Какое слово зарезервировано для обозначения анонимной функции
Перейти к содержимому

Какое слово зарезервировано для обозначения анонимной функции

  • автор:

Лямбда-функция в Python простыми словами

В этой статье вы подробнее изучите анонимные функции, так же называемые «лямбда-функции». Давайте разберемся, что это такое, каков их синтаксис и как их использовать ( с примерами).

Лямбда-функции в Python являются анонимными. Это означает, что функция безымянна. Как известно, ключевое слов def используется в Python для определения обычной функции. В свою очередь, ключевое слово lambda используется для определения анонимной функции.

Лямбда-функция имеет следующий синтаксис.

Lambda аргументы: выражение

Лямбда-функции могут иметь любое количество аргументов, но у каждой может быть только одно выражение. Выражение вычисляется и возвращается. Эти функции могут быть использованы везде, где требуется объект-функция.

1.1. Пример лямбда-функции.

Ниже представлен пример лямбда-функции, удваивающей вводимое значение.

double = lambda x: x*2 print(double(5))

Вывод:

В вышеуказанном коде lambda x: x*2 — это лямбда-функция. Здесь x — это аргумент, а x*2 — это выражение, которое вычисляется и возвращается.

Эта функция безымянная. Она возвращает функциональный объект с идентификатором double . Сейчас мы можем считать её обычной функцией.

double = lambda x: x*2
def double(x): return x * 2
  • Эта функция может иметь любое количество аргументов, но вычисляет и возвращает только одно значение
  • Лямбда-функции применимы везде, где требуются объекты-функции
  • Вы должны помнить, что синтаксически лямбда-функция ограничена, позволяет представить всего одно выражение
  • Они имеют множество вариантов применения в конкретных областях программирования, наряду с другими типами выражений, используемых в функциях.

2. Различие между обычной функцией и лямбда-функцией

Рассмотрим пример и попробуем понять различие между определением ( Def ) для обычной функции и lambda функции. Этот код возвращает заданное значение, возведенное в куб:

def defined_cube(y): return y*y*y lambda_cube = lambda y: y*y*y print(defined_cube(2)) print(lambda_cube(2))

Как показано в примере выше, обе представленные функции, defined_cube() и lambda_cube() , ведут себя одинаково, как и предполагалось.

Разберем вышеуказанный пример подробнее:

  • Без использования лямбды: Здесь обе функции возвращают заданное значение, возведенное в куб. Но при использовании def , нам пришлось определить функцию с именем и defined_cube() дать ей входную величину. После выполнения нам также понадобилось возвратить результат, из того места, откуда была вызвана функция, и мы сделали это, используя ключевое слово return .
  • С применением лямбды: Определение лямбды не включает оператор return , а всегда содержит возвращенное выражение. Мы также можем поместить определение лямбды в любое место, где ожидается функция, и нам не нужно присваивать его переменной. Так выглядят простые лямбда-функции.

3. Лямбда-функции и функции высшего порядка

Мы используем лямбда-функцию, когда нам ненадолго требуется безымянная функция.

В Python мы часто используем их как аргумент функции высшего порядка (функции, которая принимает другие функции в качестве аргументов). Лямбда-функции используют вместе с такими встроенными функциями как filter() , map() , reduce() и др.

Давайте рассмотрим еще несколько распространенных вариантов использования лямбда-функций.

3.1. Пример с filter()

Функция filter() в Python принимает в качестве аргументов функцию и список .

Функция вызывается со всеми элементами в списке, и в результате возвращается новый список, содержащий элементы, для которых функция результирует в True .

Вот пример использования функции filter() для отбора четных чисел из списка.

my_list = [1, 3, 4, 6, 10, 11, 15, 12, 14] new_list = list(filter(lambda x: (x%2 == 0) , my_list)) print(new_list)

Вывод:

[4, 6, 10, 12, 14]

3.2. Пример с map()

Функция map() принимает в качестве аргументов функцию и список.

Функция вызывается со всеми элементами в списке, и в результате возвращается новый список, содержащий элементы, возвращенные данной функцией для каждого исходного элемента.

Ниже пример использования функции map() для удвоения всех элементов списка.

current_list = [1, 3, 4, 6, 10, 11, 15, 12, 14] new_list = list(map(lambda x: x*2 , current_list)) print(new_list)

Вывод:

[2, 6, 8, 12, 20, 22, 30, 24, 28]

3.3. Пример с reduce()

Функция reduce() принимает в качестве аргументов функцию и список. Функция вызывается с помощью лямбда-функции и итерируемого объекта и возвращается новый уменьшенный результат. Так выполняется повторяющаяся операцию над парами итерируемых объектов. Функция reduce() входит в состав модуля functools .

from functools import reduce current_list = [5, 15, 20, 30, 50, 55, 75, 60, 70] summa = reduce((lambda x, y: x + y), current_list) print(summa)

Вывод:

Здесь результаты предыдущих двух элементов суммируются со следующим элементом, и это продолжается до конца списка, вот так:

5+15+20+30+50+55+75+60+70

4. Лямбда и списковое включение

В этом примере мы будем использовать лямбда-функцию со списковым включением и лямбда-функцию с циклом for . Мы выведем на экран таблицу из 10 элементов.

tables = [lambda x = x: x*10 for x in range(1, 11)] for table in tables: print(table())

Вывод:

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

5. Лямбда и условные операторы

Давайте рассмотрим использование условий if-else в лямбда-функции. Как вы знаете, Python позволяет нам использовать однострочные условия, и именно их мы можем помещать в лямбда-функцию для обработки возвращаемого результата.

Например, есть две цифры, и вы должны определить, какая из них представляет наибольшее число.

max_number = lambda a, b: a if a > b else b print(max_number(3, 5))

Вывод:

Этот метод позволяет вам добавлять условия в лямбда-функции.

6. Лямбда и множественные операторы

Лямбда-функции не допускают использования нескольких операторов, однако мы можем создать две лямбда-функции, а затем вызвать вторую лямбда-функцию в качестве параметра для первой функции. Давайте попробуем найти второй по величине элемент, используя лямбду.

current_list = [[10,6,9],[0, 14, 16, 80],[8, 12, 30, 44]] sorted_list = lambda x: (sorted(i) for i in x) second_largest = lambda x, func: [y[len(y)-2] for y in func(x)] result = second_largest(current_list, sorted_list) print(result)

Вывод:

[9, 16, 30]

В предыдущем примере, мы создали лямбда-функцию, которая сортирует каждый вложенный список в заданном списке. Затем этот список проходит как параметр для второй лямбда-функции, которая возвращает элемент n-2 из отсортированного списка, где n — длина вложенного списка.

Заключение

Теперь вы знаете как использовать в Python lambda -функции и можете:

  • Писать и использовать лямбда-функции.
  • Рационально выбирать между обычными и лямбда-функциями в Python.
  • Использовать лямбды с функциями высшего порядка или ключевыми функциями.
  • Использовать лямбды с абстракциями списков.
  • Добавлять условия к лямбда-функциям.
  • python
  • лямбда-выражения
  • списки
  • математические операции

Ключевые слова, модуль keyword

Python 3 логотип

Сегодня я по-быстрому пробегусь по всем ключевым словам в Python, а заодно и по модулю keyword.

Ключевые слова

False — ложь.

True — правда.

None — «пустой» объект.

and — логическое И.

assert условие — возбуждает исключение, если условие ложно.

break — выход из цикла.

class — пользовательский тип, состоящий из методов и атрибутов.

continue — переход на следующую итерацию цикла.

def — определение функции.

del — удаление объекта.

elif — в противном случае, если.

except — перехватить исключение.

finally — вкупе с инструкцией try, выполняет инструкции независимо от того, было ли исключение или нет.

for — цикл for.

from — импорт нескольких функций из модуля.

global — позволяет сделать значение переменной, присвоенное ей внутри функции, доступным и за пределами этой функции.

import — импорт модуля.

in — проверка на вхождение.

is — ссылаются ли 2 объекта на одно и то же место в памяти.

lambda — определение анонимной функции.

nonlocal — позволяет сделать значение переменной, присвоенное ей внутри функции, доступным в объемлющей инструкции.

not — логическое НЕ.

or — логическое ИЛИ.

pass — ничего не делающая конструкция.

raise — возбудить исключение.

return — вернуть результат.

try — выполнить инструкции, перехватывая исключения.

while — цикл while.

yield — определение функции-генератора.

Модуль keyword

В общем-то, keyword — не такой уж и модуль, но все же.

keyword.kwlist — список всех доступных ключевых слов.

keyword.iskeyword(строка) — является ли строка ключевым словом.

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги

  • Модуль csv - чтение и запись CSV файлов
  • Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
  • Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ
  • Книги о Python
  • GUI (графический интерфейс пользователя)
  • Курсы Python
  • Модули
  • Новости мира Python
  • NumPy
  • Обработка данных
  • Основы программирования
  • Примеры программ
  • Типы данных в Python
  • Видео
  • Python для Web
  • Работа для Python-программистов
  • Сделай свой вклад в развитие сайта!
  • Самоучитель Python
  • Карта сайта
  • Отзывы на книги по Python
  • Реклама на сайте

Ключевые слова

Ключевые слова Python - это специальные зарезервированные слова, которые передают компилятору/интерпретатору особый смысл. Каждое ключевое слово имеет особое значение и специфическую операцию. Эти ключевые слова нельзя использовать в качестве переменной. Ниже приведен список ключевых слов Python.

True False None and as
asset def class continue break
else finally elif del except
global for if from import
raise try or return pass
nonlocal in not is lambda

Рассмотрим поподробнее улючевые слова, указанные выше.

  1. True - Представляет собой булеву истину, если заданное условие истинно, то возвращается True . Ненулевые значения рассматриваются как true.
  2. False - Представляет булево значение false; если заданное условие ложно, то возвращается False . Нулевое значение рассматривается как false
  3. None - обозначает нулевое значение или пустоту. Пустой список или ноль не могут рассматриваться как None.
  4. and - Это логический оператор. Он используется для проверки нескольких условий. Он возвращает true , если оба условия истинны. Рассмотрим следующую таблицу истинности.
A B A and B
True True True
True True False
False True False
False False False

5. or - Это логический оператор в Python. Он возвращает истину, если одно из условий истинно. Рассмотрим следующую таблицу истинности.

A B A or B
True True True
True True True
False True True
False False False

6. not - Является логическим оператором и инвертирует значение. Рассмотрим следующую таблицу истинности.

A not A
True False
False True

7. assert - Это ключевое слово используется как инструмент отладки в Python. Оно проверяет правильность кода. Оно вызывает AssertionError , если в коде найдена ошибка, а также печатает сообщение об ошибке.

a = 10 b = 0 print('a is dividing by Zero') assert b != 0 print(a / b) 
a is dividing by Zero Runtime Exception: Traceback (most recent call last): File "/home/40545678b342ce3b70beb1224bed345f.py", line 4, in assert b != 0, "Divide by 0 error" AssertionError: Divide by 0 error 

8. def - Это ключевое слово используется для объявления функции в Python. Если за ним следует имя функции.

def my_func(a,b): c = a+b print(c) my_func(10,20) 

9. class - Используется для представления класса в Python. Класс - это чертеж объектов. Он представляет собой коллекцию переменных и методов. Рассмотрим следующий класс.

class Myclass: #Variables…….. def function_name(self): #statements……… 

10. continue - Используется для остановки выполнения текущей итерации. Рассмотрим следующий пример.

a = 0 while a < 4: a += 1 if a == 2: continue print(a) 

11. break - Используется для завершения выполнения цикла и передачи управления в конец цикла. Рассмотрим следующий пример.

for i in range(5): if(i==3): break print(i) print("End of execution") 
0 1 2 End of execution 

12. If - Используется для представления условного оператора. Выполнение определенного блока определяется оператором if. Рассмотрим следующий пример.

i = 18 if (1 < 12): print("I am less than 18") 

13. else - Оператор else используется вместе с оператором if . Если оператор if возвращает false , то выполняется блок else . Рассмотрим следующий пример.

n = 11 if(n%2 == 0): print("Even") else: print("odd") 

14. elif - Это ключевое слово используется для проверки нескольких условий. Это сокращение от else-if. Если предыдущее условие ложно, то проверка выполняется до тех пор, пока не будет найдено истинное условие. Приведем следующий пример.

marks = int(input("Enter the marks:")) if(marks>=90): print("Excellent") elif(marks=75): print("Very Good") elif(marks=60): print("Good") else: print("Average") 
Enter the marks:85 Very Good 

15. del - Используется для удаления ссылки на объект. Рассмотрим следующий пример.

a=10 b=12 del a print(b) # a is no longer exist print(a) 
12 NameError: name 'a' is not defined 

16. try, except - try-except используется для обработки исключений. Исключения - это ошибки времени выполнения. Рассмотрим следующий пример.

a = 0 try: b = 1/a except Exception as e: print(e) 

17. raise - Ключевое слово raise используется для принудительной обработки исключения. Рассмотрим следующий пример.

a = 5 if (a>2): raise Exception('a should not exceed 2 ') 

Exception: a should not exceed 2

18. finally - Ключевое слово finally используется для создания блока кода, который будет выполняться всегда, независимо от того, приведет ли блок else к ошибке или нет. Рассмотрим следующий пример.

a=0 b=5 try: c = b/a print(c) except Exception as e: print(e) finally: print('Finally always executed') 
division by zero Finally always executed 

19. for, while - Оба ключевых слова используются для итерации. Ключевое слово for используется для итерации по последовательностям (список, кортеж, словарь, строка). Цикл while выполняется до тех пор, пока условие не вернет false . Рассмотрим следующий пример.

Пример: цикл For

list = [1,2,3,4,5] for i in list: print(i) 
1 2 3 4 5 

Пример: цикл While

a = 0 while(a<5): print(a) a = a+1 
0 1 2 3 4 

20. import - Ключевое слово import используется для импорта модулей в текущий сценарий Python. Модуль содержит исполняемый код Python.

import math print(math.sqrt(25)) 

21. from - Это ключевое слово используется для импорта определенной функции или атрибутов в текущий сценарий Python.

from math import sqrt print(sqrt(25)) 

22. as - Используется для создания псевдонима имени. Он обеспечивает заданное пользователем имя при импорте модуля.

import calendar as cal print(cal.month_name[5]) 

23. pass - Ключевое слово pass используется для того, чтобы ничего не выполнять или создать место для будущего кода. Если мы объявим пустой класс или функцию, это приведет к ошибке, поэтому мы используем ключевое слово pass, чтобы объявить пустой класс или функцию.

class my_class: pass def my_func(): pass 

24. return - Ключевое слово return используется для возврата вызванной функции значения результата или его отсутствия.

def sum(a,b): c = a+b return c print("The sum is:",sum(25,15)) 

25. is - Это ключевое слово используется для проверки того, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект. Оно возвращает true , если они ссылаются на один и тот же объект, иначе false . Рассмотрим следующий пример.

x = 5 y = 5 a = [] b = [] print(x is y) print(a is b) 

26. global - Ключевое слово global используется для создания глобальной переменной внутри функции. Любая функция может получить доступ к глобальной. Рассмотрим следующий пример.

def my_func(): global a a = 10 b = 20 c = a+b print(c) my_func() def func(): print(a) func() Output: 

27. nonlocal - Nonlocal похож на global и используется для работы с переменной внутри вложенной функции (функция внутри функции). Рассмотрим следующий пример.

def outside_function(): a = 20 def inside_function(): nonlocal a a = 30 print("Inner function: ",a) inside_function() print("Outer function: ",a) outside_function() 
Inner function: 30 Outer function: 30 

28. lambda - Ключевое слово lambda используется для создания анонимной функции в Python. Это встроенная функция без имени. Рассмотрим следующий пример.

a = lambda x: x**2 for i in range(1,6): print(a(i)) 
1 4 9 16 25 

29. yield - Ключевое слово yield используется с генератором Python. Оно останавливает выполнение функции и возвращает значение вызывающей стороне. Рассмотрим следующий пример.

def fun_Generator(): yield 1 yield 2 yield 3 # Driver code to check above generator function for value in fun_Generator(): print(value) 
1 2 3 

30. with - Ключевое слово with используется при обработке исключений. Оно делает код чище и читабельнее. Преимущество использования with заключается в том, что нам не нужно вызывать close() . Рассмотрим следующий пример.

with open('file_path', 'w') as file: file.write('hello world !') 

31. None - Ключевое слово None используется для определения нулевого значения. Следует помнить, что None не обозначает 0 , false или любые пустые типы данных. Это объект своего типа данных, который рассматривается в следующем примере.

def return_none(): a = 10 b = 20 c = a + b x = return_none() print(x) 

Мы рассмотрели ключевые слова Python. Это краткое введение в ключевые слова Python. В последующих уроках мы узнаем больше.

Анонимные функции — Python: Функции

Представим, что нам нужно написать функцию для выполнения определенного действия, но создание отдельной функции кажется излишним. Чтобы решить эту проблему, можно использовать анонимные функции. Они позволяют определить функцию «на лету» внутри другой функции или выражения.

В этом уроке мы изучим, что такое анонимные функции, как их определять и использовать в Python. Также рассмотрим примеры, где использование анонимных функций может значительно упростить написание кода. Но для начала вспомним, что такое именованные функции.

Принцип работы именованных функций

Именованные функции в Python — это функции, которым назначено имя с помощью оператора def . Он позволяет создавать функции, которые можно вызывать по имени из любой точки программы.

Пример именованной функции:

def add_numbers(x, y): return x + y 

Здесь именованная функция — add_numbers . Она принимает два аргумента x и y и возвращает их сумму.

Еще бывают ситуации, когда нужна функция, чтобы ее передать, например, в функцию высшего порядка. Но больше эта функция нигде не понадобится.

Придумывание имен в программировании — одна из основных проблем. Но если функция нужна здесь и сейчас, и больше нигде ее вызывать не придется, то и имя ей не нужно. Такие одноразовые функции называются анонимными или лямбда-функциями.

Принцип работы анонимных функций

Анонимные функции — это функции, у которых нет имени. Они определяются с помощью ключевого слова lambda . Это ключевое слово названо в честь лямбда-абстракции — основы Лямбда Исчисления. Это математический аппарат, который часто применяется в разработке языков программирования. В Лямбда Исчислении все функции — анонимные. Поэтому анонимные функции во многих языках тоже иногда называют лямбдами или лямбда-функциями.

Такие функции обычно используются в качестве аргументов функций высшего порядка, таких как map() , filter() и reduce() . Также они позволяют описывать практически все языки, которые умеют работать с функциями как со значениями.

В Python определение подобной функции выглядит так:

lambda x: x + 1 # at 0x7f56e5798a60> 

Мы сконструировали функцию, но имя она не получила, поэтому REPL ее отобразил как function .

Рассмотрим пример, который использует анонимную функцию:

l = [1, 2, 5, 3, 4] l.sort(key=lambda x: -x) l # [5, 4, 3, 2, 1] 

Метод sort принимает в качестве аргумента key ссылку на функцию. В примере в качестве аргумента указана функция, которая меняет знак у аргумента. По этой причине список получается отсортирован от большего к меньшему.

Сортировка с указанием ключа встречается довольно часто, а вот ключи сортировки чаще всего будут разными. Поэтому выносить ключи в именованные функции смысла нет и анонимные функции здесь подходят.

Рассмотрим другой пример, который использует анонимную функцию вместе с функцией map() :

l = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(map(lambda x: x * 2, l)) result # [2, 4, 6, 8, 10] 

В данном примере функция map() принимает анонимную функцию и список данных. Анонимная функция lambda x: x * 2 принимает один аргумент x и умножает его на два. Функция map() применяет эту анонимную функцию к каждому элементу списка l и возвращает новый список, в котором каждый элемент удвоен. Результат сохраняется в переменной result и выводится на экран.

Теперь рассмотрим пример работы с функцией filter :

l = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, l)) result # [2, 4] 

Этот код использует функцию filter . Она фильтрует элементы входной последовательности, согласно условию, которое задано в лямбда-функции. В нашем примере функция фильтрует элементы списка l .

Здесь лямбда-функция lambda x: x % 2 == 0 определяет, что элемент должен быть четным — его остаток при делении на два должен быть равен нулю.

Функция filter применяет лямбда-функцию к каждому элементу списка l и оставляет только те элементы, для которых лямбда-функция возвращает True . Затем эти элементы используются для создания нового списка с помощью функции list .

Посмотрим на еще один пример применения анонимной функции, но уже с функцией reduce :

from functools import reduce l = [1, 2, 3, 4, 5] result = reduce(lambda x, y: x * y, l) result # 120 

В данном примере используется лямбда-функция, которая принимает два аргумента: x и y . В итоге она возвращает их произведение. Итерируемый объект l содержит числа [1, 2, 3, 4, 5] . Поэтому функция reduce последовательно умножает каждую пару чисел в списке: (1 * 2) * 3) * 4) * 5 . Это приводит к результату 120 .

Особенности анонимных функций

Рассмотрим главные особенности анонимных функций:

  • Аргументы анонимных функций не заключены в скобки. К этому нужно будет привыкнуть. Остальные средства для описания аргументов доступны в полной мере — и именованные аргументы, и *args с **kwargs
  • Тело лямбда-функции — это всегда одно выражение, результат вычисления которого и будет возвращаемым значением. В теле лямбда-функции не получится выполнить несколько действий и не получится использовать многострочные конструкции вроде for и while . Но зато анонимные функции обычно просто читать, чего было бы сложно добиться, разреши авторам "многострочные" лямбды
  • Объявление функции является выражением. Функции можно конструировать и тут же вызывать, не заканчивая выражение:
1 + (lambda x: x * 5)(8) + 1 # 42 

В таком виде лямбды встречаются редко. Зато часто можно встретить возврат лямбды из функции:

def caller(arg): return lambda f: f(arg) call_with_five = caller(5) call_with_five(str) # '5' call_with_five(lambda x: x + 1) # 6 

Из этого примера можно понять, что лямбды являются замыканиями — возвращаемая лямбда запоминает значение переменной arg .

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории
  • 1000 практических заданий в браузере
  • 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *