89 lines
4.1 KiB
Markdown
89 lines
4.1 KiB
Markdown
|
---
|
||
|
title: Lambda Expressions
|
||
|
localeTitle: تعبيرات لامدا
|
||
|
---
|
||
|
## تعبيرات لامدا
|
||
|
|
||
|
تستخدم Lambda Expressions بشكل مثالي عندما يكون لدينا شيء بسيط يمكن القيام به ، فنحن مهتمون أكثر بإنجاز المهمة بسرعة بدلاً من تسمية الوظيفة بشكل رسمي. تعرف تعبيرات لامدا أيضًا بالوظائف المجهولة. [ساعد مجتمعنا على توسيعه](https://github.com/freecodecamp/guides/tree/master/src/pages/python/lambda-expressions/index.md) .
|
||
|
|
||
|
تعبيرات Lambda في Python هي طريقة قصيرة لإعلان وظائف صغيرة ومجهولة (ليس من الضروري توفير اسم لوظائف lambda). وظائف Lambda تتصرف مثل الوظائف العادية المعلنة `def` المفتاحية. أنها تأتي في متناول اليدين عندما تريد تحديد وظيفة صغيرة بطريقة موجزة. يمكن أن تحتوي على تعبير واحد فقط ، لذلك فهي ليست الأنسب للوظائف مع عبارات تدفق التحكم. رئيس
|
||
|
|
||
|
#### بناء جملة دالة لامبدا
|
||
|
|
||
|
`lambda arguments: expression`
|
||
|
|
||
|
يمكن أن تحتوي دالات Lambda على أي عدد من الوسيطات ولكن فقط تعبير واحد
|
||
|
|
||
|
#### كود المثال
|
||
|
|
||
|
`# Lambda function to calculate square of a number
|
||
|
square = lambda x: x ** 2
|
||
|
print(square(3)) # Output: 9
|
||
|
|
||
|
# Traditional function to calculate square of a number
|
||
|
def square1(num):
|
||
|
return num ** 2
|
||
|
print(square(5)) # Output: 25
|
||
|
`
|
||
|
|
||
|
في المثال lambda أعلاه lambda `lambda x: x ** 2` ينتج كائن دالة مجهول يمكن ربطه بأي اسم. لذا ، قمنا بربط كائن الدالة مع `square` وبالتالي من الآن فصاعداً يمكننا استدعاء الكائن `square` مثل أي وظيفة تقليدية. مثل `square(10)`
|
||
|
|
||
|
## أمثلة
|
||
|
|
||
|
### مبتدئ
|
||
|
|
||
|
`lambda_func = lambda x: x**2 # Function that takes an integer and returns its square
|
||
|
lambda_func(3) # Returns 9
|
||
|
`
|
||
|
|
||
|
### متوسط
|
||
|
|
||
|
`lambda_func = lambda x: True if x**2 >= 10 else False
|
||
|
lambda_func(3) # Returns False
|
||
|
lambda_func(4) # Returns True
|
||
|
`
|
||
|
|
||
|
### مركب
|
||
|
|
||
|
`my_dict = {"A": 1, "B": 2, "C": 3}
|
||
|
sorted(my_dict, key=lambda x: my_dict[x]%3) # Returns ['C', 'A', 'B']
|
||
|
`
|
||
|
|
||
|
### حالة الاستخدام
|
||
|
|
||
|
لنفترض أنك تريد تصفية الأرقام الفردية من `list` . يمكنك استخدام حلقة `for` :
|
||
|
|
||
|
`my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
|
||
|
filtered = []
|
||
|
|
||
|
for num in my_list:
|
||
|
if num % 2 != 0:
|
||
|
filtered.append(num)
|
||
|
|
||
|
print(filtered) # Python 2: print filtered
|
||
|
# [1, 3, 5, 7, 9]
|
||
|
```
|
||
|
|
||
|
You could write this as a one liner with list-comprehensions
|
||
|
`
|
||
|
|
||
|
الثعبان filtered = \[x for x in \[1، 2، 3، 4، 5، 6، 7، 8، 9، 10\] if x٪ 2! = 0\] \`\` \`
|
||
|
|
||
|
ولكن قد تميل إلى استخدام وظيفة `filter` المضمنة. لماذا ا؟ المثال الأول هو قليلاً للتطويق ، يمكن أن يكون من الصعب فهم الخط الواحد ، حيث يقدم `filter` أفضل ما في الكلمتين. ما هو أكثر من ذلك ، عادة ما تكون الوظائف المضمنة أسرع.
|
||
|
|
||
|
\`\` \`الثعبان my\_list = \[1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5 ، 6 ، 7 ، 8 ، 9 ، 10\]
|
||
|
|
||
|
filtered = filter (lambda x: x٪ 2! = 0، my\_list)
|
||
|
|
||
|
قائمة (تصفية)
|
||
|
|
||
|
# \[1 ، 3 ، 5 ، 7 ، 9\]
|
||
|
|
||
|
` `` NOTE: in Python 3 built in function return generator objects, so you have to call` معادة ` `` NOTE: in Python 3 built in function return generator objects, so you have to call` القائمة `, while in Python 2 they return a` قائمة `,` مجموعة `or` سلسلة.
|
||
|
|
||
|
ماذا حدث؟ لقد أخبرت `filter` أن تأخذ كل عنصر في `my_list` وتطبيق تعبيرات lambda. يتم تصفية القيم التي تُرجع `False` .
|
||
|
|
||
|
#### معلومات اكثر:
|
||
|
|
||
|
* [الوثيقة الرسمية](https://docs.python.org/3/reference/expressions.html#lambda)
|
||
|
* [اقرأ المزيد](https://dbader.org/blog/python-lambda-functions)
|