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

函数这是一种非官僚化的创建函数的方法。

就是这样。例如,假设你有一个主要函数,需要对值平方。我们来看看传统的方法和的方法

传统的方法:

def main():
...
...
y = square(some_number)
...
return something

def square(x):
    return x**2

方式:

def main():
...
square = lambda x: x**2
y = square(some_number)
return something

看到区别了吗?

Lambda函数非常适合用于列表,比如列表推导式或映射。事实上,列表理解是一种使用lambda来表达自己的“python”方式。例:

>>>a = [1,2,3,4]
>>>[x**2 for x in a]
[1,4,9,16]

让我们看看每个语法元素的含义:

[]:“给我一个清单” X **2:“使用这个新诞生的函数” 对于a中的x: "into each element in a"

很方便吧?创建这样的函数。让我们用lambda重写它:

>>> square = lambda x: x**2
>>> [square(s) for x in a]
[1,4,9,16]

现在让我们使用map,这是同样的东西,但更语言中立。Maps有两个参数:

(i)一个功能

(ii)可迭代对象

给你一个列表,其中每个元素它是应用于可迭代对象的每个元素的函数。

使用map,我们会得到:

>>> a = [1,2,3,4]
>>> squared_list = map(lambda x: x**2, a)

如果你掌握了lambdas和映射,你将拥有以简洁的方式操作数据的强大能力。Lambda函数既不晦涩,也不影响代码的清晰性。不要把难的东西和新东西混为一谈。一旦你开始使用它们,你就会发现非常清楚。

其他回答

lambda是处理高阶函数的非常重要的抽象机制的一部分。为了正确理解它的价值,请观看Abelson和Sussman的高质量课程,并阅读《SICP》一书

这些都是与现代软件业务相关的问题,并且变得越来越流行。

我已经使用Python好几年了,我从来没有遇到过需要lambda的情况。实际上,正如教程所述,这只是语法糖。

我使用lambdas来避免代码重复。这样函数就容易理解了 例如:

def a_func()
  ...
  if some_conditon:
     ...
     call_some_big_func(arg1, arg2, arg3, arg4...)
  else
     ...
     call_some_big_func(arg1, arg2, arg3, arg4...)

我用一个临时变量替换它

def a_func()
  ...
  call_big_f = lambda args_that_change: call_some_big_func(arg1, arg2, arg3, args_that_change)
  if some_conditon:
     ...
     call_big_f(argX)
  else
     ...
     call_big_f(argY)

首先恭喜你算出了。在我看来,这是一个非常强大的构念。如今函数式编程语言的发展趋势无疑表明,在不久的将来,它既不应该被避免,也不会被重新定义。

你只需要换个角度思考。我相信你很快就会爱上它的。但是如果你只和python打交道要小心。因为lambda不是一个真正的闭包,它以某种方式“坏了”:python的lambda坏了

Lambdas通常与函数式编程风格密切相关。通过将函数应用于某些数据并合并结果来解决问题,这是谷歌用于实现其大多数算法的思想。

以函数式编程风格编写的程序很容易并行化,因此在现代多核机器中变得越来越重要。 所以简而言之,不,你不应该忘记他们。