hàm tích hợp sẵn của Python.

Tuy nhiên, bạn vẫn có thể tự hỏi lambdas khác với hàm trả về một biểu thức đơn lẻ như thế nào (như hàm ở trên). Ở cấp độ phiên dịch, không có nhiều sự khác biệt. Nghe có vẻ đáng ngạc nhiên, nhưng bất kỳ hàm lambda nào mà bạn xác định trong Python đều được trình thông dịch coi như một hàm bình thường.

Như bạn có thể thấy trong biểu đồ, hai định nghĩa được trình thông dịch python xử lý theo cùng một cách khi được chuyển đổi thành bytecode. Bây giờ, bạn không thể đặt tên cho một hàm lambda vì nó được Python dành riêng, nhưng bất kỳ tên hàm nào khác sẽ mang lại cùng một mã byte [KR6].

Tóm lược

  • Lambdas, còn được gọi là hàm ẩn danh, là các hàm nhỏ, bị hạn chế, không cần tên (tức là số nhận dạng).
  • Mỗi hàm lambda trong Python đều có 3 phần thiết yếu:
  • Từ khóa lambda.
  • Các tham số (hoặc các biến bị ràng buộc) và
  • Cơ quan chức năng.
  • Cú pháp để viết lambda là: tham số lambda: biểu thức
  • Lambdas có thể có bất kỳ số lượng tham số nào, nhưng chúng không được đặt trong dấu ngoặc
  • Một lambda chỉ có thể có 1 biểu thức trong thân hàm của nó, biểu thức này được trả về theo mặc định.
  • Ở mức bytecode, không có nhiều sự khác biệt giữa cách lambdas và các hàm thông thường được trình thông dịch xử lý.
  • Lambdas hỗ trợ IIFE thông qua cú pháp này: (tham số lambda: biểu thức) (đối số)
  • Lambdas thường được sử dụng với các bản cài sẵn python sau:
  • Filter: bộ lọc (tham số lambda: biểu thức, chuỗi có thể lặp lại)
  • Bản đồ: bản đồ (tham số lambda: biểu thức, chuỗi có thể lặp lại)
  • Reduce: giảm (tham số lambda1, tham số2: biểu thức, chuỗi có thể lặp lại)
  • Không viết các hàm lambda phức tạp trong môi trường sản xuất vì nó sẽ gây khó khăn cho người bảo trì mã.

[J5] Tôi đã thêm một bảng, nhưng cần giải thích để hiểu sự khác biệt.