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。
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)
其他回答
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。
在我看来,lambda的一个好处是,它可以将简单表单的计算推迟到需要值时才进行。让我解释一下。
许多库例程的实现使得它们允许某些参数被调用(lambda是其中之一)。其思想是,实际值只在将要使用它的时候计算(而不是在调用它的时候)。一个(虚构的)例子可能有助于说明这一点。假设你有一个程序,它将记录一个给定的时间戳。您希望例程使用当前时间减去30分钟。你会这么说的
log_timestamp(datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(minutes = 30))
现在假设实际函数只在某个事件发生时才被调用,并且您希望仅在该事件发生时计算时间戳。你可以这样做
log_timestamp(lambda : datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(minutes = 30))
假设log_timestamp可以像这样处理可调用对象,它将在需要时计算这个值,届时您将获得时间戳。
当然,还有其他方法可以做到这一点(例如使用operator模块),但我希望我已经传达了这一点。
更新:这里有一个更具体的现实世界的例子。
更新2:我认为这是所谓的“坦克”的一个例子。
我不能说python对lambda的具体实现,但一般来说lambda函数真的很方便。它们是函数式编程的核心技术(甚至是技术),在面向对象程序中也非常有用。对于某些类型的问题,它们是最好的解决方案,所以当然不应该忘记!
我建议你仔细阅读闭包和map函数(它链接到python文档,但它存在于几乎所有支持函数结构的语言中),看看它为什么有用。
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。
我使用lambda来创建包含参数的回调。在一行中编写lambda比编写一个方法来执行相同的功能更简洁。
例如:
import imported.module
def func():
return lambda: imported.module.method("foo", "bar")
相对于:
import imported.module
def func():
def cb():
return imported.module.method("foo", "bar")
return cb