Зачем нужна лямбда в питоне

Что такое лямбда функции и как их использовать?

Всему вокруг нас присвоено свое название. Названия помогают нам запоминать окружающий мир путем построения ассоциаций. Мир программирования — не исключение. Но обязательно ли это? Или мы можем оставить какой-то объект без собственного имени? Да, и Python позволяет нам создавать лямбда функции, также известные как анонимные функции.

В этой статье я расскажу вам об этой прекрасной возможности языка Python в следующем порядке:

1. Что такое лямбда функции?
2. Зачем нужны лямбда функции?
3. Как написать лямбда функцию?
4. Как лямбда функции уменьшают код?
5. Лямбда функции в обычных функциях
6. Использование лямбда функций в: filter(), map(), reduce()

Что такое лямбда функции?

Лямбда функции в Python – это такие функции, которые не имеют названия. Их также называют анонимными. Слово «lambda» является служебным, и не отражает сути конкретной функции.

Зачем нужны лямбда функции?

Основная причина применения лямбда функций — создание функции, которая используется в коде единожды. Использование таких функций позволяет снизить число строк кода, которые вам придется написать. Также лямбда функции известны как throw-away функции, которые используются вместе с filter() , map() и т. п.

Как написать лямбда функцию?

Создание лямбда функций происходит с помощью ключевого слова lambda следующим образом:

Лямбда функции могут иметь сколько угодно аргументов или не иметь их вовсе, но обязательно должны содержать лишь одно выражение. В следующем примере создается лямбда функция без аргументов и при вызове возвращает строку:

А в этом примере создается лямбда функция с одним аргументом param и при вызове возвращает строку:

 lambda param: «Просто строка, но уже с обязательным аргументом param» 

 # Пример 1 >>> square = lambda a: a*a >>> square(5) 25 # Пример 2 >>> add = lambda a,b: a+b >>> add(7, 13) 20 

В обоих примерах вы могли подметить для себя, что используется разное количество аргументов, но везде есть только одно выражение. Не стоит забывать, что лямбда функции, в отличие от обычных методов, могут содержать только те выражения, которые вы можете уместить в одну строку.

Как лямбда функции уменьшают код?

Как вы могли подметить, объявление лямбда функции априори требует меньше места (1 строка кода), чем обычной функции (2 строки кода). Давайте повторим функционал лямбда функции, которую мы написали в прошлом примере:

 >>> def square(a): . return a*a . >>> square(5) 25 

Как вы видите, в примере выше нам требуется написать return , чтобы получить результат работы метода. Лямбда функции, в свою очередь, не требуют табуляции и легко умещаются в одну строку.

В любом случае, лямбда функцию необходимо присвоить какой-либо переменной, чтобы ее впоследствии вызвать.

«Какая же это анонимная функция?» — спросите вы. «Ведь она теперь ассоциируется с какой-то переменной и имеет собственное название». Это резонный вопрос. Однако суть в том, что такое использование лямбда функций является неправильным.

Лямбда функции следует применять в других методах более высокого порядка, которые либо принимают в качестве аргумента функцию, либо возвращают ее.

Лямбда функции в обычных функциях

Как упоминалось ранее, лямбда функции лучше использовать в связке с обычными функциями.

Пример ниже состоит из обычной функции add() , которая принимает один аргумент a . Этот аргумент добавляется к пока что еще не известному аргументу лямбда функции, которая возвращается после исполнения add() . Кстати, лямбда функция вызывается каждый раз, когда мы вызываем add() . Это позволяет нам использовать различные значения для аргументов.

 def add(a): return lambda b: a+b # Присваиваем переменной лямбда функцию ( lambda b: 100+b ) add_to_100 = add(100) # Через переменную обращаемся к лямбда функции ( lambda b: 100+b ) # Параметр b = 50 print(add_to_100(50)) 

Источник

Все, что нужно знать о lambda-функциях в Python

В этой статье вы узнаете о том, что такое лямбда-функции в Python. На самом деле, если вы знаете, что такое функции и умеете с ними работать, то знаете и что такое лямбда.

Лямбда-функция в Python — это просто функция Python. Но это некий особенный тип с ограниченными возможностями. Если есть желание погрузиться глубже и узнать больше, то эта статья целиком посвящена lambda .

Что такое лямбда в Python?

Прежде чем переходить как разбору понятия лямбда в Python, попробуем понять, чем является обычная функция Python на более глубоком уровне.

Для этого потребуется немного поменять направление мышление. Как вы знаете, все в Python является объектом.

Например, когда мы запускаем эту простейшую строку кода

Создается объект Python типа int , который сохраняет значение 5. x же является символом, который ссылается на объект.

Теперь проверим тип x и адрес, на которой он ссылается. Это можно сделать с помощью встроенных функций type и id .

>>> type(x) class 'int'> >>> id(x) 4308964832 

В итоге x ссылается на объект типа int , а расположен он по адресу, который вернула функция id .

А что происходит при определении вот такой функции:

Повторим упражнение и узнаем type и id объекта f .

>>> def f(x): ... return x * x ... >>> type(f) class 'function'> >>> id(f) 4316798080 

Оказывается, в Python есть класс function , а только что определенная функция f — это его экземпляр. Так же как x был экземпляром класса integer . Другими словами, о функциях можно думать как о переменных. Разница лишь в том, что переменные хранят данные, а функции — код.

Это же значит, что функции можно передать в качестве аргументов другим функциям или даже использовать их как тип возвращаемого значения.

Рассмотрим простой пример, где функция f передается другой функции.

def f(x): return x * x def modify_list(L, fn): for idx, v in enumerate(L): L[idx] = fn(v) L = [1, 3, 2] modify_list(L, f) print(L) #вывод: [1, 9, 4] 

Попробуйте разобраться самостоятельно с тем, что делает этот код, прежде чем читать дальше.

Итак, modify_list — это функция, которая принимает список L и функцию fn в качестве аргументов. Затем она перебирает список элемент за элементом и применяет функцию к каждому из них.

Это общий способ изменения объектов списка, ведь он позволяет передать функцию, которая займется преобразованием. Так, если передать modify_list функцию f , то результатом станет список, где все значения будут возведены в квадрат.

Но можно передать и любую другую, которая изменит оригинальный список другим способом. Это очень мощный инструмент.

Теперь, когда с основами разобрались, стоит перейти к лямбда. Лямбда в Python — это просто еще один способ определения функции. Вот базовый синтаксис лямбда-функции в Python:

lambda arguments: expression 

Лямбда принимает любое количество аргументов (или ни одного), но состоит из одного выражения. Возвращаемое значение — значение, которому присвоена функция. Например, если нужно определить функцию f из примера выше, то это можно сделать вот так:

>>> f = lambda x: x * x >>> type(f) class 'function'> 

Но возникает вопрос: а зачем нужны лямбда-функции, если их можно объявлять традиционным образом? Но на самом деле, они полезны лишь в том случае, когда нужна одноразовая функция. Такие функции еще называют анонимными. И, как вы увидите дальше, есть масса ситуаций, где они оказываются нужны.

Лямбда с несколькими аргументами

Определить лямбда-функцию с одним аргументом не составляет труда.

А если их должно быть несколько, то достаточно лишь разделить значения запятыми. Предположим, что нужна функция, которая берет два числовых аргумента и возвращает их произведение.

>>> f = lambda x, y: x * y >>> f(5, 2) 10 

Отлично! А как насчет лямбда-функции без аргументов?

Лямбда-функция без аргументов

Допустим, нужно создать функцию без аргументов, которая бы возвращала True . Этого можно добиться с помощью следующего кода.

Несколько лямбда-функций

В определенный момент возникнет вопрос: а можно ли иметь лямбда-функцию из нескольких строк.

Лямбда-функции в Python всегда принимают только одно выражение. Если же их несколько, то лучше создать обычную функцию.

Примеры лямбда-функций

Теперь рассмотрим самые распространенные примеры использования лямбда-функций.

Лямбда-функция и map

Распространенная операция со списками в Python — применение операции к каждому элементу.

map() — это встроенная функция Python, принимающая в качестве аргумента функцию и последовательность. Она работает так, что применяет переданную функцию к каждому элементу.

Предположим, есть список целых чисел, которые нужно возвести в квадрат с помощью map .

>>> L = [1, 2, 3, 4] >>> list(map(lambda x: x**2, L)) [1, 4, 9, 16] 

Обратите внимание на то, что в Python3 функция map возвращает объект Map , а в Python2 — список.

Так, вместо определения функции и передачи ее в map в качестве аргумента, можно просто использовать лямбда для быстрого определения ее прямо внутри. В этом есть смысл, если упомянутая функция больше не будет использоваться в коде.

Лямбда-функция и filter

filter() — это еще одна встроенная функция, которая фильтрует последовательность итерируемого объекта.

Другими словами, функция filter отфильтровывает некоторые элементы итерируемого объекта (например, списка) на основе какого-то критерия. Критерий определяется за счет передачи функции в качестве аргумента. Она же применяется к каждому элементу объекта.

Если возвращаемое значение — True , элемент остается. В противном случае — отклоняется. Определим, например, простую функцию, которая возвращает True для четных чисел и False — для нечетных:

def even_fn(x): if x % 2 == 0: return True return False print(list(filter(even_fn, [1, 3, 2, 5, 20, 21]))) #вывод: [2, 20] 

С лямбда-функциями это все можно сделать максимально сжато. Код выше можно преобразовать в такой, написанный в одну строку.

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 3, 2, 5, 20, 21]))) 

И в этом сила лямбда-функций.

Лямбда-функция и сортировка списков

Сортировка списка — базовая операция в Python. Если речь идет о списке чисел или строк, то процесс максимально простой. Подойдут встроенные функции sort и sorted .

Но иногда имеется список кастомных объектов, сортировать которые нужно на основе значений одного из полей. В таком случае можно передать параметр key в sort или sorted . Он и будет являться функцией.

Функция применяется ко всем элементам объекта, а возвращаемое значение — то, на основе чего выполнится сортировка. Рассмотрим пример. Есть класс Employee .

class Employee: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age 

Теперь создадим экземпляры этого класса и добавим их в список.

Alex = Employee('Alex', 20) Amanda = Employee('Amanda', 30) David = Employee('David', 15) L = [Alex, Amanda, David] 

Предположим, что мы хотим отсортировать его на основе поля age сотрудников. Вот что нужно сделать для этого:

L.sort(key=lambda x: x.age) print([item.name for item in L]) # вывод: ['David', 'Alex', 'Amanda'] 

Лямбда-выражение было использовано в качестве параметра key вместо отдельного ее определения и затем передачи в функцию sort .

Пара слов о выражениях и инструкциях

Как уже упоминалось, лямбда могут иметь только одно выражение (expression) в теле.

Обратите внимание, что речь идет не об инструкции (statement).

Выражение и инструкции — две разные вещи, в которых часто путаются. В программировании инструкцией является строка кода, выполняющая что-то, но не генерирующая значение.

Например, инструкция if или циклы for и while являются примерами инструкций. Заменить инструкцию на значение попросту невозможно.

А вот выражения — это значения. Запросто можно заменить все выражения в программе на значения, и программа продолжит работать корректно.

• 3 + 5 — выражение со значением 8
• 10 > 5 — выражение со значением True
• True and (5 — выражение со значением False

Тело лямбда-функции должно являться выражением, поскольку его значение будет тем, что она вернет. Обязательно запомните это для работы с лямбда-функциями в будущем.

Источник