Python lambda sort: sorting — Python Sort Lambda

Анонимные функции (lambda-выражения) в Python.

Небольшие анонимные функции могут быть созданы с ключевым словом lambda. Эта функция возвращает сумму двух аргументов: lambda a, b: a + b. Лямбда-функции можно использовать везде, где требуются функциональные объекты. Они синтаксически ограничены одним выражением.

Семантически, они просто синтаксический сахар для нормального определения функции.

def func(a, b):
    return a + b

# равноценно
f = lambda a, b: a+b

a = 5
b = 4
print(func(a, b))
print(f(a, b))

Единственное преимущество использования лямбда-выражения вместо локально определенной функции состоит в том, что вам не нужно придумывать имя для функции. В отличие от лямбда-форм в других языках, где они добавляют функциональность. Лямбда-выражения Python являются лишь сокращенной записью, если вы слишком ленивы, чтобы определить функцию.

Отличие lambda-выражения от нормального определения функции:

• не не могут содержать return, pass, assert или raise;
• не имеют имени функции, отсюда название — анонимные функции;
• не могут иметь в теле более одной строки с выражением.
• не поддерживает аннотации типов.

Как и обычный объект функции, лямбда-выражения поддерживают различные способы передачи аргументов:

• только по позиции
• по позиции или по ключу
• только по ключу
• *args — произвольное число позиционных аргументов
• **kwargs — произвольное число именованных аргументов

Как и вложенные функции, лямбда-функции могут ссылаться на переменные из содержащей области.

Пример использует lambda-выражение для возврата функции:

>>> def make_incrementor(n):
        # lambda-выражение принимает переменную 'x',
        # которая передается как f(x), см. ниже.
...     return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43
>>>

Код с частым использованием лямбда-функции сложно читать и понимать, а иногда можно и самому запутаться.

# Сравните код с lambda-выражением:
from functools import reduce

numbers = [2, 1, 3, 4, 7, 11, 18]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers, 1)


# С кодом простой функции:
def multiply_all(numbers):
    product = 1
    for n in numbers:
        product *= n
    return product

numbers = [2, 1, 3, 4, 7, 11, 18]
product = multiply_all(numbers)

Второй код длиннее, но является более простым для понимания, в то время как комбинация reduce/lambda будет, скорее всего сложен для понимания многим программистам. В целом, передача одной функции другой, как правило, делает код более сложным, что вредит читаемости.

Лямбда-функции в основном используются:

• со встроенными функциями zip(), map(), filter(), а также reduce() — представленными в модуле functools.

  # мили в километры
  mile = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
  kilometer = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances))
  print (kilometer)
  # Вывод
  [1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]
  

• c ключевыми функциями (функции принимают ключ в качестве параметра). Ключ может быть лямбда-выражением.

  # Сортировка словаря
  d = {'a': 10, 'b': 15, 'c': 4}
  list_d = list(d.items())
  list_d.sort(key=lambda i: i[1])
  print(list_d)
  # Вывод
  [('c', 4), ('a', 10), ('b', 15)]
  

• в качестве списка lambda-выражений. В результате получается список действий, выполняемых по требованию:

  doit = [(lambda x,y: x+y), (lambda x,y: x-y), (lambda x,y: x*y), (lambda x,y: x/y)]
  rez = doit[0](5, 12)
  

• в качестве словаря, содержащего lambda-функции:

  doit = {'neg':lambda x: x-1, 'abs':lambda x: abs(x)-1, 'zero':lambda x: x}
  a = [-3, 10, 0, 1]
  for i in a:
      if i < 0:
          print(doit['abs'](i))
      elif i > 0:
          print(doit['neg'](i))
      else:
          print(doit['zero'](i))
  

Как использовать в Python лямбда-функции

В Python и других языках, таких как Java, C# и даже C++, в их синтаксис добавлены лямбда-функции, в то время как языки, такие как LISP или семейство языков ML, Haskell, OCaml и F#, используют лямбда-выражения.

Python-лямбды — это маленькие анонимные функции, подчиняющиеся более строгому, но более лаконичному синтаксису, чем обычные функции Python.

К концу этой статьи вы узнаете:

• Как появились лямбды в Python
• Как лямбды сравниваются с обычными объектами функций
• Как написать лямбда-функцию
• Какие функции в стандартной библиотеке Python используют лямбда-выражения
• Когда использовать или избегать лямбда-функций

Примечания: Вы увидите несколько примеров кода с использованием лямбды, которые явно игнорируют лучшие практики стиля Python. Это предназначено только для иллюстрации концепций лямбда-исчисления или для демонстрации возможностей лямбд.

Эти сомнительные примеры будут противопоставляться лучшим подходам или альтернативам по мере прохождения статьи.

Все примеры, включенные в это руководство, были протестированы в Python 3.7.

Лямбда-исчисление

Лямбда-выражения в Python и других языках программирования имеют свои корни в лямбда-исчислении, модели вычислений, изобретенной Алонзо Черчем (Alonzo Church). Далее мы расскажем, когда появилось лямбда-исчисление и почему эта фундаментальная концепция появилась в экосистеме Python.

История

Алонзо Черч формализовал лямбда-исчисление, как язык, основанный на чистой абстракции, в 1930-х годах. Лямбда-функции также называют лямбда-абстракциями, прямой ссылкой на абстракционную модель первоначального творения Алонзо Черч.

В лямбда-исчисление можно закодировать любое вычисление. Оно является полным по Тьюрингу, но вопреки концепции машины Тьюринга оно является чистым и не сохраняет никакого состояния.

Функциональные языки берут свое начало в математической логике и лямбда-исчислении, в то время как императивные языки программирования охватывают основанную на состоянии модель вычислений, изобретенную Аланом Тьюрингом. Две модели вычислений, лямбда-исчисление и машины Тьюринга, могут быть переведены друг в друга. Эта эквивалентность известна как гипотеза Чёрча-Тьюринга.

Функциональные языки напрямую наследуют философию лямбда-исчисления, применяя декларативный подход программирования, которое придает особое значение абстракции, преобразование данных, композицию и чистоту (без состояния и без побочных эффектов). Примерами функциональных языков являются Haskell, Lisp или Erlang.

Напротив, машина Тьюринга привела к императивному программированию, используемому в таких языках, как Fortran, C или Python.

Императивный стиль состоит из программирования с утверждениями, шаг за шагом управляющего ходом программы с подробными инструкциями. Этот подход способствует мутации и требует управления состояние.

Разделение в обоих подходах относительное, поскольку некоторые функциональные языки включают императивные функции, такие как OCaml, в то время как функциональные функции проникают в императивное семейство языков, в частности, с введением лямбда-функций в Java или Python.

Python по своей сути не является функциональным языком, но на раннем этапе он принял некоторые функциональные концепции. В январе 1994 года к языку были добавлены map(), filter(), reduce() и лямбда-оператор.

Первый пример

Вот несколько примеров, чтобы продемонстрировать функциональный стиль.

Функция тождества (identity function), функция, которая возвращает свой аргумент, выражается стандартным определением функции Python с использованием ключевого слова def следующим образом:

>>> def identity(x):
...   return x

identity() принимает аргумент x и возвращает его при вызове.

Если вы воспользуетесь лямбда-конструкцией, ваш код будет следующим:

>>> lambda x: x

В приведенном выше примере выражение состоит из:

• Ключевое слово: lambda
• Связанная переменная: x
• Тело: х

Примечание. В контексте этой статьи связанная переменная является аргументом лямбда-функции.

Напротив, свободная переменная не связана и может указываться в теле выражения. Свободная переменная может быть константой или переменной, определенной в прилагаемой области действия функции.

Напишем немного более сложный пример, функцию, которая добавляет 1 к аргументу, следующим образом:

>>> lambda x: x + 1

Применим указанную выше функцию к аргументу, заключив функцию и ее аргумент в круглые скобки:

>>> (lambda x: x + 1)(2)
3

Сокращение — это стратегия лямбда-исчисления для вычисления значения выражения. Оно состоит из замены аргумента x на 2:

(lambda x: x + 1)(2) = lambda 2: 2 + 1
                     = 2 + 1
                     = 3

Поскольку лямбда-функция является выражением, оно может быть именована. Поэтому вы можете написать предыдущий код следующим образом:

>>> add_one = lambda x: x + 1
>>> add_one(2)
3

Вышеупомянутая лямбда-функция эквивалентна написанию этого:

def add_one(x):
    return x + 1

Все эти функции принимают один аргумент. Возможно, вы заметили, что в определении лямбды аргументы не имеют круглых скобок вокруг них. Функции с несколькими аргументами (функции, которые принимают более одного аргумента) выражаются в лямбда-выражениях Python, перечисляя аргументы и разделяя их запятой (,), но не заключая их в круглые скобки:

>>> full_name = lambda first, last: f'Full name: {first.title()} {last.title()}'
>>> full_name('guido', 'van rossum')
'Full name: Guido Van Rossum'

Лямбда-функция full_name, принимает два аргумента и возвращает строку, интерполирующую два параметра: первый и последний. Как и ожидалось, определение лямбды перечисляет аргументы без скобок, тогда как вызов функции выполняется точно так же, как и обычная функция Python, с круглыми скобками вокруг аргументов.

Анонимные функции

Следующие термины могут использоваться взаимозаменяемо в зависимости от языка программирования:

• Анонимные функции
• Лямбда-функции
• Лямбда-выражения
• Лямбда-абстракции
• Лямбда-форма
• Функциональные литералы

В оставшейся части этой статьи после этого раздела вы в основном увидите термин лямбда-функция.

В буквальном смысле, анонимная функция — это функция без имени. В Python анонимная функция создается с помощью ключевого слова lambda. Рассмотрим анонимную функцию с двумя аргументами, определенную с помощью лямбды, но не связанную с переменной.

>>> lambda x, y: x + y

Вышеприведенная функция определяет лямбда-выражение, которое принимает два аргумента и возвращает их сумму.

Помимо демонстрации того, что Python отлично подходит для этой идеи, это никак нельзя практически использовать. Вы можете вызвать эту функцию в интерпретаторе Python:

>>> _(1, 2)
3

В приведенном выше примере используется только функция интерактивного транслятора, представленная через символ подчеркивания (_).

Вы не можете написать подобный код в модуле Python. Рассматривайте _ в интерпретаторе как побочный эффект, которым мы воспользовались. В модуле Python вы бы присваивали лямбда-имя или передавали лямбда-функцию. Мы будет использовать эти два подхода позже в этой статье.

Примечание. В интерактивном интерпретаторе подчеркивание (_) привязано к последнему вычисленному выражению.

Для получения более подробной информации об использовании этого специального символа в Python, посмотрите Значение подчеркивания в Python (The Meaning of Underscores in Python).

Другой шаблон, используемый в других языках, таких как JavaScript, — это немедленное выполнение лямбда-функции Python. Это называется выражением немедленного вызова функции (IIFE —  Immediately Invoked Function Expression, произносится «iffy»). Вот пример:

>>> (lambda x, y: x + y)(2, 3)
5

Вышеприведенная лямбда-функция определяется, а затем сразу вызывается с двумя аргументами (2 и 3). Возвращает значение 5, которое является суммой аргументов.

Несколько примеров в этом руководстве используют этот формат, чтобы выделить анонимный аспект лямбда-функции и избежать сосредоточения внимания на лямбда-выражениях в Python как более коротком способе определения функции.

Лямбда-функции часто используются с функциями более высокого порядка, которые принимают одну или несколько функций в качестве аргументов или возвращают одну или несколько функций.

Лямбда-функция может быть функцией более высокого порядка, принимая функцию (нормальную или лямбда-функцию) в качестве аргумента, как в следующем надуманном примере:

>>> high_ord_func = lambda x, func: x + func(x)
>>> high_ord_func(2, lambda x: x * x)
6
>>> high_ord_func(2, lambda x: x + 3)
7

Python содержит функции высшего порядка в виде встроенных функций или в стандартной библиотеке. Примеры функций высшего порядка map(), filter(), functools.reduce(), а также такие ключевые функции, как sort(), sorted(), min() и max(). Мы продемонстрируем использование лямбда-функции вместе с функциями высшего порядка в разделе «Соответствующее использование лямбда-выражений».

Лямбда и обычные функции

Эта цитата из часто задаваемых вопросов по Python Design and History FAQ, похоже, задает тон в отношении общего ожидания использования лямбда-функций в Python:

В отличие от лямбда функций в других языках, где они добавляют функциональность, лямбды в Python являются лишь сокращенной записью, если вы слишком ленивы, чтобы определить функцию. (Source)

Тем не менее, не позволяйте этому утверждению удерживать вас от использования lambda. На первый взгляд, вы можете согласиться с тем, что лямбда-функция — это функция с некоторым синтаксическим сахаром, сокращающим код для определения или вызова функции. В следующих разделах освещены общие черты и тонкие различия между обычными функциями Python и лямбда-функциями.

Функции

В этот момент вы можете задаться вопросом, что принципиально отличает лямбда-функцию, привязанную к переменной, от обычной функции с единственной строкой return: кажется что почти ничего. Давайте проверим, как Python видит функцию, созданную с помощью одного оператора return, по сравнению с функцией, созданной с выражением lambda.

Модуль dis предоставляет функции для анализа байт-кода Python, сгенерированного компилятором Python:

>>> import dis
>>> add = lambda x, y: x + y
>>> type(add)
<class 'function'>
>>> dis.dis(add)
  1           0 LOAD_FAST                0 (x)
              2 LOAD_FAST                1 (y)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE
>>> add
<function <lambda> at 0x7f30c6ce9ea0>

Вы можете видеть, что dis() предоставляет читаемую версию байт-кода Python, позволяющую проверять низкоуровневые инструкции, которые интерпретатор Python будет использовать при выполнении программы.

Теперь посмотрим на обычный объект функции:

>>> import dis
>>> def add(x, y): return x + y
>>> type(add)
<class 'function'>
>>> dis.dis(add)
  1           0 LOAD_FAST                0 (x)
              2 LOAD_FAST                1 (y)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE
>>> add
<function add at 0x7f30c6ce9f28>

Байт-код, интерпретируемый Python, одинаков для обеих функций. Но вы можете заметить, что наименование отличается: имя добавляется для функции, определенной с помощью def, тогда как лямбда-функция Python рассматривается как лямбда-выражение.

Traceback

В предыдущем разделе вы видели, что в контексте лямбда-функции Python не предоставлял имя функции, а только <lambda> . Это может быть ограничением, которое следует учитывать при возникновении исключения, и в результате трассировки отображается только:

>>> div_zero = lambda x: x / 0
>>> div_zero(2)
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "<stdin>", line 1, in <lambda>
ZeroDivisionError: division by zero

Трассировка исключения, возникшего при выполнении лямбда-функции, идентифицирует только функцию, вызывающую исключение, как <lambda> .

Вот то же исключение, вызванное в нормальной функции:

>>> def div_zero(x): return x / 0
>>> div_zero(2)
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "<stdin>", line 1, in div_zero
ZeroDivisionError: division by zero

Нормальная функция вызывает аналогичную ошибку, но приводит к более точной трассировке, потому что у нее есть имя функции, div_zero.

Синтаксис

Как вы видели в предыдущих разделах, лямбда имеет синтаксические отличия от нормальной функции. В частности, лямбда имеет следующие характеристики:

• Она может содержать только выражения и не может включать операторы в свое тело.
• Она пишется как одна строка исполнения.
• Она не поддерживает аннотации типов.
• Она может быть немедленно вызвана (IIFE).

Отсутствие утверждений

Лямбда-функция не может содержать утверждения. В лямбда-функции такие операторы, как return, pass, assert или raise, вызовут исключение SyntaxError. Вот пример добавления assert к телу лямбды:

>>> (lambda x: assert x == 2)(2)
  File "<input>", line 1
    (lambda x: assert x == 2)(2)
                    ^
SyntaxError: invalid syntax

Этот надуманный пример демонстрирующий что с помощью assert, утверждается что параметр x имеет значение 2. Но интерпретатор выдает SyntaxError при синтаксическом анализе кода, который включает в себя утверждение assert в теле лямбда-выражения.

Одиночное выражение

В отличие от обычной функции, лямбда-функция представляет собой одно выражение. Хотя в теле лямбды вы можете разбить выражение на несколько строк, используя скобки или многострочную строку, оно остается одним выражением:

>>> (lambda x:
... (x % 2 and 'odd' or 'even'))(3)
'odd'

Приведенный выше пример возвращает строку «odd», если лямбда-аргумент нечетный, и «even», когда аргумент четный. Он распространяется на две строки, поскольку содержится в скобках, но остается одним выражением.

Аннотации типов

Если вы начали применять анотации типов, которые теперь доступны в Python, у вас есть еще одна веская причина предпочесть нормальные функции лямбда-функциям Python. В лямбда-функции нет эквивалента для следующего:

def full_name(first: str, last: str) -> str:
    return f'{first.title()} {last.title()}'

Любая ошибка типа в full_name() может быть обнаружена такими инструментами, как mypy или pyre, тогда как в эквивалентной лямбда-функцией сразу будет ошибка SyntaxError во время выполнения:

>>> lambda first: str, last: str: first.title() + " " + last.title() -> str
  File "<stdin>", line 1
    lambda first: str, last: str: first.title() + " " + last.title() -> str

SyntaxError: invalid syntax

IIFE

Вы уже видели несколько примеров немедленного запуска функции:

>>> (lambda x: x * x)(3)
9

Вне интерпретатора эта функция, вероятно, не будет используется на практике. Это прямое следствие того, что лямбда-функция вызывается сразу после того, как она определена. Но, это конструкция позволяет передать определение лямбды в функцию более высокого порядка, например map(), filter() или functools.reduce().

Аргументы

Как и обычный объект функции, определенный с помощью def, лямбда поддерживают все различные способы передачи аргументов. Это включает:

• Позиционные аргументы
• Именованные аргументы (иногда называемые ключевыми аргументами)
• Переменный список аргументов (часто называемый varargs)
• Переменный список аргументов ключевых слов
• Аргументы только для ключевых слов

Следующие примеры иллюстрируют опции, доступные для передачи аргументов в лямбда-выражения:

>>> (lambda x, y, z: x + y + z)(1, 2, 3)
6
>>> (lambda x, y, z=3: x + y + z)(1, 2)
6
>>> (lambda x, y, z=3: x + y + z)(1, y=2)
6
>>> (lambda *args: sum(args))(1,2,3)
6
>>> (lambda **kwargs: sum(kwargs. values()))(one=1, two=2, three=3)
6
>>> (lambda x, *, y=0, z=0: x + y + z)(1, y=2, z=3)
6

Декораторы

В Python декоратор — это реализация шаблона, который позволяет добавить поведение к функции или классу. Обычно это выражается синтаксисом @decorator с префиксом функции. Вот пример:

def some_decorator(f):
    def wraps(*args):
        print(f"Calling function '{f.__name__}'")
        return f(args)
    return wraps

@some_decorator
def decorated_function(x):
    print(f"With argument '{x}'")

В приведенном выше примере some_decorator() — это функция, которая добавляет поведение к decorated_function(), так что при вызове decorated_function(2) получается следующий результат:

Calling function 'decorated_function'
With argument 'Python'

decorated_function() печатает только With argument ‘Python’, но декоратор добавляет дополнительное поведение, которое также печатает Calling function ‘decorated_function’.

Декоратор может быть применен к лямбде. Хотя невозможно декорировать лямбду с помощью синтаксиса @decorator, декоратор — это просто функция, поэтому он может вызывать функцию лямбда:

 1 # Defining a decorator
 2 def trace(f):
 3     def wrap(*args, **kwargs):
 4         print(f"[TRACE] func: {f.__name__}, args: {args}, kwargs: {kwargs}")
 5         return f(*args, **kwargs)
 6 
 7     return wrap
 8 
 9 # Applying decorator to a function
10 @trace
11 def add_two(x):
12     return x + 2
13 
14 # Calling the decorated function
15 add_two(3)
16 
17 # Applying decorator to a lambda
18 print((trace(lambda x: x ** 2))(3))

add_two(), декорирована @trace в строке 11, вызывается с аргументом 3 в строке 15. В отличие от этого, в строке 18 сразу же включается лямбда-функция и встраивается в вызов метода trace(), декоратора. Когда вы выполняете код выше, вы получаете следующее:

[TRACE] func: add_two, args: (3,), kwargs: {}
[TRACE] func: <lambda>, args: (3,), kwargs: {}
9

Посмотрите, как, как вы уже видели, имя лямбда-функции выглядит как <lambda>, тогда как add_two четко идентифицировано как обычная функция.

Декорирование лямбды таким способом может быть полезно для целей отладки, возможно, для отладки поведения лямбды, используемой в контексте функции более высокого порядка или ключевой функции. Давайте посмотрим пример с map():

list(map(trace(lambda x: x*2), range(3)))

Первый аргумент map() — это лямбда, которая умножает свой аргумент на 2. Эта лямбда декорирована trace(). При выполнении приведенный выше пример выводит следующее:

[TRACE] Calling <lambda> with args (0,) and kwargs {}
[TRACE] Calling <lambda> with args (1,) and kwargs {}
[TRACE] Calling <lambda> with args (2,) and kwargs {}
[0, 2, 4]

Результат [0, 2, 4] представляет собой список, полученный умножением каждого элемента range(3). range(3) является простым списком [0, 1, 2].

Замыкание

Замыкание — это функция, в которой каждая свободная переменная, кроме параметров, используемых в этой функции, привязана к определенному значению, определенному в рамках области видимости этой функции. В сущности, замыкания определяют среду, в которой они работают, и поэтому могут вызываться из любого места. Более простое определение замыкания это когда функции более низшего порядка имеют доступ к переменным функции более высшего порядка.

Понятия лямбды и замыкания не обязательно связаны, хотя лямбда-функции могут быть замыканиями так же, как обычные функции также могут быть замыканиями. Некоторые языки имеют специальные конструкции для замыкания или лямбды (например, Groovy с анонимным блоком кода в качестве объекта Closure) или лямбда-выражения (например, лямбда-выражения Java с ограниченным параметром для замыкания).

Вот пример замыкания, построенное с помощью обычной функции Python:

 1 def outer_func(x):
 2     y = 4
 3     def inner_func(z):
 4         print(f"x = {x}, y = {y}, z = {z}")
 5         return x + y + z
 6     return inner_func
 7 
 8 for i in range(3):
 9     closure = outer_func(i)
10     print(f"closure({i+5}) = {closure(i+5)}")

outer_func() возвращает inner_func(), вложенную функцию, которая вычисляет сумму трех аргументов:

• x передается в качестве аргумента outer_func().
• y является локальной переменной для outer_func().
• z аргумент, передаваемый в inner_func().

Чтобы продемонстрировать поведение outer_func() и inner_func(), outer_func() вызывается три раза в цикле for, который выводит следующее:

x = 0, y = 4, z = 5
closure(5) = 9
x = 1, y = 4, z = 6
closure(6) = 11
x = 2, y = 4, z = 7
closure(7) = 13

В строке 9 кода inner_func(), возвращаемый вызовом outer_func(), привязывается к имени замыкания. В строке 5 inner_func() захватывает x и y, потому что он имеет доступ к своей области видимости, так что при вызове замыкания он может работать с двумя свободными переменными x и y.

Точно так же лямбда также может быть замыканием. Вот тот же пример с лямбда-функцией Python:

def outer_func(x):
    y = 4
    return lambda z: x + y + z

for i in range(3):
    closure = outer_func(i)
    print(f"closure({i+5}) = {closure(i+5)}")

Когда вы выполняете приведенный выше код, вы получаете следующий вывод:

closure(5) = 9
closure(6) = 11
closure(7) = 13

В строке 6 outer_func() возвращает лямбду и присваивает ее переменную замыкания. В строке 3 тело лямбда-функции ссылается на x и y. Переменная y доступна во время определения, тогда как x определяется во время выполнения, когда вызывается outer_func().

В этой ситуации и нормальная функция, и лямбда ведут себя одинаково. В следующем разделе вы увидите ситуацию, когда поведение лямбды может быть обманчивым из-за времени его оценки (время определения против времени выполнения).

Время оценки

В некоторых ситуациях, связанных с циклами, поведение лямбда-функции Python как замыкания может быть нелогичным. Это требует понимания, когда свободные переменные связаны в контексте лямбды. Следующие примеры демонстрируют разницу при использовании обычной функции по сравнению с лямбда-выражением Python.

Сначала протестируем сценарий, используя обычную функцию:

 1 >>> def wrap(n):
 2 ...     def f():
 3 ...         print(n)
 4 ...     return f
 5 ...
 6 >>> numbers = 'one', 'two', 'three'
 7 >>> funcs = []
 8 >>> for n in numbers:
 9 . ..     funcs.append(wrap(n))
10 ...
11 >>> for f in funcs:
12 ...     f()
13 ...
14 one
15 two
16 three

В нормальной функции n вычисляется во время определения, в строке 9, когда функция добавляется в список: funcs.append (wrap (n)).

Теперь, при реализации той же логики с лямбда-функцией, наблюдаем неожиданное поведение:

 1 >>> numbers = 'one', 'two', 'three'
 2 >>> funcs = []
 3 >>> for n in numbers:
 4 ...     funcs.append(lambda: print(n))
 5 ...
 6 >>> for f in funcs:
 7 ...     f()
 8 ...
 9 three
10 three
11 three

Неожиданный результат возникает из-за того, что свободная переменная n, как она реализована, связана во время выполнения лямбда-выражения. Лямбда-функция Python в строке 4 является замыканием, которое захватывает n, свободную переменную, ограниченную во время выполнения. Во время выполнения при вызове функции f из строки 7 значение n равно three.

Чтобы решить эту проблему, вы можете назначить свободную переменную во время определения следующим образом:

 1 >>> numbers = 'one', 'two', 'three'
 2 >>> funcs = []
 3 >>> for n in numbers:
 4 ...     funcs.append(lambda n=n: print(n))
 5 ...
 6 >>> for f in funcs:
 7 ...     f()
 8 ...
 9 one
10 two
11 three

Лямбда ведет себя как нормальная функция в отношении аргументов. Следовательно, лямбда-параметр может быть инициализирован значением по умолчанию: параметр n принимает значение n по умолчанию для внешнего n. Лямбда может бы быть записана как lambda x=n: print(x) и вернуть такой же результат.

Лямбда вызывается без аргумента в строке 7 и использует значение по умолчанию n, установленное во время определения.

Тестирование Лямбды

Лямбды можно тестировать аналогично обычным функциям. Можно использовать как unittest, так и doctest.

unittest

Модуль unittest обрабатывает лямбда-функции Python аналогично обычным функциям:

import unittest

addtwo = lambda x: x + 2

class LambdaTest(unittest.TestCase):
    def test_add_two(self):
        self.assertEqual(addtwo(2), 4)

    def test_add_two_point_two(self):
        self.assertEqual(addtwo(2.2), 4.2)

    def test_add_three(self):
        # Should fail
        self.assertEqual(addtwo(3), 6)

if __name__ == '__main__':
    unittest. main(verbosity=2)

LambdaTest определяет тестовый пример с тремя методами тестирования, каждый из которых использует сценарий тестирования для addtwo(), реализованной как лямбда-функция. Выполнение Python-файла lambda_unittest.py, содержащего LambdaTest, приводит к следующему:

$ python lambda_unittest.py
test_add_three (__main__.LambdaTest) ... FAIL
test_add_two (__main__.LambdaTest) ... ok
test_add_two_point_two (__main__.LambdaTest) ... ok

======================================================================
FAIL: test_add_three (__main__.LambdaTest)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "lambda_unittest.py", line 18, in test_add_three
    self. assertEqual(addtwo(3), 6)
AssertionError: 5 != 6

----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s

FAILED (failures=1)

Как и ожидалось, у нас есть два успешных тестовых примера и один сбой для test_add_three: результат равен 5, но ожидаемый результат равен 6. Этот сбой вызван преднамеренной ошибкой в тестовом примере. Изменение ожидаемого результата с 6 на 5 удовлетворит все тесты для LambdaTest.

doctest

Модуль doctest извлекает интерактивный код Python из docstring для выполнения тестов. Хотя синтаксис лямбда-функций Python не поддерживает типичную docstring, можно присвоить строку элементу __doc__ именованной переменной лямбды:

addtwo = lambda x: x + 2
addtwo. __doc__ = """Add 2 to a number.
    >>> addtwo(2)
    4
    >>> addtwo(2.2)
    4.2
    >>> addtwo(3) # Should fail
    6
    """

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod(verbose=True)

Тест doctest в комментарии к функции lambda addtwo() описывает те же тесты, что и в предыдущем разделе.

Когда вы выполняете тесты с помощью doctest.testmod(), вы получаете следующее:

$ python lambda_doctest.py
Trying:
    addtwo(2)
Expecting:
    4
ok
Trying:
    addtwo(2.2)
Expecting:
    4.2
ok
Trying:
    addtwo(3) # Should fail
Expecting:
    6
**********************************************************************
File "lambda_doctest.py", line 16, in __main__.addtwo
Failed example:
    addtwo(3) # Should fail
Expected:
    6
Got:
    5
1 items had no tests:
    __main__
**********************************************************************
1 items had failures:
   1 of   3 in __main__. addtwo
3 tests in 2 items.
2 passed and 1 failed.
***Test Failed*** 1 failures.

Неудачные результаты теста от того же сбоя, объясненного в выполнении модульных тестов в предыдущем разделе.

Вы можете добавить docstring к лямбда-выражению через присвоение __doc__ для документирования лямбда-функции. Хотя это возможно, синтаксис docstring все же лучше использовать для нормальных функций, а не для лямбда-функции.

Злоупотребления лямбда-выражениями

Несколько примеров в этой статье, если они написаны в контексте профессионального кода Python, будут квалифицированы как злоупотребления.

Если вы обнаружите, что пытаетесь использовать что-то, что не поддерживает лямбда-выражение, это, вероятно, признак того, что нормальная функция подойдет лучше. Хорошим примером является docstring для лямбда-выражения в предыдущем разделе. Попытка преодолеть тот факт, что лямбда-функция Python не поддерживает операторы, является еще одним красным флагом.

Следующие разделы иллюстрируют несколько примеров использования лямбды, которых следует избегать. Такими примерами могут быть ситуации, когда в контексте лямбда-кода Python код демонстрирует следующий шаблон:

• Он не следует руководству по стилю Python (PEP 8)
• Код выглядит громоздким и трудно читаемым.

Возникновение исключения

Попытка вызвать исключение в лямбда-выражении Python заставит вас задуматься дважды. Есть несколько способов сделать это, но лучше избегать чего-то вроде следующего:

>>> def throw(ex): raise ex
>>> (lambda: throw(Exception('Something bad happened')))()
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "<stdin>", line 1, in <lambda>
    File "<stdin>", line 1, in throw
Exception: Something bad happened

Поскольку утверждением не является синтаксически правильным в лямбда-теле Python, обходной путь в приведенном выше примере состоит в абстрагировании вызова оператора с помощью специальной функции throw(). Следует избегать использования этого типа обходного пути. Если вы сталкиваетесь с этим типом кода, вам следует рассмотреть возможность рефакторинга кода для использования обычной функции.

Загадочный стиль

Как и в любых языках программирования, вы может столкнуться с код на Python, который может быть трудно читать из-за используемого стиля. Лямбда-функции, благодаря их краткости, могут способствовать написанию кода, который трудно читать.

Следующий лямбда-пример содержит несколько неудачных стилей:

>>> (lambda _: list(map(lambda _: _ // 2, _)))([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]

Подчеркивание (_) относится к переменной, на которую вам не нужно ссылаться в явном виде. Но в этом примере три _ относятся к разным переменным. Первоначальным рефакторингом этого лямбда-кода может быть присвоение имен переменным:

>>> (lambda some_list: list(map(lambda n: n // 2,
                                some_list)))([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]

По общему признанию, это все еще трудно будет читать. Все еще используя лямбду, обычная функция может сделать этот код более читабельным, распределив логику по нескольким строкам и вызовам функций:

>>> def div_items(some_list):
      div_by_two = lambda n: n // 2
      return map(div_by_two, some_list)
>>> list(div_items([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])))
[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]

Это все еще не оптимально, но показывает вам возможный путь для создания кода и, в частности, лямбда-функций Python, более удобочитаемых. В разделе Альтернативы лямбда-выражениям вы научитесь заменять map() и лямбда-выражения на списки или выражения-генераторы. Это значительно улучшит читабельность кода.

Классы Python

Вы можете, но не должны писать методы класса как лямбда-функции Python. Следующий пример является совершенно допустимым кодом Python, но демонстрирует нетрадиционный код, основанный на лямбде. Например, вместо реализации __str__ как обычной функции он использует лямбду. Аналогично, brand и year — это свойства, также реализованные с помощью лямбда-функций вместо обычных функций или декораторов:

class Car:
    """Car with methods as lambda functions."""
    def __init__(self, brand, year):
        self.brand = brand
        self. year = year

    brand = property(lambda self: getattr(self, '_brand'),
                     lambda self, value: setattr(self, '_brand', value))

    year = property(lambda self: getattr(self, '_year'),
                    lambda self, value: setattr(self, '_year', value))

    __str__ = lambda self: f'{self.brand} {self.year}'  # 1: error E731

    honk = lambda self: print('Honk!')     # 2: error E731

При запуске такого инструмента, как flake8, инструмент обеспечения соблюдения стилей, будут отображаться следующие ошибки для __str__ и honk:

E731 do not assign a lambda expression, use a def

Хотя flake8 не указывает на проблему использования лямбда-функций в свойствах, их трудно читать и они подвержены ошибкам из-за использования нескольких строк, таких как _brand и _year.

Ожидается, что правильная реализация __str__ будет выглядеть следующим образом:

def __str__(self):
    return f'{self.brand} {self.year}'

brand будет написана следующим образом:

@property
def brand(self):
    return self._brand

@brand.setter
def brand(self, value):
    self._brand = value

Как правило, в контексте кода, написанного на Python, предпочитайте обычные функции лямбда-выражениям. Тем не менее, есть случаи, в которых используется лямбда-синтаксис, как вы увидите в следующем разделе.

Правильное использование лямбда-выражений

Лямбды в Python, как правило, являются предметом споров. Некоторые аргументы против лямбды в Python:

• Проблемы с читабельностью
• Наложение функционального мышления
• Тяжелый синтаксис с ключевым словом lambda

Несмотря на жаркие дебаты, ставящие под сомнение само существование этой функции в Python, лямбда-функции имеют свойства, которые иногда предоставляют ценность языку Python и разработчикам.

Следующие примеры иллюстрируют сценарии, в которых использование лямбда-функций не только подходит, но и поощряется в коде Python.

Классические функциональные конструкции

Лямбда-функции регулярно используются со встроенными функциями map() и filter(), а также functools.reduce(), представленными в модуле functools. Следующие три примера являются соответствующими иллюстрациями использования этих функций с лямбда-выражениями в качестве компаньонов:

>>> list(map(lambda x: x. upper(), ['cat', 'dog', 'cow']))
['CAT', 'DOG', 'COW']
>>> list(filter(lambda x: 'o' in x, ['cat', 'dog', 'cow']))
['dog', 'cow']
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda acc, x: f'{acc} | {x}', ['cat', 'dog', 'cow'])
'cat | dog | cow'

Возможно, вам придется встретить код, похожий на приведенные выше примеры, хотя и с более актуальными данными. По этой причине важно распознавать эти конструкции. Тем не менее, эти конструкции имеют эквивалентные альтернативы, которые считаются более Pythonic. В разделе Альтернативы лямбдам вы узнаете, как преобразовывать функции высшего порядка и сопровождающие их лямбды в другие, более идиоматические формы.

Ключевые функции

Ключевые функции в Python — это функции высшего порядка, которые принимают ключ параметра в качестве именованного аргумента. Ключ получает функцию, которая может быть лямбда-выражением. Эта функция напрямую влияет на алгоритм, управляемый самой ключевой функцией. Вот некоторые ключевые функции:

• sort(): метод списка
• sorted(), min(), max(): встроенные функции
• nlargest() and nsmallest(): в модуле алгоритма очереди кучи heapq

Представьте, что вы хотите отсортировать список идентификаторов, представленных в виде строк. Каждый идентификатор представляет собой объединение идентификатора строки и числа. При сортировке этого списка с помощью встроенной функции sorted() по умолчанию используется лексикографический порядок, поскольку элементы в списке являются строками.

Чтобы повлиять на выполнение сортировки, вы можете назначить лямбду именованному ключу аргумента так, чтобы сортировка использовала число, связанное с идентификатором:

>>> ids = ['id1', 'id2', 'id30', 'id3', 'id22', 'id100']
>>> print(sorted(ids)) # Lexicographic sort
['id1', 'id2', 'id30', 'id3', 'id22', 'id100']
>>> sorted_ids = sorted(ids, key=lambda x: int(x[2:])) # Integer sort
>>> print(sorted_ids)
['id1', 'id2', 'id3', 'id22', 'id30', 'id100']

UI Фреймворки

UI фреймворки, такие как Tkinter, wxPython или .NET Windows Forms с IronPython, используют лямбда-функции для отображения действий в ответ на события пользовательского интерфейса.

Простая программа Tkinter, представленная ниже, демонстрирует использование лямбды, назначенной команде кнопки Reverse:

import tkinter as tk
import sys

window = tk.Tk()
window.grid_columnconfigure(0, weight=1)
window.title("Lambda")
window.geometry("300x100")
label = tk.Label(window, text="Lambda Calculus")
label.grid(column=0, row=0)
button = tk.Button(
    window,
    text="Reverse",
    command=lambda: label.configure(text=label.cget("text")[::-1]),
)
button.grid(column=0, row=1)
window.mainloop()

Нажатие кнопки «Reverse» запускает событие, которое запускает лямбда-функцию, изменяя метку с Lambda Calculus на suluclaC adbmaL *:

И wxPython, и IronPython используют одинаковый подход для обработки событий. Обратите внимание, что лямбда-это один из способов обработки событий, но функцию можно использовать для той же цели. В конечном итоге код становится автономным и менее многословным при использовании лямбды, когда объем необходимого кода очень мал.

Интерпритатор Python

Когда вы играете с кодом Python в интерактивном интерпретаторе, лямбда часто являются благословением. Легко создать быструю однострочную функцию для изучения некоторых фрагментов кода, которые никогда не увидят свет вне интерпретатора. Лямбды, написанные в интерпритаторе, ради быстрого запуска, похожи на макулатуру, которую можно выбросить после использования.

timeit

В том же духе, что и эксперименты в интерпретаторе Python, модуль timeit предоставляет функции для измерения времени небольших фрагментов кода. В частности, timeit.timeit() может вызываться напрямую, передавая некоторый код Python в строку. Вот пример:

>>> from timeit import timeit
>>> timeit("factorial(999)", "from math import factorial", number=10)
0.0013087529951008037

Когда инструкция передается в виде строки, timeit() нужен полный контекст. В приведенном выше примере это обеспечивается вторым аргументом, который устанавливает среду, необходимую основной функции для синхронизации. В противном случае возникнет исключение NameError.

Другой подход — использовать лямбду:

>>> from math import factorial
>>> timeit(lambda: factorial(999), number=10)
0.0012704220062005334

Это решение чище, более читабельно и быстрее вводится в интерпретаторе.

Monkey Patching

Для тестирования иногда необходимо полагаться на повторяемые результаты, даже если во время нормального выполнения данного программного обеспечения соответствующие результаты, как ожидается, будут отличаться или даже быть полностью случайными.

Допустим, вы хотите протестировать функцию, которая во время выполнения обрабатывает случайные значения. Но во время выполнения теста вам нужно повторять предсказуемые значения. В следующем примере показано, как лямбда monkey patching может помочь:

from contextlib import contextmanager
import secrets

def gen_token():
    """Generate a random token."""
    return f'TOKEN_{secrets.token_hex(8)}'

@contextmanager
def mock_token():
    """Context manager to monkey patch the secrets.token_hex
    function during testing.
    """
    default_token_hex = secrets.token_hex
    secrets.token_hex = lambda _: 'feedfacecafebeef'
    yield
    secrets.token_hex = default_token_hex

def test_gen_key():
    """Test the random token."""
    with mock_token():
        assert gen_token() == f"TOKEN_{'feedfacecafebeef'}"

test_gen_key()

Диспетчер контекста помогает изолировать операцию monkey patching функцию из стандартной библиотеки (в этом примере secrets). Лямбда назначенная для secrets.token_hex (), заменяет поведение по умолчанию, возвращая статическое значение.

Это позволяет тестировать любую функцию в зависимости от token_hex() предсказуемым образом. Перед выходом из диспетчера контекста поведение token_hex() по умолчанию восстанавливается, чтобы устранить любые неожиданные побочные эффекты, которые могут повлиять на другие области тестирования, которые могут зависеть от поведения по умолчанию token_hex().

Среды модульного тестирования, такие как unittest и pytest, поднимают эту концепцию на более высокий уровень сложности.

С pytest, все еще использующим лямбда-функцию, тот же пример становится более элегантным и лаконичным:

import secrets

def gen_token():
    return f'TOKEN_{secrets.token_hex(8)}'

def test_gen_key(monkeypatch):
    monkeypatch.setattr('secrets.token_hex', lambda _: 'feedfacecafebeef')
    assert gen_token() == f"TOKEN_{'feedfacecafebeef'}"

С помощью pytest secretts.token_hex() перезаписывается лямбда-выражением, которое будет возвращать детерминированное значение feedfacecafebeef, позволяющее подтвердить правильность теста. monkeypatch позволяет вам контролировать область переопределения. В приведенном выше примере при вызове secretts.token_hex() в последующих тестах без использования monkey patching будет выполняться обычная реализация этой функции.

Выполнение теста pytest дает следующий результат:

$ pytest test_token.py -v
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.7.2, pytest-4.3.0, py-1.8.0, pluggy-0.9.0
cachedir: .pytest_cache
rootdir: /home/andre/AB/tools/bpython, inifile:
collected 1 item

test_token.py::test_gen_key PASSED                                       [100%]

=========================== 1 passed in 0.01 seconds ===========================

Тест проходит, когда мы проверяем, что gen_token() был выполнен, и результаты были ожидаемыми в контексте теста.

Альтернативы лямбдам

Хотя существуют веские причины для использования лямбды, есть случаи, когда ее использование не одобряется. Так каковы альтернативы?

Функции более высокого порядка, такие как map(), filter() и functools.reduce(), могут быть преобразованы в более элегантные формы с небольшими изменениями, в частности, со списком или генератором выражений.

Map

Встроенная функция map() принимает функцию в качестве первого аргумента и применяет ее к каждому из интерируемых элементов своего второго аргумента. Примерами итерируемых элементов являются строки, списки и кортежи.

map() возвращает итератор, соответствующий преобразованной коллекции. Например, если вы хотите преобразовать список строк в новый список с заглавными буквами, вы можете использовать map() следующим образом:

>>> list(map(lambda x: x.capitalize(), ['cat', 'dog', 'cow']))
['Cat', 'Dog', 'Cow']

Вам необходимо вызвать list() для преобразования итератора, возвращаемого map(), в расширенный список, который можно отобразить в интерпретаторе оболочки Python.

Использование генератора списка исключает необходимость определения и вызова лямбда-функции:

>>> [x.capitalize() for x in ['cat', 'dog', 'cow']]
['Cat', 'Dog', 'Cow']

Filter

Встроенная функция filter(), еще одна классическая функциональная конструкция, может быть преобразована в представление списка. Она принимает предикат в качестве первого аргумента и итеративный список в качестве второго аргумента. Она создает итератор, содержащий все элементы начальной коллекции, удовлетворяющие функции предиката. Вот пример, который фильтрует все четные числа в данном списке целых чисел:

>>> even = lambda x: x%2 == 0
>>> list(filter(even, range(11)))
[0, 2, 4, 6, 8, 10]

Обратите внимание, что filter() возвращает итератор, поэтому необходимо вызывать list, который создает список с заданным итератором.

Реализация, использующая конструкцию генератора списка, дает следующее:

>>> [x for x in range(11) if x%2 == 0]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]

Reduce

Начиная с Python 3, Reduce() превратился из встроенной функции в функцию модуля functools. Что касается map() и filter(), его первые два аргумента являются соответственно функцией и итерируемым списком. Он также может принимать инициализатор в качестве третьего аргумента, который используется в качестве начального значения результирующего аккумулятора. Для каждого итерируемого элемента reduce() применяет функцию и накапливает результат, который возвращается, когда итерация исчерпана.

Чтобы применить reduce() к списку пар и вычислить сумму первого элемента каждой пары, вы можете написать так:

>>> import functools
>>> pairs = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> functools.reduce(lambda acc, pair: acc + pair[0], pairs, 0)
6

Более идиоматический подход, использующий выражение генератора в качестве аргумента для sum() в следующем примере:

>>> pairs = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> sum(x[0] for x in pairs)
6

Немного другое и, возможно, более чистое решение устраняет необходимость явного доступа к первому элементу пары и вместо этого использует распаковку:

>>> pairs = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> sum(x for x, _ in pairs)
6

Использование символа подчеркивания (_) является соглашением Python, ук

Встроенная сортировка Python — tirinox.ru

В Python сортировка производится встроенной функцией sorted. Первым аргументом она принимает итерируемый объект. Это может быть список, кортеж, генератор, итератор и т.п. Возвращает отсортированный список.

>>> sorted([4, 2, 3, 1, 0])
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> sorted((3, 1, 2))
[1, 2, 3]

>>> sorted(x * x for x in range(-5, 6))
[0, 1, 1, 4, 4, 9, 9, 16, 16, 25, 25]

Для словаря вернет сортированный список ключей:

>>> sorted({1: "abc", 3: "foo", -1: "baz"}) 
[-1, 1, 3] 

Если хотим значение, надо прямо это указать:

>>> sorted({1: "abc", 3: "foo", -1: "baz"}.values())
['abc', 'baz', 'foo']

Можно сортировать в обратном порядке:

>>> sorted([4, 2, 3, 1, 0], reverse=True)
[4, 3, 2, 1, 0]

Если сортируемые элементы – списки, словари или объекты, то воспользуемся параметром key. Мы передаем в key нечто вызываемое (имя функции, lambda и т.п), и при сортировки элементы сравниваются по результату вызова key на элементе. Результатом key должно быть число, строка или что-то другое сравнимое между собой.

📎 Пример. Сортировка списка строк по длине строки:

>>> sorted(["foo", "bazooka", "", "game"], key=len)
['', 'foo', 'game', 'bazooka']

📎 Пример. Сортировка списка кортежей по 0 или 1 элементу каждого.

>>> people = [("Bill", "Gates"), ("Tim", "Cook"), ("Donald", "Trump")]

>>> sorted(people, key=lambda t: t[0])
[('Bill', 'Gates'), ('Donald', 'Trump'), ('Tim', 'Cook')]

>>> sorted(people, key=lambda t: t[1])
[('Tim', 'Cook'), ('Bill', 'Gates'), ('Donald', 'Trump')]

Для этой же цели удобно использовать функцию operator.itemgetter:

>>> import operator
>>> sorted(people, key=operator.itemgetter(0))
[('Bill', 'Gates'), ('Donald', 'Trump'), ('Tim', 'Cook')]

Еще полезные функции из operator:
• attrgetter(name) – для получение значения атрибута объекта с именем name
• methodcaller(name[, args…]) – для получения результата вызова метода name у объекта. Опционально с аргументами args.

Вот пример использования этих функций:

import operator

class Item:
    def __init__(self, name, price, qty):
        self.name = name
        self.price = price
        self.qty = qty

    def total_cost(self):
        return self.price * self.qty

    def __repr__(self):
        return f'({self.name} ${self.price} x {self.qty} = ${self.total_cost()})'


items = [
    Item("iPhone", 999, 5),
    Item("iMac", 2999, 2),
    Item("iPad", 599, 11)
]

def print_items(title, item_list):
    print(title)
    print(*item_list, sep=', ', end='\n\n')


print_items('Original:', items)

items_by_price = sorted(items, key=operator.attrgetter('price'))
print_items('Sorted by price:', items_by_price)

items_by_total_cost = sorted(items, key=operator.methodcaller('total_cost'))
print_items('Sorted by total cost:', items_by_total_cost)

"""
Original:
(iPhone $999 x 5 = $4995), (iMac $2999 x 2 = $5998), (iPad $599 x 11 = $6589)
Sorted by price:
(iPad $599 x 11 = $6589), (iPhone $999 x 5 = $4995), (iMac $2999 x 2 = $5998)
Sorted by total cost:
(iPhone $999 x 5 = $4995), (iMac $2999 x 2 = $5998), (iPad $599 x 11 = $6589)
"""

Для списков (list) определен метод sort(), который модифицирует исходный список, выстраивая элемента по порядку.

>>> arr = [3, 4, 1, 2, 5, 6, 0]
>>> arr.sort()
>>> arr
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

Сортировка в Python – устойчива. Это значит, что порядок элементов с одинаковыми ключами будет сохранен в сортированной последовательности:

>>> names = ["John", "Tim", "Bill", "Max"]
>>> sorted(names, key=len)
['Tim', 'Max', 'John', 'Bill']

Tim и Max — оба длины 3, Tim был перед Max, так и осталось. John остался перед Bill. Зачем это нужно? Чтобы можно было сортировать сначала по одному признаку, потому по другому (если первый совпадает).

📎 Пример. Первичный признак – оценка ученика. Вторичный – имя. Внимание: сначала сортируем по вторичному, потому по первичному:

>>> students = [(3, "Xi"), (5, "Kate"), (5, "Max"), (3, "Fil"), (5, "Abby")]
>>> students_by_name = sorted(students, key=operator.itemgetter(1))
>>> sorted(students_by_name, key=operator.itemgetter(0))
[(3, 'Fil'), (3, 'Xi'), (5, 'Abby'), (5, 'Kate'), (5, 'Max')]

Внутри Python использует Timsort – гибридный алгоритм сортировки, сочетающий сортировку вставками и сортировку слиянием. Смысл в том, что в реальном мире часто встречаются частично отсортированные данные, на которых Timsort работает ощутимо быстрее прочих алгоритмов сортировки. Сложность по времени: O(n log n) в худшем случае и O(n) – в лучшем.

⚠️ CPython: не пытайтесь модифицировать сортируемый список во время сортировки. Эффект непредсказуем.

Специально для канала @pyway.

2 555

lambda, map и filter в Python

Разберем как пользоваться lambda функциями в Python и как применять их при фильтрации и обходе по спискам

lambda

лямбда-оператор или лямбда-функция используются для создания небольших, одноразовых и анонимных объектов функции в Python.

Базовый синтаксис:

lambda arguments : expression

lambda-оператор может иметь любое количество аргументов, но может иметь только одно выражение. Он не может содержать никаких операторов и возвращает объект функции, который может быть назначен любой переменной.

Пример:

def add(x, y): 
    return x + y
  
# Вызываем функцию
add(2, 3)  # Результат: 5

Выше мы создали функцию с именем add, которая принимает два аргумента x и y и возвращает их сумму.

Давайте посмотрим как эта простейшая функция будет выглядить с применением lambda:

add = lambda x, y : x + y 
  
print add(2, 3) # Результат: 5

В lambda x, y: x + y; x и y являются аргументами функции, а x + y — это выражение, которое выполняется, и его значения возвращаются в качестве вывода.

lambda x, y: x + y возвращает объект функции, который может быть назначен любой переменной, в этом случае функциональный объект присваивается переменной add.

type (add) # Возвращет: function

Если мы проверим тип add, это function.

map

Базовый синтаксис:

map(function_object, iterable1, iterable2,...)

Функция map первым аргументом ожидает объект функции и любое количество объектов для перебора, таких как dict или list. Он выполняет function_object для каждого элемента в последовательности и возвращает список элементов, измененных объектом функции.

def multiply2(x):
  return x * 2
    
map(multiply2, [1, 2, 3, 4])  # Вернет [2, 4, 6, 8]

В приведенном выше примере map выполняет функцию multiply2 для каждого элемента в списке [1, 2, 3, 4] и возвращает [2, 4, 6, 8]

Давайте посмотрим, как мы можем написать приведенный выше код с помощью map и lambda.

map(lambda x : x*2, [1, 2, 3, 4]) #Вернет [2, 4, 6, 8]

Всего одна строка кода и все.

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]
  
map(lambda x : x['name'], dict_a) # Вернет: ['python', 'java']
  
map(lambda x : x['points']*10,  dict_a) # Вернет: [100, 80]

map(lambda x : x['name'] == "python", dict_a) # Вернет: [True, False]

В приведенном выше примере каждый объект dict_a будет передан как параметр функции лямбда

filter

Базовый синтаксис:

filter(function_object, iterable)

Функция filter ожидает два аргумента, function_object и iterable. function_object должна возвращать логическое значение. function_object вызывается для каждого элемента итерации, и фильтр возвращает только те элементы, для которых function_object возвращает true.

Подобно функции map, функция filter также возвращает список элементов. В отличие от map функция filter может принять только один итерируемый объект.

Пример:

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filter(lambda x : x % 2 == 0, a) # Вернет: [2, 4, 6]

Обработка объектов:

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]

filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a) # Вернет: [{'name': 'python', 'points': 10}]

Лямбда функции Python(анонимная) — примеры с map, filter, reduce и без аргментов

• Лямбда-функция Python или анонимная функция Python не имеет имени.
• Мы можем определить анонимную функцию, используя зарезервированное ключевое слово лямбда.
• Область анонимной функции ограничена текущей областью, в которой она определена.
• Лямбда-функция может иметь один или несколько аргументов, но может иметь только одно выражение.
• Выражение оценивается, и результат возвращается из лямбда-функции.
• Обычно используются с операциями map(), filter() и reduce().

Синтаксис лямбда-функции Python

Синтаксис лямбда-функции:

lambda arguments : expression

Пример анонимной функции

Допустим, у нас есть функция для получения площади прямоугольника.

def area_of_rectangle(l, w):
    return l * w


print(f'Area of Rectangle (4, 5) is {area_of_rectangle(4, 5)}')

Давайте создадим анонимную функцию, используя ключевое слово lambda, чтобы получить площадь прямоугольника.

rectangle_area = lambda x, y: x * y

print(f'Area of Rectangle (4, 5) is {rectangle_area(4, 5)}')

Когда использовать?

• Для небольших тривиальных задач с небольшой сложностью.
• Когда функция имеет только одно выражение.
• Для повторяющихся задач, носящих временный характер.
• Если вы хотите, чтобы область действия функции была ограничена только текущей областью.
• Это полезно, когда аргументом функции является другая функция, такая как функции map(), filter() и reduce().

Лямбда-функция с map()

Функция map() принимает в качестве аргументов функцию и итерацию. Функция применяется к каждому элементу в итерируемом объекте, и возвращается обновленный итеративный объект.

Допустим, у нас есть список целых чисел. Мы должны создать новый список, умножив каждый элемент на 10. Мы можем использовать здесь лямбда-функцию вместо того, чтобы создавать функцию для этого единственного варианта использования.

list_numbers = [1, 2, 3, 4]

list_numbers = map(lambda x: x * 10, list_numbers)

for num in list_numbers:
    print(num, end=" ")

Вывод:

С filter()

Встроенная функция filter() принимает в качестве аргумента функцию и итерацию. Функция применяется к каждому элементу итерации. Если функция возвращает True, элемент добавляется к возвращаемой итерации.

Допустим, у нас есть список целых чисел, и мы хотим удалить все нечетные числа. В окончательном списке должны быть только целые числа.

list_numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

list_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, list_numbers)

for num in list_numbers:
    print(num, end=" ")

С reduce()

Функция reduce() присутствует в модуле functools. Эта функция принимает в качестве аргумента функцию и последовательность. Функция должна принимать два аргумента. Элементы из последовательности передаются в функцию вместе с накопленным значением. Конечный результат — одно значение.

Допустим, у нас есть список целых чисел, и мы хотим получить сумму всех его элементов.

from functools import reduce

list_ints = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

total = reduce(lambda x, y: x + y, list_ints)

print(f'Sum of list_ints elements is {total}')

Лямбда-функция Python без аргументов

Да, мы можем определить лямбда-функцию без аргументов. Но бесполезно, потому что оперировать будет не на чем. Давайте посмотрим на простой пример.

get_5 = lambda: 5

print(get_5())  # 5

Поскольку лямбда-функция всегда возвращает одно и то же значение, мы можем просто присвоить ей переменную. Использование без аргументов — явное злоупотребление этой функцией.

Сортировка по произвольным элементам вложенных списков

В Python можно выполнить сортировку списка на месте с помощью метода sort():

>>> a = [10,3,4,1,9]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 3, 4, 9, 10]

Отметим, что есть аналогичная списковому методу sort() встроенная функция sorted(), которая не изменяет последовательность, а возвращает новую отсортированную.

Если элементы списка сами представляют собой списки, т. е. являются вложенными списками, то сортировка будет происходить по первым элементам вложенных списков, то есть в случае матрицы по первому столбцу:

>>> a = [[12,101],[2,200],[18,99]]
>>> a.sort()
>>> a
[[2, 200], [12, 101], [18, 99]]

Что делать, если надо отсортировать не по первому столбцу? На этот случай sort() принимает необязательный аргумент key, в котором передается другая функция. Этой другой функции передается очередной элемент списка. Она может сделать с ним что угодно и вернуть что угодно. По этому «что угодно» и происходит сортировка.

Так, например, пользовательская функция может возвращать из переданного ей элемента, представляющего собой вложенный список, любой элемент этого вложенного списка. В свою очередь функция sort() будет сортировать по тем значениям, которые ей возвращаются.

В качестве примера приведем программу, в которой список представляет собой маленькую базу данных. Допустим, каждый элемент содержит сведения о юном спортсмене: имя, возраст, рост и вес. Пользователь может заказать сортировку по любому полю:

a = [['петя',10,130,35], ['вася',11,135,39],
['женя',9,140,33],['дима',10,128,30]]
 
n = input('Сортировать по имени (1), 
возрасту (2), росту (3), весу (4): ')
n = int(n)-1
 
def sort_col(i):
    return i[n]
 
a.sort(key=sort_col)
 
for i in a:
    print("%7s %3d %4d %3d" % (i[0],i[1],i[2],i[3]))

Здесь пользователь вводит номер поля. Число приводится к типу integer, и из него вычитается единица, т. к. индексация списка начинается с нуля.

Далее определяется функция sort_col(). Ей передается аргумент i, а она возвращает n-ый элемент этого аргумента. Так, если этой функции передать вложенный список, то она вернет его n-й элемент. В данном случае тот, который хотел пользователь.

В функции sort() указывается пользовательская функция. Когда sort() извлекает очередной элемент списка, в данном случае — вложенный список, то передает этой функции. Получается, что элемент списка подменяется на то, что возвращает пользовательская функция.

В данном случае если пользователь заказывает сортировку по второму столбцу, вывод будет таким:

Сортировать по имени (1), возрасту (2), 
росту (3), весу (4): 2
   женя   9  140  33
   петя  10  130  35
   дима  10  128  30
   вася  11  135  39

Можно не определять обычную функцию, а использовать lambda-функцию:

a = [['петя',10,130,35], ['вася',11,135,39],
['женя',9,140,33],['дима',10,128,30]]
 
n = input('Сортировать по имени (1), 
возрасту (2), росту (3), весу (4): ')
n = int(n)-1
 
a.sort(key=lambda i: i[n])
 
for i in a:
    print("%7s %3d %4d %3d" 
    % (i[0],i[1],i[2],i[3]))

Кроме того, метод sort() имеет еще один необязательный параметр по ключевому слову — reverse. По умолчанию он равен False. Это значит, что сортировка происходит по возрастанию. Однако если у reverse будет значение True, то сортировка будет обратной, т. е. по убыванию. В измененной программе ниже реализована возможность выбора типа сортировки:

a = [['петя',10,130,35], ['вася',11,135,39],
['женя',9,140,33],['дима',10,128,30]]
 
n = input('Сортировать по имени (1), 
возрасту (2), росту (3), весу (4): ')
n = int(n)-1
t = input('По возрастанию (0), по убыванию (1): ')
t = int(t)
 
a.sort(key=lambda i: i[n], reverse=t)
 
for i in a:
    print("%7s %3d %4d %3d" 
    % (i[0],i[1],i[2],i[3]))

При сортировке по весу по убыванию получим:

Сортировать по имени (1), возрасту (2), 
росту (3), весу (4): 4
По возрастанию (0), по убыванию (1): 1
   вася  11  135  39
   петя  10  130  35
   женя   9  140  33
   дима  10  128  30

Способы сортировки списка словарей по значениям в Python — Использование лямбда-функции

Сортировка всегда была полезной утилитой в повседневном программировании. Словарь в Python широко используется во многих приложениях, от домена конкурентов до домена разработчика (например, для обработки данных JSON). В таких случаях может оказаться полезным умение сортировать словари по их значениям.
Существует 2 способа сортировки:

1.) Использование лямбда-функции: —

В этой статье рассматривается сортировка с использованием лямбда-функции и встроенной функции « sorted () ».Также возможны различные варианты сортировки словарей.

• Для убывания: Используйте « reverse = True » в дополнение к функции sorted ().
• Для сортировки по нескольким значениям: Разделить « запятая » с указанием правильного порядка, в котором должна выполняться сортировка.

Python

Выход:

 Список распечатанный с сортировкой по возрасту:
[{'age': 19, 'name': 'Nikhil'}, {'age': 20, 'name': 'Nandini'}, {'age': 20, 'name': 'Manjeet'}]

В списке распечатана сортировка по возрасту и имени:
[{'age': 19, 'name': 'Nikhil'}, {'age': 20, 'name': 'Manjeet'}, {'age': 20, 'name': 'Nandini'}]

В списке распечатана сортировка по возрасту в порядке убывания:
[{'age': 20, 'name': 'Nandini'}, {'age': 20, 'name': 'Manjeet'}, {'age': 19, 'name': 'Nikhil'}]


 

Следующая статья -> Способы сортировки списка словарей по значениям в Python — Использование itemgetter
Эта статья предоставлена ​​ Manjeet Singh .Если вам нравится GeeksforGeeks, и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью provide.geeksforgeeks.org или отправить ее по электронной почте на [email protected]. Смотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогайте другим гикам.
Пожалуйста, напишите комментарий, если вы обнаружите что-то неправильное, или если вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсужденной выше.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS .

Как использовать лямбда-функции в Python

2. Программирование
3. Python
4. Как использовать лямбда-функции в Python

Алан Шович, Джон Шович

Python поддерживает концепцию анонимных функций , также называемых лямбда-функции . Анонимная часть имени основана на том факте, что функции не обязательно иметь имя (но может иметь имя , если хотите).Часть лямбда основана на использовании ключевого слова лямбда для их определения в Python. Лямбда также является 11-й буквой греческого алфавита.

Но основная причина того, что это имя используется в Python, заключается в том, что термин лямбда используется для описания анонимных функций в исчислении. Теперь, когда мы это выяснили, вы можете использовать эту информацию, чтобы зажечь увлекательную беседу на корпоративных вечеринках.

Минимальный синтаксис для определения лямбда-выражения (без имени) с помощью Python:

 Лямбда-аргументы: выражение 

При использовании:

• Заменить аргументов данными, передаваемыми в выражение.
• Замените выражение выражением (формулой), определяющим, что должно возвращать лямбда.

Довольно распространенный пример использования этого синтаксиса — это когда вы пытаетесь отсортировать строки текста, в которых некоторые имена начинаются с заглавных букв, а некоторые — с строчных, как в этих именах:

 Адамс, Ма, ди Меола, Зандуски 

Предположим, вы пишете следующий код, чтобы поместить имена в список, отсортировать его и затем распечатать список, например:

 names = ['Адамс', 'Ма', 'диМеола', 'Зандуски']
имена.Сортировать()
print (имена) 

Вот результат:

 ['Адамс', 'Ма', 'Зандуски', 'ДиМеола'] 

Некоторым новичкам кажется неправильным то, что diMeola идет после Зандуски. Но компьютеры не всегда видят вещи так, как мы. (На самом деле они ничего не «видят», потому что у них нет глаз или мозга… но это не относится к делу.) Причина, по которой diMeola идет после Зандуски, заключается в том, что сортировка основана на ASCII, системе, в которой каждый символ представлен числом.

Все строчные буквы имеют цифры, которые выше, чем числа в верхнем регистре. Таким образом, при сортировке все слова, начинающиеся со строчных букв, идут после слов, начинающихся с прописной буквы. По крайней мере, он гарантирует несовершеннолетнему хм .

Чтобы помочь в этих вопросах, метод Python sort () позволяет вам включить выражение key = в круглые скобки, где вы можете указать ему, как сортировать. Синтаксис:

. Сортировка (ключ =  преобразование ) 

Часть преобразование — это некоторая вариация сортируемых данных.Если вам повезло и одна из встроенных функций, например len (для длины ), подойдет вам, то вы можете просто использовать ее вместо transform , например:

 names.sort (ключ = len) 

К сожалению, для нас длина строки не помогает при алфавитном порядке. Итак, когда вы запустите это, порядок окажется:

 [«Ма», «Адамс», «ДиМеола», «Зандуски»] 

Сортировка идет от самой короткой строки (с наименьшим количеством символов) к самой длинной строке.На данный момент бесполезен.

Вы не можете написать ключ = нижний или ключ = верхний , чтобы основывать сортировку на всех строчных или всех прописных буквах, потому что нижний и верхний не являются встроенными функциями (что вы можете проверить довольно быстро, погуглил встроенные функции python 3.7 ).

Вместо встроенной функции вы можете использовать пользовательскую функцию, которую вы определяете самостоятельно с помощью def . Например, вы можете создать функцию с именем lower () , которая принимает строку и возвращает эту строку со всеми ее буквами, преобразованными в нижний регистр.Вот функция:

 def ниже ( anystring ):
"" "Преобразует строку в строчные буквы" ""
вернуть anystring.lower () 

Имя нижний составлено, а anystring является заполнителем для любой строки, которую вы передадите ему в будущем. Return anystring.lower () возвращает эту строку, преобразованную во все строчные буквы с использованием метода .lower () объекта str (строка). (Дополнительные сведения см. В строковых методах Python.)

Нельзя использовать key = lower в скобках sort () , потому что lower () не является встроенной функцией. Это метод… не то же самое. Раздражает всеми этими модными словечками.

Предположим, вы пишете эту функцию в ячейке Jupyter или в файле .py. Затем вы вызываете функцию с чем-то вроде print (lowercaseof ('Zandusky')) . На выходе вы получаете строку, преобразованную во все строчные буквы, как вы видите ниже.

Тестирование пользовательской функции с именем lower ().

Хорошо, теперь у вас есть настраиваемая функция для преобразования любой строки во все строчные буквы. Как вы используете это как ключ сортировки? Просто используйте key = transform так же, как и раньше, но замените transform на имя вашей пользовательской функции. Функция называется в нижнем регистре вместо , поэтому вы должны использовать .sort (key = lowercaseof) , как показано ниже:

 def нижний регистр (любая строка):
"" "Преобразует строку в строчные буквы" ""
вернуть любую строку.нижний ()
 
names = ['Адамс', 'Ма', 'диМеола', 'Зандуски']
names.sort (ключ = нижний регистр) 

Запуск этого кода для отображения списка имен размещает их в правильном порядке, поскольку сортировка основана на строчных строках. Результат такой же, как и раньше, потому что только сортировка, которая происходила за кулисами, использовала строчные буквы. Исходные данные сохраняются в исходных прописных и строчных буквах.

 'Адамс', 'диМеола', 'Ма', 'Зандуски' 

Если после прочтения вы все еще бодрствуете и находитесь в сознании, возможно, вы думаете: «Хорошо, вы решили задачу сортировки.Но я думал, что мы говорим здесь о лямбда-функциях. Где лямбда-функция? » Лямбда-функции пока нет.

Но это прекрасный пример того, как может использовать лямбда-функцию, потому что вызываемая функция Python, lowercaseof () , выполняет всю свою работу с помощью всего одной строки кода: return anystring.lower () .

Когда ваша функция может выполнять свою задачу с помощью такого простого однострочного выражения, вы можете пропустить def и имя функции и просто использовать этот синтаксис:

 лямбда  параметры :  выражение  

Замените параметров одним или несколькими именами параметров, которые вы придумаете сами (имена в скобках после def и имя функции в обычной функции).Замените выражение тем, что вы хотите, чтобы функция вернула без слова return. Итак, в этом примере ключ с использованием лямбда-выражения будет:

 лямбда  anystring :  anystring  .lower () 

Теперь вы можете понять, почему это анонимная функция. Вся первая строка с именем функции lowercaseof () была удалена. Таким образом, преимущество использования лямбда-выражения заключается в том, что вам вообще не нужна внешняя настраиваемая функция.Вам просто нужен параметр, за которым следует двоеточие и выражение, которое сообщает, что возвращать.

На изображении ниже показан полный код и результат его выполнения. Вы получаете правильный порядок сортировки без необходимости использования внешней клиентской функции, такой как lowercaseof () . Вы просто используете anystring: anystring.lower () (после слова lambda ) в качестве ключа сортировки.

Использование лямбда-выражения в качестве ключа сортировки.

Давайте также добавим, что anystring — это более длинное имя параметра, чем могло бы использоваться большинством Pythonistas.Люди, занимающиеся Python, любят короткие имена, даже однобуквенные. Например, вы можете заменить anystring на s (или любую другую букву), как показано ниже, и код будет работать точно так же:

 names = ['Адамс', 'Ма', 'диМеола', 'Зандуски']
names.sort (ключ = лямбда s: s.lower ())
print (имена) 

Еще в начале этой тирады упоминалось, что лямбда-функция и не обязательно должна быть анонимной.Вы можете давать им имена и называть их так же, как и другие функции.

Например, вот функция lambda с именем currency, которая принимает любое число и возвращает строку в формате currency (то есть со знаком доллара в начале, запятыми между тысячами и двумя цифрами для пенни):

 currency = lambda n: f "$ {n:,. 2f}" 

Вот один названный процент, который умножает любое число, которое вы ему отправляете, на 100 и показывает его со знаком процента в конце:

 процентов = лямбда n: f "{n :.2%} «

На следующем изображении показаны примеры обеих функций, определенных в верхней части ячейки Jupyter. Затем несколько операторов print вызывают функции по имени и передают им некоторые образцы данных. Каждый оператор print () отображает число в желаемом формате.

Две функции для форматирования чисел.

Причина, по которой вы можете определить их как однострочные лямбды, заключается в том, что вы можете выполнять всю работу в одной строке, f "$ {n:,. 2f}" для первой и f "{n :.2%} " для второго. Но только потому, что вы можете сделать это таким образом, не означает, что вы должны . Вы также можете использовать обычные функции, например:

 # Показать число в денежном формате.
валюта определения (n):
вернуть f "$ {n:,. 2f}"
 
def процент (n):
# Показать число в процентном формате.
return f "{n: .2%}" 

С этим более длинным синтаксисом вы также можете передать больше информации. Например, вы можете по умолчанию использовать формат с выравниванием по правому краю в пределах определенной ширины (скажем, 15 символов), чтобы все числа были выровнены по правому краю с одинаковой шириной.На изображении показан этот вариант двух функций.

Две функции для форматирования чисел с фиксированной шириной.

На изображении выше второй параметр является необязательным и по умолчанию равен 15, если он не указан. Итак, если вы назовете это так:

 печать (валюта (9999)) 

… вы получаете отступ 9 999,00 долларов с достаточным количеством пробелов слева, чтобы сделать его шириной 15 символов. Если вы назовете это так:

 печать (валюта (9999,20) 

… вы все равно получаете 9 999,00 долларов, но с достаточным количеством пробелов слева, чтобы сделать его шириной 20 символов.

Использованный выше метод .ljust () является встроенным в Python строковым методом, который заполняет левую часть строки достаточным количеством пробелов, чтобы сделать ее заданной шириной. Также существует метод rjust () для заполнения правой стороны. Вы также можете указать символ, отличный от пробела. Google python 3 просто rjust , если вам нужна дополнительная информация.

Итак, у вас есть возможность создавать свои собственные пользовательские функции на Python. В реальной жизни вы хотите, чтобы каждый раз, когда вы обнаруживаете, что вам нужен доступ к одному и тому же фрагменту кода — одному и тому же фрагменту входа — снова и снова в своем приложении, не просто копируйте / вставляйте этот фрагмент кода. код снова и снова.Вместо этого поместите весь этот код в функцию, которую вы можете вызывать по имени.

Таким образом, если вы решите изменить строковый код Python, вам не придется рыться в приложении, чтобы найти все места, которые нужно изменить. Просто измените его в функции, где все это определено в одном месте.

Об авторе книги

Джон Шович — преподаватель информатики в Университете Айдахо. Алан Симпсон — профессиональный и плодовитый технический автор веб-разработки, на его счету более 100 публикаций.

Lambdify — документация SymPy 1.6.2

Этот модуль предоставляет удобные функции для преобразования симпозиумных выражений в
лямбда-функции, которые можно использовать для очень быстрого вычисления числовых значений.

sympy.utilities.lambdify. implementation_function ( symfunc , реализация ) [источник]

Добавить числовую реализацию к функции symfunc .

symfunc может быть экземпляром UndefinedFunction или строкой имени.
В последнем случае мы создаем экземпляр UndefinedFunction с этим
название.

Имейте в виду, что это быстрый обходной путь, а не общий метод создания
специальные символьные функции. Если вы хотите создать символическую функцию,
используется всеми механизмами SymPy, вы должны создать подкласс Function
класс.

Параметры

symfunc : str или UndefinedFunction instance

Если str , тогда создайте новую UndefinedFunction с этим как
название.Если symfunc — неопределенная функция, создайте новую функцию
с таким же названием и реализованной функцией прилагается.

реализация : звонок

Числовая реализация

, вызываемая evalf () или lambdify

Возвращает

afunc : экземпляр sympy.FunctionClass

функция с присоединенной реализацией

Примеры

 >>> от sympy.abc import x
>>> from sympy.utilities.lambdify import lambdify, loaded_function
>>> из функции импорта sympy
>>> f = реализованная_функция ('f', лямбда x: x + 1)
>>> lam_f = lambdify (x, f (x))
>>> lam_f (4)
5
 

sympy.utilities.lambdify. lambdastr ( args , expr , printer = None , dummify = None ) [источник]

Возвращает строку, которая может быть вычислена лямбда-функцией.

Примеры

 >>> из sympy.abc import x, y, z
 >>> из sympy.
No related posts.