我在试着找出Python的lambda。lambda是那些在现实生活中应该被遗忘的“有趣”语言项之一吗?

我确信有一些边缘情况可能需要它,但是考虑到它的模糊性,它在未来版本中被重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)以及降低的编码清晰度——应该避免它吗?

这让我想起了C类型的溢出(缓冲区溢出)——指向顶部变量并重载以设置其他字段值。这感觉有点像技术人员的表演,但维护程序员的噩梦。


当前回答

我怀疑lambda不会消失。 请参阅Guido关于最终放弃尝试删除它的帖子。也请参阅冲突概要。

你可以看看这篇文章,了解更多Python函数特性背后的交易历史: http://python-history.blogspot.com/2009/04/origins-of-pythons-functional-features.html

奇怪的是,最初引入lambda和其他函数特性的map、filter和reduce函数在很大程度上已经被列表推导式和生成器表达式所取代。事实上,在Python 3.0中,reduce函数已从内置函数列表中删除。(但是,没有必要投诉lambda、map或filter的删除:它们被保留了。: -)

我个人的意见是:就清晰度而言,lambda值不了多少。通常有一个更清晰的不包含的解。

其他回答

我是一个python初学者,所以为了获得一个清晰的lambda概念,我将它与'for'循环进行了比较;在效率方面。 下面是代码(python 2.7) -

import time
start = time.time() # Measure the time taken for execution

def first():
    squares = map(lambda x: x**2, range(10))
    # ^ Lambda
    end = time.time()
    elapsed = end - start
    print elapsed + ' seconds'
    return elapsed # gives 0.0 seconds

def second():
    lst = []
    for i in range(10):
        lst.append(i**2)
    # ^ a 'for' loop
    end = time.time()
    elapsed = end - start
    print elapsed + ' seconds'
    return elapsed # gives 0.0019998550415 seconds.

print abs(second() - first()) # Gives 0.0019998550415 seconds!(duh)

在Python中,lambda只是内联定义函数的一种方式,

a = lambda x: x + 1
print a(1)

和. .

def a(x): return x + 1
print a(1)

..是完全一样的。

你可以用lambda做任何常规函数做不到的事情——Python函数和其他任何东西一样都是对象,lambdas只是定义一个函数:

>>> a = lambda x: x + 1
>>> type(a)
<type 'function'>

老实说,我认为lambda关键字在python中是多余的——我从来没有需要使用它们(或者见过使用它们的地方,常规函数、列表理解或许多内置函数中的一个本可以更好地使用)。

对于一个完全随机的例子,摘自文章“Python的lambda被破坏了!”:

要查看lambda是如何被破坏的,请尝试生成一个函数fs=[f0,…,f9]其中fi(n)=i+n。第一次尝试: >>> fs = [(lambda n: I + n) for I in range(10)] > > > fs [3] (4) 13

我想说的是,即使这样确实有效,它也太可怕了,而且是“非python化的”,同样的功能可以用无数其他方式来编写,例如:

>>> n = 4
>>> [i + n for i in range(10)]
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

是的,这是不一样的,但我从未见过需要在列表中生成一组lambda函数的原因。这在其他语言中可能是有意义的,但Python不是Haskell(或Lisp,或…)

请注意,我们可以使用lambda,仍然可以达到预期的效果 结果如下: >>> fs = [(lambda n,i=i: i + n) for i in range(10)] > > > fs [3] (4) 7

编辑:

在一些情况下lambda是有用的,例如在PyQt应用程序中连接信号时,它通常很方便,像这样:

w = PyQt4.QtGui.QLineEdit()
w.textChanged.connect(lambda event: dothing())

只是执行w.textChanged.connect(dothing)将使用额外的事件参数调用dothing方法并导致错误。使用lambda意味着我们可以整齐地删除参数,而不必定义包装函数。

我经常使用它,主要是作为空对象或将参数部分绑定到函数。

下面是一些例子:

实现空对象模式:

{
    DATA_PACKET: self.handle_data_packets
    NET_PACKET: self.handle_hardware_packets
}.get(packet_type, lambda x : None)(payload)

对于参数绑定:

假设我有以下API

def dump_hex(file, var)
    # some code
    pass

class X(object):
    #...
    def packet_received(data):
        # some kind of preprocessing
        self.callback(data)
    #...

然后,当我不想快速转储接收到的数据到一个文件,我这样做:

dump_file = file('hex_dump.txt','w')
X.callback = lambda (x): dump_hex(dump_file, x)
...
dump_file.close()

两行总结:

闭包:非常有用。学习它们,利用它们,热爱它们。 Python的lambda关键字:不必要,偶尔有用。如果你发现自己在用它做任何复杂的事情,把它放在一边,定义一个真正的函数。

我刚开始学习Python,然后一头栽进Lambda——这花了我一段时间才弄明白。

请注意,这不是对任何事情的谴责。每个人都有不容易得到的东西。

lambda是那些在现实生活中应该被遗忘的“有趣”语言项目之一吗?

No.

我相信有一些边缘情况可能需要它,但考虑到它的模糊性,

它并不晦涩。在我过去工作过的两个团队中,每个人都一直在使用这个功能。

它在未来版本中被重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)

除了几年前修复闭包语义之外,我还没有看到在Python中重新定义它的严肃建议。

编码清晰度的降低——应该避免吗?

如果你用对了,也不会不太清楚。相反,拥有更多可用的语言结构可以增加清晰度。

这让我想起了C类型的溢出(缓冲区溢出)——指向顶部变量并重载以设置其他字段值……有点像技术人员的表演技巧,但维护程序员的噩梦。

就像缓冲区溢出?哇。如果您认为lambda是一个“维护噩梦”,我无法想象您将如何使用它。