Python что такое lambda
Введение в Python
Поиск
Новое на сайте
Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce
Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.
Lambda выражение в Python:
lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.
Синтаксис lambda выражения в Python
В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)
Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями
Функция map() в Python:
Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:
Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:
А теперь то же самое, только используя lambda выражение:
Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:
Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:
Функция filter() в Python:
Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:
Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.
Функция reduce() в Python:
Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.
Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:
Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:
Функция zip() в Python:
Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.
Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.
Lambda-функции в Python с их синтаксисом и примерами
1. Lambda-функции
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.
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-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.
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
Допустим, мы хотим для функции printhello() запрограммировать вывод на экран слова «Привет». Тогда в теле функции у нас будет всего одна строчка:
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.
От редакции Pythonist. Рекомендуем статью «Функции и их аргументы в Python 3».
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.
От редакции Pythonist. Рекомендуем статью «Обрабатываем исключения в Python: try и except».
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.
От редакции Pythonist. Рекомендуем статью «Списки в Python: изменяемость, доступ к элементам».
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.
Функциональное программирование на Python для самых маленьких — Часть 1 — Lambda Функция
Я решил написать эту серию статей, ибо считаю, что никто не должен сталкиваться с той стеной непонимания, с которой столкнулся когда-то я.
Ведь большинство статей написаны таки образом что, для того чтобы понять что-то в Функциональном Программировании (далее ФП), тебе надо уже знать многое в ФП. Эту статью я старался написать максимально просто — настолько понятно, чтобы её суть мог уловить мой племянник, школьник, который сейчас делает свои первые шаги в Python.
Небольшое введение
Для начала, давайте разберемся, что такое функциональное программирование, в чем его особенности, зачем оно было придумано, а также где и как его использовать. Стоп… А зачем? Об этом написаны тонны материалов, да и в этой статье судя по всему эта информация не особо нужна. Эта статья написана для того, чтобы читатели научились разбираться в коде, который написан в функциональном стиле. Но если вы все-таки хотите разобраться в истории Функционального Программирования и в том, как оно работает под капотом, то советую вам почитать о таких вещах, как
Чистая Функция — Функция которая является детерминированной и не обладает никакими побочными эффектами.
То есть чтобы функция являлась чистой она должна быть детерминированной — то есть каждый раз при одинаковом наборе аргументов выдавать одинаковый результат.
Пример детерминированной функции
И пример не детерминированной:
Каждый раз при смене дня недели (который не является аргументом функции) функция выдает разные результаты.
Самый очевидный пример не детерминированной функции это random:
Второе важное качество чистой функции это отсутствие побочных эффектов.
Функция sort_by_sort имеет побочные эффекты потому что изменяет исходный список элементов и выводит что то в консоль.
В отличии от предыдущего примера функция sort_by_sorted не меняет исходного массива и возвращает результат не выводя его в консоль самостоятельно.
Чистые функции хороши тем что:
Функции высшего порядка — в программировании функция, принимающая в качестве аргументов другие функции или возвращающая другую функцию в качестве результата.
С основами чуть чуть разобрались и теперь перейдем к следующему шагу.
Итак, начнем
Для начала надо понять следующее — что такое Функциональное Программирование вообще. Лично я знаю две самые часто упоминаемые парадигмы в повседневном программировании — это ООП и ФП.
Если упрощать совсем и объяснять на пальцах, то описать эти две парадигмы можно следующим образом:
Это относится и к ФП — взял какие-то данные, взял какую-то функцию, поигрался с ними и выдал что-то на выходе.
Не стану расписывать всё, иначе это будет оооочень долго. Цель данной статьи — помочь разобраться, а не объяснить, как и что работает, поэтому тут мы рассмотрим основные функции из ФП.
В большинстве своем ФП (как я его воспринимаю) — это просто упрощенное написание кода. Любой код, написанный в функциональном стиле, может быть довольно легко переписан в обычном стиле без потери качества, но более примитивно. Цель ФП заключается в том, чтобы писать код более простой, понятный и который легче поддерживать, а также который занимает меньше памяти, ну и куда же без этого — разумеется, главная вечная мораль программирования — DRY (Don’t Repeat Yourself — Не повторяйся).
Сейчас мы с вами разберем одну из основных функций, которая применяется в ФП — Lambda функцию.
В следующих статьях мы разберем такие функции как Map, Zip, Filter и Reduce.
Lambda функция
Lambda — это инструмент в python и других языках программирования для вызова анонимных функций. Многим это скорее всего ничего не скажет и никак не прояснит того, как она работает, поэтому я расскажу вам просто механизм работы lambda выражений.
Рассмотрим пример. Например, нам надо написать функцию которая бы считала площадь круга при известном радиусе.
Формула площади круга это
где
S — это площадь круга
pi — математическая константа равная 3.14 которую мы получим из стандартной библиотеки Math
r — радиус круга — единственная переменная которую мы будем передавать нашей функции
Теперь оформим это все в python:
Вроде бы неплохо, но это всё может выглядеть куда круче, если записывать это через lambda:
Чтобы было понятнее, анонимный вызов функции подразумевает то, что вы используете её, нигде не объявляя, как в примере выше.
Лямбда функция работает по следующему принципу
Рассмотрим пример с двумя входными аргументами. Например, нам надо посчитать объем конуса по следующей формуле:
Запишем это все в python:
А теперь как это будет выглядеть в lambda форме:
Количество переменных здесь никак не ограничено. Для примера посчитаем объем усеченного конуса, где у нас учитываются 3 разные переменные.
Объем усеченного конуса считается по формуле:
И вот, как это будет выглядеть в python классически:
А теперь покажем, как это будет выглядеть с lambda:
После того, как мы разобрались, как работает lambda функция, давайте разберем ещё кое-что интересное, что можно делать с помощью lambda функции, что может оказаться для вас весьма неожиданным — Сортировку.
Сортировать одномерные списки в python с помощью lambda довольно глупо — это будет выглядеть, как бряцание мускулами там, где оно совсем не нужно.
Ну серьезно допустим, у нас есть обычный список (не важно состоящий из строк или чисел) и нам надо его отсортировать — тут же проще всего использовать встроенную функцию sorted(). И в правду, давайте посмотрим на это.
В таких ситуациях, действительно, хватает обычного sorted() (ну или sort(), если вам нужно изменить текущий список на месте без создания нового, изменив исходный).
Но что, если нужно отсортировать список словарей по разным ключам? Тут может быть запись как в классическом стиле, так и в функциональном. Допустим, у нас есть список книг вселенной Песни Льда и Пламени с датами их публикаций и количеством страниц в них.
Как всегда, начнем с классической записи.
А теперь перепишем это все через lambda функцию:
Таким образом, lambda функция хорошо подходит для сортировки многомерных списков по разным параметрам.
Если вы повторите весь этот код самостоятельно, написав его сами, то я уверен, что с этого момента вы сможете сказать, что отныне вы понимаете, как работают lambda выражения, и сможете применять их в работе.
Но где же тут та самая экономия места, времени и памяти? Экономится максимум пара строк.
И вот тут мы подходим к реально интересным вещам.
Которые разберем в следующей статье, где мы обсудим map функцию.
UPD: По многочисленным просьбам, расставил знаки препинания.
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.
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
А что происходит при определении вот такой функции:
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.
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.
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:
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:
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.
Отлично! А как насчет лямбда-функции без аргументов?
Лямбда-функция без аргументов
Несколько лямбда-функций
В определенный момент возникнет вопрос: а можно ли иметь лямбда-функцию из нескольких строк.
Ответ однозначен: нет.
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.
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.
Вот еще один пример.
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.
С лямбда-функциями это все можно сделать максимально сжато. Код выше можно преобразовать в такой, написанный в одну строку.
И в этом сила лямбда-функций.
Лямбда-функция и сортировка списков
Теперь создадим экземпляры этого класса и добавим их в список.
Предположим, что мы хотим отсортировать его на основе поля age сотрудников. Вот что нужно сделать для этого:
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.
Тело лямбда-функции должно являться выражением, поскольку его значение будет тем, что она вернет. Обязательно запомните это для работы с лямбда-функциями в будущем.
Python что такое lambda
В этой статье мы поговорим о лямбда-функциях, их применении в Python, их достоинствах и особенностях использования.
Что такое Lambda-функции
Небольшие функции в пару строк кода можно заменить анонимной функцией — lambda [1], не имеющей уникального идентификатора. Python предназначен для того, чтобы писать лаконичный код, который мы обсуждали тут. И lambda-функции отлично помогают в этом.
Например, требуется функция, которая считает квадратное уравнение. Можно ее написать через def :
А можно написать через анонимную лямбда-функцию:
Заметим, передача аргументов осуществляется без скобок.
В Python все является объектами, в том числе и функции. Поэтому их можно передавать в качестве аргументов и возвращать их. Рассмотрим подобный пример:
Здесь функция calculate принимает n и возвращает лямбда-функцию, принимающая два аргумента z и y через запятую и вычисляющая соответствующее выражение.
Применение lambda в sort, filter, map, reduce
На практике сортировка – одна из самых популярных манипуляций с данными. Например, имеется список слов, которые нужно отсортировать по последней букве. Для этого нужно указать аргумент key – функцию, с помощью которой будет происходить сравнение элементов. Этой функцией может служить наша lambda:
Вторым применением lamda-функций является фильтрация различных структур данных. Например, необходимо исключить все четные элементы в списке. Для этого имеется встроенная в Python функция filter :
filter принимает первым аргументом функцию, через которую осуществляется фильтрация элементов. В данном случае мы использовали анонимную функцию.
Третий пример – это использование lambda-функций в отображениях нового пространства. Требуется из заданного списка чисел получить список кубов этих чисел. С помощью map это будет выглядеть так:
map принимает первым аргументом функцию, отображающую список в новом пространстве. Здесь была использована анонимная функция, которая возводит элемент в 3-ю степень.
Стоит отметить, не всегда lambda-функции являются уместными из-за их неочевидного интерфейса. Например, filter и map могут быть переписаны через List comprehension, о котором мы говорили тут. Как использовать lambda-функции и List comprehension в реальных проектах Data Science, вы узнаете на наших практических курсах по Python в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.