94 lines
4.8 KiB
Markdown
94 lines
4.8 KiB
Markdown
---
|
||
title: Lambda Expressions
|
||
localeTitle: Лямбда-выражения
|
||
---
|
||
## Лямбда-выражения
|
||
|
||
Лямбда-выражения идеально используются, когда у нас есть что-то простое, чтобы быть сделанным, мы больше заинтересованы в быстром выполнении работы, а не в формальном названии функции. Лямбда-выражения также известны как анонимные функции. [Помогите нашему сообществу расширить его](https://github.com/freecodecamp/guides/tree/master/src/pages/python/lambda-expressions/index.md) .
|
||
|
||
Лямбда-выражения в Python - это короткий способ объявить небольшие и анонимные функции (нет необходимости указывать имя для лямбда-функций). Лямбда-функции ведут себя так же, как обычные функции, объявленные с ключевым словом `def` . Они пригождаются, когда вы хотите кратко определить небольшую функцию. Они могут содержать только одно выражение, поэтому они не подходят для функций с операторами потока управления. мастер
|
||
|
||
#### Синтаксис лямбда-функции
|
||
|
||
`lambda arguments: expression`
|
||
|
||
Лямбда-функции могут иметь любое количество аргументов, но только одно выражение
|
||
|
||
#### Пример кода
|
||
|
||
```py
|
||
# 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
|
||
```
|
||
|
||
В приведенном выше примере `lambda x: x ** 2` дает анонимный функциональный объект, который может быть связан с любым именем. Таким образом, мы связали объект функции с `square` и, следовательно, с этого момента мы можем назвать `square` объект, как любая традиционная функция. например, `square(10)`
|
||
|
||
## Примеры
|
||
|
||
### начинающий
|
||
|
||
```py
|
||
lambda_func = lambda x: x**2 # Function that takes an integer and returns its square
|
||
lambda_func(3) # Returns 9
|
||
```
|
||
|
||
### промежуточный
|
||
|
||
```py
|
||
lambda_func = lambda x: True if x**2 >= 10 else False
|
||
lambda_func(3) # Returns False
|
||
lambda_func(4) # Returns True
|
||
```
|
||
|
||
### Сложный
|
||
|
||
```py
|
||
my_dict = {"A": 1, "B": 2, "C": 3}
|
||
sorted(my_dict, key=lambda x: my_dict[x]%3) # Returns ['C', 'A', 'B']
|
||
```
|
||
|
||
### Использование регистра
|
||
|
||
Предположим, вы хотите отфильтровать нечетные числа из `list` . Вы можете использовать цикл `for` :
|
||
|
||
```python
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
питон filter = \[x для x в \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\], если x% 2! = 0\] \`\` \`
|
||
|
||
Но у вас может возникнуть соблазн использовать встроенную функцию `filter` . Зачем? Первый пример - немного подробный, однострочный может быть сложнее понять, где в качестве `filter` предлагает лучшее из обоих слов. Более того, встроенные функции обычно быстрее.
|
||
|
||
\`\` \`\` Питон my\_list = \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\]
|
||
|
||
filter = filter (lambda x: x% 2! = 0, my\_list)
|
||
|
||
Список (фильтруется)
|
||
|
||
# \[1, 3, 5, 7, 9\]
|
||
|
||
` `` NOTE: in Python 3 built in function return generator objects, so you have to call` список `, while in Python 2 they return a` список `,` кортеж `or` строку\`.
|
||
|
||
Что случилось? Вы сказали, что `filter` принимает каждый элемент в `my_list` и применяет лямбда-выражения. Значения, возвращающие `False` , отфильтровываются.
|
||
|
||
#### Дополнительная информация:
|
||
|
||
* [Официальный документ](https://docs.python.org/3/reference/expressions.html#lambda)
|
||
* [Дальнейшее чтение](https://dbader.org/blog/python-lambda-functions) |