Что такое лямбды: Лямбда — это… Что такое Лямбда?

Содержание

Лямбда-выражения в Java — Provincial programming

Поддержка лямбда-выражений, реализованная в Java 8, стала одним из наиболее значимых нововведений за последнее время. Будучи упрощённой записью анонимных классов, лямбды позволяют писать более лаконичный код при работе со Stream или Optional. Лямбда-выражения часто используются как совместно со многими API стандартной библиотеки Java, так и со сторонними API, среди которых JavaFX, реактивные стримы и т.д.

Лямбды и функциональные интерфейсы

Лямбда-выражение или просто лямбда в Java — упрощённая запись анонимного класса, реализующего функциональный интерфейс.

Функциональный интерфейс в Java — интерфейс, в котором объявлен только один абстрактный метод. Однако, методов по умолчанию (default) такой интерфейс может содержать сколько угодно, что можно видеть на примере java.util.function.Function. Функциональный интерфейс может быть отмечен аннотацией @FunctionalInterface, но это не обязательное условие, так как JVM считает функциональным любой интерфейс с одним абстрактным методом.

Пример простого функционального интерфейса:

Структура лямбда-выражения

Сигнатура лямбда-выражения соответствует сигнатуре абстрактного метода реализуемого функционального интерфейса. Можно даже сказать, что лямбда-выражение является реализацией абстрактного метода этого функционального интерфейса. Главное отличие сигнатуры лямбда-выражения от сигнатуры метода в том, что она состоит только из двух частей: списка аргументов и тела, разделённых при помощи «->». Возвращаемый тип и возможные выбрасываемые исключения JVM берёт из интерфейса.

Типы аргументов лямбда-выражения опциональны, так как они декларируются интерфейсом, но при использовании обобщений (дженериков) с extends/super может возникнуть необходимость в указании конкретных типов аргументов. При этом стоит отметить, что типы либо указываются для всех аргументов, либо не указываются вообще. Это же касается и использования

var, введённой в Java 11. Всё это можно свести к такому правилу: все аргументы объявляются либо с типами, либо с var, либо без них.

Если у лямбда-выражения всего один аргумент, и для него не требуется объявление типа или var, то круглые скобки можно опустить. В остальных случаях, в том числе если лямбда не принимает никаких аргументов, скобки нельзя опустить.

Аналогичная ситуация и с телом лямбда-выражений: если оно состоит только из одной строки, то фигурные скобки, точку с запятой (;) и директиву

return можно тоже опустить.

В качестве тела лямбда-выражения может использоваться ссылка на метод.

Создание лямбда-выражений

Допустим, нам нужна реализация CarFilter, описанного выше, которая проверяла бы, что автомобиль выпущен не раньше 2010 года. Если мы будем использовать анонимный класс, то создание объекта CarFilter будет выглядеть примерно следующим образом:

Но мы можем описать объект CarFilter при помощи лямбда-выражения:

Однако, эту запись можно сделать ещё меньше:

Согласитесь, что такая запись зачительно меньше и лаконичнее, чем использование анонимного класса.

Применение лямбда-выражений

Допустим у нас есть задача написать метод, выводящий из полученного списка автомобили, у которых тип кузова (

body) — STATION_WAGON и мощность (power) — больше 200 л.с.

Скорее всего, мы напишем что-то вроде:

В целом, если нам требуется всего один подобный метод, то этот код можно оставить без изменений и даже не задумываться об использовании лямбда-выражений. Но, допустим, у нас появляется задача реализовать ещё один метод, который бы выводил все автомобили, у которых кузов не PICKUP_TRUCK, или метод, который бы сохранял в БД все автомобили с мощностью двигателя более 150 л.с.

В этом случае логично было бы использовать сразу два функциональных интерфейса: java.util.function.Predicate — для фильтрации и java.util.function.Consumer — для действия, применяемого к подходящим объектам.

java.util.function.Predicate декларирует абстрактный метод test, который принимает объект и возвращает значение типа boolean в зависимости от соответствия переданного объекта требуемым критериям.

java.util.function.Consumer декларирует абстрактный метод accept, который принимает объект и выполняет над ним требуемые действия.

Метод printCars превратится во что-то похожее на следующий метод:

И первоначальную задачу вывести из полученного списка автомобили, у которых тип кузова (body) — STATION_WAGON и мощность (power) — больше 200 л.с. мы решили бы следующим вызовом метода

processCars с использованием лямбда-выражений:

Или при помощи анонимных классов:

Вариант вызова метода processCars с использованием лямбда-выражений значительно компактнее.

Лямбды, анонимные классы и обычные классы

Как уже было написано, лямбда-выражения могут заменить анонимные классы, которые реализуют функциональные интерфейсы, но в остальных случаях анонимные классы не теряют актуальности.

Если одно и то же лямбда-выражение (или анонимный класс) используется в нескольких случаях, то появляется смысл сделать его членом класса или объекта, или и вовсе написать полноценный класс, реализующий необходимый интерфейс.

Но в большинстве случаев, там где можно применять лямбда-выражения, например в Stream, Optional или CompletableFuture, логичнее применять именно лямбды.

Полезные ссылки

29) Лямбда-функции Python — CoderLessons.com

Что такое лямбда?

Лямбды, также известные как анонимные функции, представляют собой небольшие ограниченные функции, которым не нужно имя (т. Е. Идентификатор). Лямбда-функции были впервые введены в область математики Алонзо Черчем в 1930-х годах.

Сегодня многие современные языки программирования, такие как Java, Python, C # и C ++, поддерживают лямбда-функции для добавления функциональности в языки.

В этом уроке по лямбде вы узнаете:

Лямбды в Python

В Python лямбда-выражения (или лямбда-формы) используются для создания анонимных функций. Для этого вы будете использовать ключевое слово

lambda (так же, как вы используете def для определения нормальных функций).

Каждая анонимная функция, которую вы определяете в Python, будет состоять из 3 основных частей:

  • Лямбда ключевое слово.
  • Параметры (или связанные переменные) и
  • Тело функции.

Лямбда-функция может иметь любое количество параметров, но тело функции может содержать только одно выражение.

Более того, лямбда записывается в одной строке кода и также может быть вызвана немедленно. Вы увидите все это в действии в следующих примерах.

Синтаксис и примеры

Формальный синтаксис для написания лямбда-функции приведен ниже:

lambda p1, p2: expression 

Здесь p1 и p2 – параметры, которые передаются лямбда-функции. Вы можете добавить столько параметров, сколько вам нужно.

Однако обратите внимание, что мы не используем скобки вокруг параметров, как с обычными функциями. Последняя часть (выражение) – это любое допустимое выражение Python, которое работает с параметрами, которые вы предоставляете функции.

Пример 1

Теперь, когда вы знаете о лямбдах, давайте попробуем это на примере. Итак, откройте свой IDLE и введите следующее:

adder = lambda x, y: x + y
print (adder (1, 2))

Вот вывод:

3

Код Объяснение

Здесь мы определяем переменную, которая будет содержать результат, возвращаемый лямбда-функцией.

1. Ключевое слово lambda, используемое для определения анонимной функции.

2. x и y – параметры, которые мы передаем лямбда-функции.

3. Это тело функции, которое добавляет 2 параметра, которые мы передали. Обратите внимание, что это одно выражение. Вы не можете написать несколько операторов в теле лямбда-функции.

4. Вызываем функцию и печатаем возвращаемое значение.

Пример 2

Это был базовый пример для понимания основ и синтаксиса лямбды. Давайте теперь попробуем распечатать лямбду и посмотрим на результат. Снова откройте свой IDLE и введите следующее:

#What a lambda returns
string='some kind of a useless lambda'
print(lambda string : print(string))

Теперь сохраните ваш файл и нажмите F5, чтобы запустить программу. Это вывод, который вы должны получить.

Вывод:

<function <lambda> at 0x00000185C3BF81E0>

Что тут происходит? Давайте посмотрим на код, чтобы понять дальше.

Код Объяснение

  1. Здесь мы определяем строку, которую вы передадите в качестве параметра лямбде.
  2. Мы объявляем лямбду, которая вызывает оператор печати и печатает результат.

Но почему программа не печатает строку, которую мы передаем? Это потому, что сама лямбда возвращает функциональный объект. В этом примере лямбда не

называется функцией печати , но просто возвращая объект функции и место в памяти , где она хранится. Вот что печатается на консоли.

Пример 3

Однако, если вы напишите программу, подобную этой:

#What a lambda returns #2
x="some kind of a useless lambda"
(lambda x : print(x))(x)

И запустите его, нажав F5, и вы увидите такой вывод.

Вывод:

some kind of a useless lambda

Теперь вызывается лямбда, и передаваемая нами строка печатается на консоли. Но что это за странный синтаксис и почему лямбда-определение заключено в квадратные скобки? Давайте поймем это сейчас.

Код Объяснение

  1. Вот та же строка, которую мы определили в предыдущем примере.
  2. В этой части мы определяем лямбду и немедленно вызываем ее, передавая строку в качестве аргумента. Это то, что называется IIFE, и вы узнаете больше об этом в следующих разделах этого руководства.

Пример 4

Давайте посмотрим на последний пример, чтобы понять, как выполняются лямбда-выражения и обычные функции. Итак, откройте свой IDLE и в новом файле введите следующее:

#A REGULAR FUNCTION
def guru( funct, *args ):
funct( *args )
def printer_one( arg ):
return print (arg)
def printer_two( arg ):
print(arg)
#CALL A REGULAR FUNCTION 
guru( printer_one, 'printer 1 REGULAR CALL' )
guru( printer_two, 'printer 2 REGULAR CALL \n' )
#CALL A REGULAR FUNCTION THRU A LAMBDA
guru(lambda: printer_one('printer 1 LAMBDA CALL'))
guru(lambda: printer_two('printer 2 LAMBDA CALL'))

Теперь сохраните файл и нажмите F5, чтобы запустить программу. Если вы не допустили ошибок, вывод должен быть примерно таким.

Вывод:

принтер 1 обычный звонок

принтер 2 РЕГУЛЯРНЫЙ ВЫЗОВ

принтер 1 LAMBDA CALL

принтер 2 LAMBDA CALL

Код Объяснение

  1. Функция с именем guru, которая принимает другую функцию в качестве первого параметра и любые другие аргументы после него.
  2. printer_one – это простая функция, которая печатает переданный ей параметр и возвращает его.
  3. printer_two похож на printer_one, но без оператора return.
  4. В этой части мы вызываем функцию гуру и передаем функции принтера и строку в качестве параметров.
  5. Это синтаксис для достижения четвертого шага (то есть вызова функции гуру), но с использованием лямбд.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать лямбда-функции с map (), redu () и filter () в Python.

Использование лямбды со встроенными Python

Лямбда-функции предоставляют элегантный и мощный способ выполнения операций с использованием встроенных методов в Python. Это возможно, потому что лямбды могут быть вызваны немедленно и переданы в качестве аргумента этим функциям.

IIFE в Python Lambda

IIFE обозначает выполнение немедленно вызванной функции. Это означает, что лямбда-функция вызывается, как только она определена. Давайте разберемся с этим на примере; запустите ваш IDLE и введите следующее:

 (lambda x: x + x)(2) 

Вот вывод и объяснение кода:

Эта способность вызывать лямбды немедленно позволяет вам использовать их внутри функций, таких как map () и redu (). Это полезно, потому что вы можете не захотеть использовать эти функции снова.

лямбды в фильтре ()

Функция фильтра используется для выбора некоторых конкретных элементов из последовательности элементов. Последовательность может быть любым итератором, таким как списки, множества, кортежи и т. Д.

Элементы, которые будут выбраны, основаны на некотором предопределенном ограничении. Требуется 2 параметра:

  • Функция, которая определяет ограничение фильтрации
  • Последовательность (любой итератор, такой как списки, кортежи и т. Д.)

Например,

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = filter (lambda x: x > 4, sequences) 
print(list(filtered_result))

Вот вывод:

[10, 8, 7, 5, 11]

Объяснение кода:

1. В первом утверждении мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит несколько чисел.

2. Здесь мы объявляем переменную с именем Filter_result, которая будет хранить отфильтрованные значения, возвращаемые функцией filter ().

3. Лямбда-функция, которая запускается для каждого элемента списка и возвращает значение true, если оно больше 4.

4. Распечатайте результат, возвращаемый функцией фильтра.

лямбды на карте ()

функция map используется для применения определенной операции к каждому элементу в последовательности. Как и filter (), он также принимает 2 параметра:

  1. Функция, которая определяет операцию, чтобы выполнить на элементах
  2. Одна или несколько последовательностей

Например, вот программа, которая печатает квадраты чисел в данном списке:

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = map (lambda x: x*x, sequences) 
print(list(filtered_result))

Вывод:

 [100, 4, 64, 49, 25, 16, 121, 0, 1]

[КР1]

Объяснение кода:

  1. Здесь мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит несколько чисел.
  2. Мы объявляем переменную с именем Filter_result, которая будет хранить сопоставленные значения
  3. Лямбда-функция, которая запускается для каждого элемента списка и возвращает квадрат этого числа.
  4. Распечатать результат, возвращенный функцией карты.

лямбды в уменьшении ()

Функция Reduce, например map (), используется для применения операции к каждому элементу в последовательности. Тем не менее, он отличается от карты в своей работе. Далее следуют шаги, которые выполняет функция redu () для вычисления вывода:

Шаг 1) Выполните заданную операцию на первых 2 элементах последовательности.

Шаг 2) Сохраните этот результат

Шаг 3) Выполните операцию с сохраненным результатом и следующим элементом в последовательности.

Шаг 4) Повторяйте, пока не останется больше элементов.

Он также принимает два параметра:

  1. Функция, которая определяет операцию, которая будет выполнена
  2. Последовательность (любой итератор, такой как списки, кортежи и т. Д.)

Например, вот программа, которая возвращает произведение всех элементов в списке:

from functools import reduce
sequences = [1,2,3,4,5]
product = reduce (lambda x, y: x*y, sequences)
print(product)

Вот вывод:

120

Объяснение кода:

  1. Уменьшение импорта из модуля functools
  2. Здесь мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит несколько чисел.
  3. Мы объявляем переменную с именем product, которая будет хранить уменьшенное значение
  4. Лямбда-функция, которая запускается для каждого элемента списка. Он вернет произведение этого числа согласно предыдущему результату.
  5. Распечатать результат, возвращаемый функцией Reduce.

Почему (и почему нет) использовать лямбда-функции?

Как вы увидите в следующем разделе, лямбды обрабатываются так же, как и обычные функции на уровне интерпретатора. В некотором смысле, вы можете сказать, что лямбда-выражения предоставляют компактный синтаксис для написания функций, которые возвращают одно выражение.

Однако вы должны знать, когда стоит использовать лямбды и когда их избегать. В этом разделе вы узнаете некоторые принципы проектирования, используемые разработчиками Python при написании лямбд.

Один из наиболее распространенных вариантов использования лямбд – в функциональном программировании, поскольку Python поддерживает парадигму (или стиль) программирования, известную как функциональное программирование.

Это позволяет вам предоставлять функцию в качестве параметра другой функции (например, в карте, фильтре и т. Д.). В таких случаях использование лямбда-выражения предлагает элегантный способ создания одноразовой функции и передачи ее в качестве параметра.

Когда не следует использовать лямбду?

Вы никогда не должны писать сложные лямбда-функции в производственной среде. Кодерам, которые поддерживают ваш код, будет очень трудно расшифровать его. Если вы обнаружите, что делаете сложные однострочные выражения, было бы гораздо лучше определить правильную функцию. Рекомендуется помнить, что простой код всегда лучше сложного кода.

Лямбда против регулярных функций

Как уже говорилось ранее, лямбды – это [vV4] [J5] просто функции, с которыми не связан идентификатор. Проще говоря, это функции без имен (следовательно, анонимные). Вот таблица, чтобы проиллюстрировать разницу между лямбдами и обычными функциями в python.

Лямбда

Регулярные функции

Синтаксис:

lambda x : x + x 

Синтаксис:

def (x) :
return x + x 

Лямбда-функции могут иметь только одно выражение в своем теле.

Регулярные функции могут иметь несколько выражений и операторов в своем теле.

Лямбды не имеют имени, связанного с ними. Вот почему они также известны как анонимные функции.

Обычные функции должны иметь имя и подпись.

Лямбды не содержат оператора return, потому что тело возвращается автоматически.

Функции, которые должны возвращать значение, должны включать инструкцию возврата.

Объяснение различий?

Основное отличие лямбда-функции от обычной функции заключается в том, что лямбда-функция вычисляет только одно выражение и выдает объект функции. Следовательно, мы можем назвать результат лямбда-функции и использовать его в нашей программе, как мы это делали в предыдущем примере.

Обычная функция для приведенного выше примера будет выглядеть так:

def adder (x, y):
return x + y 
print (adder (1, 2))

Здесь мы должны определить имя для функции, которая возвращает результат при его вызове . Лямбда-функция не содержит оператора return, потому что у нее будет только одно выражение, которое всегда возвращается по умолчанию. Вам даже не нужно назначать лямбду, так как она может быть немедленно вызвана (см. Следующий раздел). Как вы увидите в следующем примере, лямбды становятся особенно мощными, когда мы используем их со встроенными функциями Python.

Тем не менее, вы все еще можете задаться вопросом, чем лямбды отличаются от функции, которая возвращает единственное выражение (как показано выше). На уровне переводчика, нет большой разницы. Это может звучать удивительно, но любая лямбда-функция, которую вы определяете в Python, интерпретатор интерпретирует как нормальную функцию.

Как вы можете видеть на диаграмме, эти два определения обрабатываются интерпретатором Python одинаково при преобразовании в байт-код. Теперь вы не можете назвать лямбда- функцию, потому что она зарезервирована Python, но любое другое имя функции даст тот же байт-код [KR6].

Резюме

  • Лямбды, также известные как анонимные функции, представляют собой небольшие ограниченные функции, которым не нужно имя (т. Е. Идентификатор).
  • Каждая лямбда-функция в Python состоит из 3 основных частей:
  • Лямбда ключевое слово.
  • Параметры (или связанные переменные) и
  • Тело функции.
  • Синтаксис для написания лямбда-выражения: параметр лямбда-выражения: выражение
  • Лямбда может иметь любое количество параметров, но они не заключены в фигурные скобки
  • Лямбда может иметь только 1 выражение в теле функции, которое возвращается по умолчанию.
  • На уровне байт-кода нет большой разницы между тем, как интерпретатор обрабатывает лямбды и обычные функции.
  • Лямбды поддерживают IIFE через этот синтаксис: (лямбда-параметр: выражение) (аргумент)
  • Лямбды обычно используются со следующими встроенными модулями Python:
  • Фильтр: фильтр (лямбда-параметр: выражение, итеративная последовательность)
  • Карта: карта (лямбда-параметр: выражение, итеративные последовательности)
  • Уменьшить: уменьшить (лямбда-параметр1, параметр2: выражение, итеративная последовательность)
  • Не пишите сложные лямбда-функции в производственной среде, потому что это будет сложно для разработчиков кода.

[J5] Я добавил таблицу, но для понимания различий необходимо пояснение.

[vV4] Поместите этот раздел в таблицу fomat. Смотрите эту ссылку: https://www.guru99.com/call-by-value-vs-call-by-reference.html добавить дополнительные пункты в этом разделе.

[J3] Это ниже объяснения

[vV2] Изображение отсутствует в этом разделе.

[KR1] Не хотите, чтобы изображения кода… просто вставьте вывод в тег pre… делайте это везде

[KR6] Добавьте больше примеров, так как мы хотим, чтобы количество слов было 2300+

 

lambda — цикл — Что такое лямбда(функция)?

лямбда выражения java примеры

(14)

Для человека без comp-sci фона, что такое лямбда в мире компьютерных наук?

Я проиллюстрирую его интуитивно шаг за шагом в простых и читаемых кодах python.

Короче говоря, лямбда — это просто анонимная и встроенная функция.

Давайте начнем с задания, чтобы понять lambdas как первокурсника с фоном базовой арифметики.

Схема присвоения — это «имя = значение», см.

In [1]: x = 1
   ...: y = 'value'
In [2]: x
Out[2]: 1
In [3]: y
Out[3]: 'value'

‘x’, ‘y’ — это имена и 1, значение — значения. Попробуйте функцию в математике

In [4]: m = n**2 + 2*n + 1
NameError: name 'n' is not defined

Отчеты об ошибках,
вы не можете написать математику непосредственно в качестве кода, ‘n’ должно быть определено или присвоено значению.

In [8]: n = 3.14
In [9]: m = n**2 + 2*n + 1
In [10]: m
Out[10]: 17.1396

Теперь он работает, что если вы настаиваете на объединении двух линий seperarte с одним. Наступает lambda

In [13]: j = lambda i: i**2 + 2*i + 1
In [14]: j
Out[14]: <function __main__.<lambda>>

Ошибок не сообщалось.

Это взгляд на lambda , он позволяет вам писать функцию в одной строке, как и в математике, в компьютер напрямую.

Мы увидим это позже.

Давайте продолжим углубляться в «присвоение».

Как показано выше, символ равенства = работает для простых данных (1 и «значение») и простого выражения (n ** 2 + 2 * n + 1).

Попробуй это:

In [15]: x = print('This is a x')
This is a x
In [16]: x
In [17]: x = input('Enter a x: ')
Enter a x: x

Он работает для простых операторов, в python имеется 11 типов . Простые операторы — документация Python 3.6.3

Как насчет составной инструкции,

In [18]: m = n**2 + 2*n + 1 if n > 0
SyntaxError: invalid syntax
#or
In [19]: m = n**2 + 2*n + 1, if n > 0
SyntaxError: invalid syntax

Там появляется def enable it working

In [23]: def m(n):
    ...:     if n > 0:
    ...:         return n**2 + 2*n + 1
    ...:
In [24]: m(2)
Out[24]: 9

Tada, проанализируйте его, «m» — это имя, «n ** 2 + 2 * n + 1» — значение. : является вариантом ‘=’.
Найдите его, если только для понимания, все начинается с назначения, и все назначается.

Теперь вернемся к lambda , у нас есть функция с именем ‘m’

Пытаться:

In [28]: m = m(3)
In [29]: m
Out[29]: 16

Здесь есть два имени «m», функция m уже имеет имя, дублируется.

Это форматирование:

In [27]: m = def m(n):
    ...:         if n > 0:
    ...:             return n**2 + 2*n + 1
    SyntaxError: invalid syntax

Это не умная стратегия, поэтому отчеты об ошибках

Мы должны удалить один из них, установить функцию без имени.

m = lambda n:n**2 + 2*n + 1

Это называется «анонимная функция»

В заключение,

  1. lambda в встроенной функции, которая позволяет вам написать функцию в одной прямой, как это делается в математике
  2. lambda анонимно

Надеюсь это поможет.

Что такое лямбда зонд. Принцип действия и причины выхода из строя.

Лямбда зонд – особый кислородный датчик или лямбда –контроллер позволяющий контролировать и измерять количественное наличие остаточного кислорода в выхлопных газах автомобилей.

Главное направление данного устройства – отслеживание и передача электронной системе управления данных о полноте сгорания топлива и качестве, путем впрыска топлива. Именно за счет этого обеспечиваются оптимальные условия работы катализатора выхлопа.

Предпосылками для применения катализаторов стали жесткие экологические нормы, предъявляемые к автомобильным выхлопам, поскольку задача данных устройств в снижении углекислоты. Чтобы полноценно функционировать необходимо, равномерное сгорание в цилиндрах сгорало строго определенного количества воздуха с минимальным процентом отклонения.

Такое точное регулирование сгораемого топлива обеспечивается за счет системы питания с регулируемым электроникой впрыском. Лямбда-зонд – это датчик кислорода, который берет в выпускном тракте на себя функцию контролера.

Место установки лямбда-зонда

Для максимального продуктивного измерения показателей остатка воздуха в сгоревшей смеси датчик кислорода лямбда зонд необходимо монтировать в выпускном коллекторе, расположив около катализатора.

Считывание информации будет осуществляться через блок управления топливной системой, которая контролирует увеличение или уменьшение интенсивности впрыска топлива в цилиндры.

В современных автомобилях есть дополнительный лямбд-зонд, располагаемый в месте выхода катализатора. Это необходимо для увеличения точности приготовления смеси.

Принцип действия

Кислородные датчики по принципу работы функционируют:

  • На основе оксида циркония.
  • На основе оксида титана. В этом случае, если изменяется состав выхлопа, то изменяется электрическое сопротивление
  • Широкополосный. С ним связан изменение напряжения и полярности тока. Его особенность в способности реагировать не только на отклонения в составе рабочей смеси, но и на его численное значение.

Основывается работа лямбда зонда на использовании особого гальванического элемента, в которой расположена пара электродов. Для одного из них обвивание идет выхлопными газами, а для другого характерно чистым атмосферным воздухом.

Рабочий механизм датчика лямбда зонд запускается после разогрева до 300 и более градусов, в том момент, когда проводником становится циркониевый электролит, а количественное различие поступающего кислорода из выхлопной трубы и атмосферы направлено на появление напряжения на электродах.

Когда запускается и прогревается двигатель, кислородный датчик не оказывает влияние на управление топливным впрыском, а корректировку осуществляют другие сигнализаторы (датчики температуры системы охлаждения, положения дросселя, числа оборотов и прочие).

Кроме нагреваемых циркониевых, на основе двуокиси титана бывают холодные контроллеры. Они созданы не для генерирования электричества, а направлены на изменение сопротивления воздушного потока, что служит основной сигнальной картой для систем управления впрыском.

Преимущество такого лямбда датчик кислорода в том, что его работа начинается сразу после пуска двигателя, но широкого распространения он не получил, так как выполнен в сложной конструкции и дорого обходится. Встречается лямбда зонд данного типа в моделях BMW, Nissan, и Jaguar.

Причины выхода из строя

Датчик кислорода может прийти в неисправности или начать неправильно работать по ряду причин:

  • если произошел в питающей или контрольной электро цепи разрыв;
  • было замыкание;
  • если при использовании топлива с присадками, произошло засорение. Наиболее пагубными становятся свинец, силикон, сера;
  • вследствие регулярных термических перегрузок, связанных с проблемами зажигания;
  • произошло после поездок по бездорожью механическое повреждение.

У всякого датчика есть свой срок службы и чем он больше, тем медленнее становится его реакция на изменение состава топливной смеси. Возраст датчика можно хорошо увидеть на моторах с непосредственным впрыском. Необходимо учитывать, что если плохое состояние маслосъемных колец или произошло попадание в цилиндры антифриза, то датчик лямбда зонд не выдержит положенного срока и будет подлежать замене.

Следует обратить внимание на показатели лямбда датчик кислорода. Определить, что они выходит из строя можно по содержанию углекислоты в выхлопе, которая резко повышается от значения в 0,1-0,3% до 3%, а часто и 7%. Если обнаружено, что кислородный датчик не работает, то сложно снизить его значение без ремонта или замены.

Аналогичные сложности могут возникнуть и в моделях с двумя зонтами, если пришел в неисправность хоть один из них, для рабочей среды понадобится поработать над серьезным изменением настроек электроники.

Признаки выхода лямбда-зонда из строя

Определить неисправность датчик кислорода можно по следующим признакам:

  • неисправный датчик нужно незамедлительно менять, иначе чревато выходом из строя катализатора;
  • ухудшилась разгонная динамика;
  • обнаружен прерывистый холостой ход;
  • происходят скачки расхода топлива;
  • растет токсичность выхлопа, параметры которой определить без специального оборудования невозможно.

Чтобы лямбда зонд неожиданно не стал несправным, его необходимо регулярно менять, не подогреваемые датчики примерно через каждые 50-80 тыс. километров ; подогреваемые через 100 тыс. и планарные каждые 160 тыс. км. Но, торопиться с выбрасывание старой лямбды не нужно. Для этого необходимо проверить лямбда-зонд на его реальное состояние.

Рекомендовано проверять лямбда датчика и систему, регулирующую топливную смесь, каждые 30 тыс. км. Это не будет защитой от поломок вследствие механического повреждения или засорения, но предотвратит поломки из-за износа.

Своевременная замена лямбда-зонда это:

  • экономия до 15% топлива;
  • снижение до минимума токсичности выхлопа;
  • возможность продлить ресурсы катализатора;
  • возможность улучшить динамические характеристики автомобиля.

Устранение неисправностей

Официально технология ремонта лямбда-зондов не разработана. Это означает, что в случае поломки не в контактной сети, устройство следует незамедлительно заменить.

У подпольных СТО есть практика восстановление датчиков, которые перестали работать из-за отложения нагара под защитным колпачком, через технологию удаления налета.

Осуществляется это через промывку в ортофосфорной кислоте датчика, которая не оказывает уничтожающего влияния на электроды. Такая мойка не всегда эффективна, и если датчик после нее не пришел в рабочий механизм, он на 100 % подлежит замене.

Можно заменить на Лямбду Android?

Можно заменить на Лямбду?

Обратите внимание, что замена анонимного класса лямбда возможна только в том случае, если анонимный класс имеет один метод. Если у анонимного класса больше методов, замена невозможна. Из документации Oracle: в предыдущем разделе «Анонимные классы» показано, как реализовать базовый класс, не давая ему имени.

Что такое лямбда в Android?

Лямбда-выражения — одна из наиболее важных функций, добавленных в Java 8.… Лямбда-выражения позволяют делать это гораздо более компактным и понятным способом. Например, в Android лямбды могут заменять анонимный внутренний класс при предоставлении прослушивателей событий.

Как заменить лямбда-выражение ссылкой на метод?

Подводя итог: если цель лямбда-выражения состоит исключительно в том, чтобы передать параметр методу экземпляра, вы можете заменить его ссылкой на метод в экземпляре. Если передается статический метод, вы можете заменить его ссылкой на метод класса.

Что такое Java Lambda?

Лямбда-выражения были добавлены в Java 8. Лямбда-выражение — это короткий блок кода, который принимает параметры и возвращает значение. Лямбда-выражения похожи на методы, но им не нужно имя, и их можно реализовать прямо в теле метода.

Имеет ли смысл заменять лямбда-выражение ссылками на методы?

Если вы кодировали на Java 8, то, возможно, знаете, что использование ссылки на метод вместо лямбда-выражения делает ваш код более читабельным, поэтому рекомендуется по возможности заменять лямбда-выражение ссылкой на метод.

Почему ссылка на метод лучше, чем лямбда?

Иногда … лямбда-выражение не делает ничего, кроме вызова существующего метода. В таких случаях проще сослаться на существующий метод по имени. Ссылки на методы позволяют сделать это; они представляют собой компактные, легко читаемые лямбда-выражения для методов, у которых уже есть имя.

Какова цель лямбда-выражений?

Лямбда-выражение — это анонимная функция, которая обеспечивает очень сжатый и функциональный синтаксис, который в дальнейшем используется для написания анонимных методов. Программирование функции — это понятие тела, которое используется для создания типов дерева выражений или делегатов.

Могу ли я использовать Java 8 для Android?

Android не поддерживает Java 8. Он поддерживает только до Java 7 (если у вас есть kitkat), и все же у него нет invokedynamic, только новый синтаксический сахар. … Это зависимость сборки gradle, которая интегрирует retrolambda, инструмент, конвертирующий байт-код Java 8 обратно в Java 6/7.

Что такое лямбда в Котлине?

Лямбда-выражение — это упрощенное представление функции. Его можно передать как параметр, сохранить в переменной или даже вернуть как значение. Примечание. Если вы новичок в разработке приложений для Android или только начинаете, вам следует начать с Kotlin для Android: Введение.

В чем разница между ссылкой на метод и лямбда-выражением?

Лямбда-выражение — это анонимный метод (метод без имени), который используется для обеспечения встроенной реализации метода, определенного функциональным интерфейсом, в то время как ссылка на метод похожа на лямбда-выражение, которое ссылается на метод без его выполнения.

Почему мы ссылаемся на метод?

Ссылка на метод используется для ссылки на метод функционального интерфейса. Это компактная и простая форма лямбда-выражения. Каждый раз, когда вы используете лямбда-выражение только для ссылки на метод, вы можете заменить свое лямбда-выражение ссылкой на метод.

Что такое тип лямбда-выражения?

Что такое тип лямбда-выражения? В языках, поддерживающих функции первого класса, тип лямбда-выражения будет функцией; но в Java лямбда-выражения представлены как объекты, поэтому они должны быть привязаны к определенному типу объекта, известному как функциональный интерфейс.

В чем преимущество лямбда-выражений в Java?

Используя Stream API и лямбда-выражения, мы можем добиться более высокой эффективности (параллельное выполнение) в случае массовых операций с коллекциями. Кроме того, лямбда-выражения могут помочь в достижении внутренней итерации коллекций, а не внешней итерации, как показано в приведенном выше примере.

Что такое лямбда в Java и для чего она используется?

Лямбда-выражение — это новая и важная функция Java, которая была включена в Java SE 8. Оно обеспечивает ясный и лаконичный способ представления интерфейса одного метода с помощью выражения. Это очень полезно в библиотеке коллекций. Это помогает перебирать, фильтровать и извлекать данные из коллекции.

Как написать лямбда-функцию?

Войдите в свою учетную запись AWS и перейдите в консоль Lambda. Щелкните Создать функцию. Мы будем создавать лямбду с нуля, поэтому выберите вариант «Автор с нуля». Введите подходящее имя для вашей лямбда-функции, выберите среду выполнения Python и определите роль, которую будет использовать ваша лямбда-функция.

Что такое AWS Lambda? — AWS Lambda

Lambda — это служба вычислений, которая позволяет запускать код без предоставления серверов или управления ими. Lambda запускает ваш код в высокодоступной вычислительной инфраструктуре и выполняет все администрирование вычислительных ресурсов, включая обслуживание серверов и операционных систем, выделение ресурсов и автоматическое масштабирование, мониторинг кода и Ведение журнала. С помощью Lambda вы можете запускать код практически для любого типа приложения или серверной службы.Все, что вам нужно сделать предоставляет ваш код на одном из языков, поддерживаемых Lambda.

В Руководстве разработчика AWS Lambda мы предполагаем, что у вас есть опыт кодирования, компиляции и развертывания программ. используя один из поддерживаемых языков.

Вы организуете свой код в функции Lambda. Lambda запускает вашу функцию только при необходимости и автоматически масштабируется, от нескольких запросов в день до тысяч в секунду. Вы платите только за потребляемое вычислительное время. бесплатно, когда ваш код не работает.

Вы можете вызывать свои функции Lambda с помощью Lambda API, или Lambda может запускать ваши функции в ответ на события из других сервисов AWS. Например, вы можете использовать Lambda для:

  • Создание триггеров обработки данных для сервисов AWS, таких как Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) и Amazon DynamoDB.

  • Обработка данных потоковой передачи, хранящихся в Amazon Kinesis.

  • Создайте собственную серверную часть, которая работает с масштабом, производительностью и безопасностью AWS.

Lambda — это высокодоступная служба. Дополнительные сведения см. в Соглашении об уровне обслуживания AWS Lambda.

Когда следует использовать Lambda?

Lambda — это идеальная вычислительная служба для многих сценариев приложений, если вы можете запускать код своего приложения. используя стандартную среду выполнения Lambda и ресурсы, предоставляемые Lambda. Lambda лучше всего подходит для более коротких рабочих нагрузок, управляемых событиями, поскольку функции Lambda выполняются до 15 минут на вызов.

При использовании Lambda вы несете ответственность только за свой код. Lambda управляет вычислительным парком, который предлагает баланс памяти, ЦП, сети и других ресурсов для запуска вашего кода. Поскольку Lambda управляет этими ресурсами, вы не может войти в вычислительные экземпляры или настроить операционную систему на предоставленном время выполнения. Lambda выполняет операционную и административную деятельность от вашего имени, включая управление мощности, мониторинга и регистрации ваших функций Lambda.

Если вам необходимо управлять собственными вычислительными ресурсами, у AWS есть другие вычислительные сервисы, соответствующие вашим потребностям. За пример:

  • Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) предлагает на выбор широкий спектр типов инстансов EC2. Это позволяет настроить операционные системы, настройки сети и безопасности, а также весь программный стек. Вы несете ответственность за выделение ресурсов, мониторинг работоспособности и производительности парка, а также использование зон доступности для устранения сбоев толерантность.

  • AWS Elastic Beanstalk позволяет развертывать и масштабировать приложения в Amazon EC2. Вы сохраняете владение и полный контроль над базовыми экземплярами EC2.

Лямбда-функции

Следующие ключевые функции помогают разрабатывать приложения Lambda, которые являются масштабируемыми, безопасными и простыми в использовании. расширяемый:

Управление параллелизмом и масштабированием

Параллелизм и средства управления масштабированием такие как ограничения параллелизма и обеспеченный параллелизм, дают вам детальный контроль над масштабированием и скоростью отклика ваших производственных приложений.

Функции, определенные как образы контейнеров

Используйте предпочитаемые вами инструменты для работы с образами контейнеров, рабочие процессы и зависимости для создания, тестирования и развертывания функций Lambda.

Подпись кода
Подписание кода

для Lambda обеспечивает доверие и целостность элементы управления, которые позволяют вам убедиться, что только неизмененный код, опубликованный утвержденными разработчиками, развернут в ваши лямбда-функции.

Лямбда-удлинители

Вы можете использовать расширения Lambda для расширения возможностей Lambda. функции. Например, используйте расширения, чтобы упростить интеграцию Lambda с вашими любимыми инструментами для мониторинг, наблюдаемость, безопасность и управление.

Схемы функций

Схема функции содержит пример кода, показывающий, как использовать Lambda с другими сервисами AWS или сторонние приложения.Чертежи включают образцы кода и предустановки конфигурации функций для Node.js и Среды выполнения Python.

Доступ к базе данных

Прокси базы данных управляет пулом подключений к базе данных и передает запросы от функции. Это позволяет функции достигать высокого уровня параллелизма без исчерпание соединений с базой данных.

Доступ к файловым системам

Вы можете настроить функцию для подключения файла Amazon Elastic File System (Amazon EFS). системы в локальный каталог.С помощью Amazon EFS ваш функциональный код может получать доступ к общим ресурсам и изменять их. безопасно и с высокой степенью параллелизма.

Начало работы с Lambda

Для эффективной работы с Lambda вам необходимы опыт программирования и знания в следующих областях:

  • ОС и команды Linux, а также такие понятия, как процессы, потоки и права доступа к файлам.

  • Концепции облачных вычислений и концепции IP-сетей (для общедоступных и частных сетей).

  • Концепции распределенных вычислений, такие как HTTP как IPC, очереди, обмен сообщениями, уведомления и параллелизм.

  • Знакомство с сервисами и концепциями безопасности: AWS Identity and Access Management (IAM) и принципы управления доступом, а также Служба управления ключами AWS (AWS KMS) и инфраструктура открытых ключей.

  • Знакомство с ключевыми сервисами, взаимодействующими с Lambda: Amazon API Gateway, Amazon S3, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) и ДинамоДБ.

  • Настройка экземпляров EC2 с Linux.

Если вы впервые пользуетесь Lambda, мы рекомендуем вам начать со следующих тем, которые помогут вам научиться основы:

AWS также предоставляет следующие ресурсы для изучения бессерверных приложений и Lambda:

Lambda интегрируется с другими сервисами AWS для вызова функций на основе события, которые вы укажете.Например:

  • Используйте шлюз API для обеспечения безопасного и масштабируемого шлюза для веб-API. которые направляют HTTP-запросы к функциям Lambda.

  • Для служб, создающих очередь или поток данных (таких как DynamoDB и Kinesis), Lambda опрашивает очередь или поток данных из службы и вызывает ваша функция для обработки полученных данных.

  • Определите события Amazon S3, которые вызывают функцию Lambda для обработки объектов Amazon S3, например, когда объект создается или удаляется.

  • Используйте функцию Lambda для обработки сообщений Amazon SQS или уведомлений Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).

  • Используйте пошаговые функции AWS для объединения функций Lambda в бессерверные рабочие процессы, называемые конечными автоматами.

Доступ к лямбде

Вы можете создавать, вызывать и управлять функциями Lambda, используя любой из следующих интерфейсов:

  • Консоль управления AWS — Предоставляет доступ к веб-интерфейсу ваши функции.Дополнительные сведения см. в разделе Консоль Lambda.

  • Интерфейс командной строки AWS (AWS CLI) — предоставляет команды для широкого набора службы, включая Lambda, и поддерживается в Windows, macOS и Linux. Дополнительные сведения см. в разделе Использование Lambda с интерфейсом командной строки AWS.

  • AWS SDK — предоставление API для конкретных языков и управление многими сведения о соединении, такие как вычисление подписи, обработка повторных попыток запроса и обработка ошибок.Для большего информацию см. в AWS SDK.

  • AWS CloudFormation — позволяет создавать шаблоны, определяющие ваш Lambda Приложения. Дополнительные сведения см. в разделе Приложения AWS Lambda. AWS CloudFormation также поддерживает комплект AWS Cloud Development Kit (CDK).

  • Модель бессерверных приложений AWS (AWS SAM) — предоставляет шаблоны и интерфейс командной строки для настройки и управлять бессерверными приложениями AWS.Дополнительные сведения см. в разделе AWS SAM.

Цены на Lambda

Дополнительная плата за создание лямбда-функций не взимается. Взимаются сборы за выполнение функции и за передача данных между Lambda и другими сервисами AWS. За некоторые дополнительные функции Lambda (такие как подготовленный параллелизм) также взимается плата. За дополнительной информацией, см. Цены на AWS Lambda.

Среды выполнения

Lambda — AWS Lambda

Lambda поддерживает несколько языков благодаря использованию сред выполнения.Для функции, определенной как образ контейнера, вы выбираете среду выполнения и дистрибутив Linux при создании образа контейнера. Чтобы изменить среду выполнения, вы создаете новый образ контейнера.

При использовании файлового архива .zip для пакета развертывания вы выбираете среду выполнения при создании функции. Чтобы изменить среду выполнения, вы можете обновить конфигурацию своей функции. Среда выполнения связана с одним из дистрибутивов Amazon Linux. Базовая среда выполнения обеспечивает дополнительные библиотеки и переменные среды, к которым вы можете получить доступ из код вашей функции.

Lambda вызывает вашу функцию в среде выполнения. Выполнение обеспечивает безопасную и изолированную среду выполнения, которая управляет ресурсами, необходимыми для запуска вашего функция. Lambda повторно использует среду выполнения из предыдущего вызова, если она доступна, или может создать новая среда выполнения.

Среда выполнения может поддерживать одну версию языка, несколько версий языка или несколько языков. Среды выполнения, относящиеся к языку или версии платформы, устарели. когда версия достигает конца жизни.

Имя Идентификатор SDK для JavaScript Операционная система Архитектуры

Node.js 14

узел js14.x

2.1001.0

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

узел.джс 12

узел js12.x

2.1001.0

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Имя Идентификатор SDK AWS для Python Операционная система Архитектуры

Питон 3.9

питон3.9

бото3-1.20.32 ботокор-1.23.32

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Питон 3.8

питон3.8

бото3-1.20.32 ботокор-1.23.32

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Питон 3.7

питон3.7

бото3-1.20.32 ботокор-1.23.32

Амазон Линукс

x86_64

Питон 3.6

питон3.6

бото3-1.20.32 ботокор-1.23.32

Амазон Линукс

x86_64

Имя Идентификатор SDK для Ruby Операционная система Архитектуры

Рубин 2.7

рубин2.7

3.0.1

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Имя Идентификатор ЖДК Операционная система Архитектуры

Ява 11

Java11

Амазонка-Корретто-11

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Ява 8

java8.ал2

Амазонка-Корретто-8

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Ява 8

Java8

Амазонка-Корретто-8

Амазон Линукс

x86_64

Имя Идентификатор Операционная система Архитектуры

Перейти 1.х

go1.x

Амазон Линукс

x86_64

Среды выполнения, использующие операционную систему Amazon Linux, например Go 1.x, не поддерживают архитектуру arm64. Чтобы использовать архитектуру arm64, вы можете запустить Go с предоставленной средой выполнения .al2.

Имя Идентификатор Операционная система Архитектуры

.НЕТТО 6

дотнет6

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

.NET Core 3.1

дотнеткор3.1

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Чтобы использовать другие языки в Lambda, вы можете реализовать пользовательскую среду выполнения. Среда выполнения Lambda предоставляет интерфейс времени выполнения для получения вызова события и отправка ответов. Вы можете развернуть пользовательскую среду выполнения вместе с кодом функции или в слое.

Имя Идентификатор Операционная система Архитектуры

Пользовательская среда выполнения

предоставляется.ал2

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Пользовательская среда выполнения

предусмотрено

Амазон Линукс

x86_64

Python Лямбда


Лямбда-функция — это небольшая анонимная функция.

Лямбда-функция может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно выражение.


Синтаксис

лямбда аргументы : выражение

Выражение выполняется и возвращается результат:

Пример

Добавьте 10 к аргументу a и вернуть результат:

x = лямбда a : a + 10
print(x(5))

Попробуй сам »

Лямбда-функции могут принимать любое количество аргументов:

Пример

Умножить аргумент на с аргументом b и вернуть результат:

x = лямбда a, b : a * b
print(x(5, 6))

Попробуй сам »

Пример

Суммировать аргумент a , б и в и вернуть результат:

x = лямбда a, b, c : a + b + c
print(x(5, 6, 2))

Попробуй сам »

Зачем использовать лямбда-функции?

Сила лямбда лучше проявляется, когда вы используете их как анонимные функция внутри другой функции.

Допустим, у вас есть определение функции, которое принимает один аргумент, и этот аргумент будет умножено на неизвестное число:

def myfunc(n):
  вернуть лямбда a : a * n

Используйте это определение функции, чтобы создать функцию, которая всегда удваивает номер, который вы отправляете:

Пример

защита myfunc(n):
вернуть лямбда a : a * n

mydoubler = myfunc(2)

print(mydoubler(11))

Попробуй сам »

Или используйте то же определение функции, чтобы сделать функцию, которая всегда утраивает номер, который вы отправляете:

Пример

защита myfunc(n):
вернуть лямбда a : a * n

mytripler = myfunc(3)

print(mytripler(11))

Попробуй сам »

Или используйте одно и то же определение функции, чтобы сделать обе функции в одном программа:

Пример

защита myfunc(n):
return lambda a : a * n

mydoubler = myfunc(2)
mytripler = myfunc(3)

print(mydoubler(11))
печать (мой триплер (11))

Попробуй сам »

Используйте лямбда-функции, когда анонимная функция требуется на короткий период времени.




Лямбда-функция в Python — как и когда использовать?

Лямбда-функция, также называемая «анонимной функцией», аналогична обычной функции Python, но может быть определена без имени.

1. Что такое лямбда-функция в Python?

Лямбда-функция, также называемая «анонимной функцией», аналогична обычной функции Python, но может быть определена без имени. В то время как обычные функции определяются с помощью ключевого слова def , анонимные функции определяются с помощью ключевого слова lambda .Однако они ограничены одной строкой выражения. Они могут принимать несколько параметров, как и обычные функции.

2. Синтаксис лямбда-функции

Синтаксис лямбда-функции задается следующим образом: лямбда-аргументы: выражение Обратите внимание, может быть любое количество аргументов, но может содержаться только одно выражение. Нет оператора return , который обычно присутствует в синтаксисе функции def . Функция просто вернет значение выражения, даже если нет инструкции return .

Содержание

3. Необходимость в лямбда-функциях

На это есть как минимум 3 причины:

    1. Лямбда-функции сокращают количество строк кода по сравнению с обычными функциями Python, определенными с помощью ключевого слова def . Но это не совсем так, потому что даже функции, определенные с помощью def , могут быть определены в одной строке. Но обычно функции def записываются более чем в 1 строку.

 

    1. Они обычно используются, когда функция требуется временно на короткий период времени, часто для использования внутри другой функции, такой как filter , map и reduce .

 

  1. Используя лямбда-функцию, вы можете определить функцию и вызвать ее сразу в конце определения. Это невозможно сделать с помощью функций def .

Давайте посмотрим больше на их реализацию в python.

4. Как использовать лямбда-функции: простой пример

Вам не нужно указывать имя для функции, как обсуждалось выше о синтаксисе лямбда-функции . Попробуем определить функцию для вычисления квадратов заданных значений.

  # вычисление квадратов с помощью лямбда
квадраты = лямбда х: х*х
print('Используя лямбда: ', квадраты(5))
  
  Использование лямбда: 25
  

Давайте также посмотрим, как выполнить ту же функцию, используя ключевое слово def , и сравним их.

  # вычисление квадратов с помощью def
защита квадратов_def(x):
    вернуть х * х
print('Используя определение: ', squares_def(5))
  

Вывод:

  Использование по умолчанию: 25
  

То же самое в одну строку.

  # вычисление квадратов с помощью def в одну строку
def squares_def(x): вернуть x*x

print('Используя определение: ', squares_def(5))
  
  Использование по умолчанию: 25
  

Обратите внимание, что при использовании ключевого слова def мы возвращаем определенное значение x*x . В случае функции lambda выражение x*x будет возвращено без написания явного оператора возврата. Как правило, при обычном использовании нет большой разницы в использовании ключевого слова def и lambda .Оба они на самом деле являются функциями. Давайте посмотрим их типы.

  # Типы
печать (тип (квадраты))
печать (тип (squares_def))
  
  <класс «функция»>
<класс 'функция'>
  

Оба они принадлежат классу функции .

5. Внутри функции lambda и def работают одинаково

Чтобы проверить, как они работают внутри, используйте ключевое слово dis . Ключевое слово dis предоставит удобочитаемую версию байт-кода Python, позволяющую проверять инструкции.

  # Инструкции байт-кода лямбда-функции
импорт дис
dis.dis(квадраты)
  
  2 0 LOAD_FAST 0 (x)
              2 LOAD_FAST 0 (х)
              4 BINARY_MULTIPLY
              6 ВОЗВРАТ_ЗНАЧЕНИЕ
  

Байт-код для обычной функции `def`.

  # Инструкции байт-кода функции def
импорт дис
dis.dis(squares_def)
  
  2 0 LOAD_FAST 0 (x)
              2 LOAD_FAST 0 (х)
              4 BINARY_MULTIPLY
              6 ВОЗВРАТ_ЗНАЧЕНИЕ
  

Обратите внимание, что процесс, выполняемый обеими функциями, абсолютно одинаков.Таким образом, нет никакой реальной разницы в том, как они выполняются.

6. Лямбда-функции могут иметь 0 или 1 выражение, не более.

  1. Нет выражения : не содержит выражения, дает одинаковый вывод для всех аргументов.
  x = лямбда: «привет, мир»
печать (х())
  

Вывод:

  привет мир
  
  1. Одно выражение: Они могут содержать либо одно выражение, либо не содержать никакого выражения. Мы не можем поместить более одного выражения в лямбда-функцию.
  new_single = лямбда x : (x%2)
печать (новый_сингл (10))
  
  0
  

Вы можете реализовать лямбда-функцию без использования имени переменной. Вы также можете напрямую передать значения аргументов в функцию lambda сразу после ее определения с помощью круглых скобок. Это невозможно сделать с помощью функций def .

  (лямбда x,y : x*y)(5,7)
#> 7
  

Это не работает с функцией def .

 
def умножить (x, y): вернуть x * y (5,7)
  

8. Можно писать функции более высокого порядка, используя лямбда

Лямбда-функция может принимать другую функцию в качестве аргумента. Давайте рассмотрим пример вложенных лямбда-функций, лямбда-функции внутри другой лямбда-функции.

  # Определите лямбда-функцию, которая может принимать другую лямбда-функцию (func1).
high_order = лямбда x, lmbfunc: x*lmbfunc(x)

# Внутренняя лямбда-функция определяется при вызове функции high_order.high_order(10, лямбда x : x*x)
#> 1000
  

Видите, я передал другую лямбда-функцию для вычисления квадрата в качестве аргумента переменной high_order func.

9. Лямбда-функции принимают все виды аргументов, как и обычная функция def.

1. Аргументы ключевого слова: Аргумент ключевого слова — это аргумент, которому предшествует идентификатор (т.грамм. name=) в вызове функции. Именованные аргументы: Пример

  (лямбда x, y=3, z=5: x*y*z)(7)
#> 105
  

Переменный список аргументов: Пример

  (лямбда x, y=3, z=5: x*y*z)(x=7)
#> 105
  

Переменный список аргументов ключевого слова: Пример

  (лямбда *аргументы : сумма(аргументы))(3,5,7)
#> 15
  

2. Позиционные аргументы: позиционный аргумент — это аргумент, который не является аргументом ключевого слова.

  (лямбда x,y,z : x*y*z)(3,5,7)
#> 105
  

10. Вы можете использовать функцию

lambda в filter()

filter() Функция используется для фильтрации данного итерируемого (спископодобного объекта) с использованием другой функции, которая определяет логику фильтрации. Лямбда-функция обычно используется для определения логики фильтрации и передается в качестве первого аргумента filter() . Итерируемый объект типа списка передается в качестве второго аргумента функции фильтра .

  # Использование лямбда-функции внутри фильтра
мой список = [2,3,4,5,6,7,8,9,10]
list_new = список (фильтр (лямбда x: (x% 2 == 0), мой список))
печать (список_новый)
#> [2, 4, 6, 8, 10]
  

11. Вы можете использовать функцию

lambda в map()

map() функция применяет заданную функцию ко всем элементам в списке и возвращает результат. Подобно filter() , просто передайте лямбда-функцию и список (или любую итерацию, например кортеж) в качестве аргументов.

  # использование функции лямбда внутри карты
мой список = [2,3,4,5,6,7,8,9,10]
list_new = список (карта (лямбда x: x% 2, мой список))
печать (список_новый)
#> [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
  

12. Вы можете использовать функцию

lambda в функции reduce(). Передайте функцию lambda и список в качестве аргументов функции reduce() .Для использования функции reduce() вам необходимо импортировать reduce из functools librray.

 
из functools импортировать уменьшить
список1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
сумма = уменьшить ((лямбда x, y: x + y), list1)
печать (сумма)
#> 45
  

Обратите внимание, что функция reduce() итеративно умножает элементы в списке. т.е. 1+2, 1+2+3 , 1+2+3+4 и так далее.

13. Как использовать лямбда-функцию для управления фреймом данных

Вы также можете манипулировать столбцами фрейма данных, используя лямбда-функцию .Это отличный кандидат для использования в методе apply фрейма данных. В качестве примера я попытаюсь добавить новую строку в кадр данных в этом разделе.

  импорт панд как pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],столбцы = ['Первый','Второй','Третий'])
df['Forth']= df.apply(лямбда-строка: строка['Первая']*строка['Вторая']* строка['Третья'], ось=1)
дф
  
Первая Второй Третий Форт
0 1 2 3 6
1 4 5 6 120

При использовании с df.appplymap() применяет лямбда-функцию к каждому элементу фрейма данных.

  df = df.applymap(лямбда х: х*х)
дф
  
Первая Второй Третий Форт
0 1 4 9 36
1 16 25 36 14400

Заключение

Надеюсь, вы поняли, что такое лямбда-функции и как их можно использовать в различных ситуациях.Попробуйте выполнить следующие упражнения, чтобы проверить свое понимание:

  1. Вычислите факториал 10 с помощью лямбда-функции. Подсказка: используйте , уменьшите .
  2. Напишите функцию для фильтрации всех кратных 2 и 3 из списка: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

Лямбда-функции Python с ПРИМЕРАМИ

Что такое лямбда-функция в Python?

Лямбда-функция в программировании Python — это анонимная функция или функция без имени.Это небольшая и ограниченная функция, состоящая не более чем из одной строки. Как и обычная функция, лямбда-функция может иметь несколько аргументов в одном выражении.

В Python лямбда-выражения (или лямбда-формы) используются для создания анонимных функций. Для этого вы будете использовать ключевое слово lambda (так же, как вы используете def для определения обычных функций). Каждая анонимная функция, которую вы определяете в Python, будет состоять из трех основных частей:

  • Ключевое слово лямбда.
  • Параметры (или связанные переменные) и
  • Тело функции.

Лямбда-функция может иметь любое количество параметров, но тело функции может содержать только одно выражение. Более того, лямбда-выражение записывается в одну строку кода и также может быть вызвано немедленно. Вы увидите все это в действии в следующих примерах.

В этом руководстве по Lambda in Python вы узнаете:

Синтаксис и примеры

Формальный синтаксис для написания лямбда-функции приведен ниже:

 лямбда p1, p2: выражение 

Здесь p1 и p2 — это параметры, которые передаются лямбда-функции.Вы можете добавить столько параметров, сколько вам нужно.

Однако обратите внимание, что мы не используем скобки вокруг параметров, как в случае с обычными функциями. Последняя часть (выражение) — это любое допустимое выражение Python, которое работает с параметрами, которые вы предоставляете функции.

Пример 1

Теперь, когда вы знаете о лямбда-выражениях, давайте попробуем это на примере. Итак, откройте IDLE и введите следующее:

Сумматор
 = лямбда x, y: x + y
печать (сумматор (1, 2))
 

Вот вывод:

 3 

Код Пояснение

Здесь мы определяем переменную, которая будет содержать результат, возвращаемый лямбда-функцией.

1. Ключевое слово лямбда, используемое для определения анонимной функции.

2. x и y — это параметры, которые мы передаем лямбда-функции.

3. Это тело функции, которая добавляет 2 переданных нами параметра. Обратите внимание, что это одно выражение. Вы не можете написать несколько операторов в теле лямбда-функции.

4. Вызываем функцию и печатаем возвращаемое значение.

Пример 2

Это был базовый пример для понимания основ и синтаксиса лямбда.Давайте теперь попробуем распечатать лямбду и посмотрим на результат. Снова откройте IDLE и введите следующее:

 #Что возвращает лямбда
string='какая-то бесполезная лямбда'
печать (лямбда-строка: печать (строка))
 

Теперь сохраните файл и нажмите F5, чтобы запустить программу. Это результат, который вы должны получить.

Вывод:

 <функция <лямбда> по адресу 0x00000185C3BF81E0>
 

Что здесь происходит? Давайте посмотрим на код, чтобы понять дальше.

Код Пояснение

  1. Здесь мы определяем строку, которую вы передадите в качестве параметра лямбде.
  2. Мы объявляем лямбду, которая вызывает оператор печати и печатает результат.

Но почему программа не печатает переданную нами строку? Это связано с тем, что сама лямбда возвращает объект функции. В этом примере лямбда не вызывается функцией печати, а просто возвращает объект функции и место в памяти, где он хранится.Это то, что выводится на консоль.

Пример 3

Однако, если вы напишите такую ​​программу:

 #Что возвращает лямбда #2
x="какая-то бесполезная лямбда"
(лямбда х : печать (х)) (х)
 

И запустите его, нажав F5, вы увидите такой вывод.

Вывод:

 какая-то бесполезная лямбда 

Сейчас вызывается лямбда, и переданная нами строка выводится на консоль. Но что это за странный синтаксис и почему определение лямбда заключено в скобки? Давайте поймем это сейчас.

Код Пояснение

  1. Это та же самая строка, которую мы определили в предыдущем примере.
  2. В этой части мы определяем лямбду и немедленно вызываем ее, передавая строку в качестве аргумента. Это то, что называется IIFE, и вы узнаете больше об этом в следующих разделах этого руководства.

Пример 4

Давайте рассмотрим последний пример, чтобы понять, как выполняются лямбда-выражения и обычные функции. Итак, откройте IDLE и в новом файле введите следующее:

 #A ОБЫЧНАЯ ФУНКЦИЯ
деф гуру(функция, *аргументы):
функция(*аргументы)
определить принтер_один (аргумент):
возврат печати (аргумент)
def принтер_два (аргумент):
печать (аргумент)
#ВЫЗОВ ОБЫЧНОЙ ФУНКЦИИ
гуру (printer_one, 'принтер 1 ОБЫЧНЫЙ ЗВОНОК')
гуру (printer_two, 'ОБЫЧНЫЙ ВЫЗОВ принтера 2 \n')
# ВЫЗОВ ОБЫЧНОЙ ФУНКЦИИ ЧЕРЕЗ ЛЯМБДА
гуру(лямбда: принтер_один('принтер 1 ЛЯМБДА ВЫЗОВ'))
гуру(лямбда: принтер_two('принтер 2 ЛЯМБДА ВЫЗОВ'))
 

Теперь сохраните файл и нажмите F5, чтобы запустить программу.Если вы не допустили ошибок, вывод должен быть примерно таким.

Вывод:

принтер 1 ОБЫЧНЫЙ ЗВОНОК

принтер 2 ОБЫЧНЫЙ ЗВОНОК

принтер 1 LAMBDA CALL

принтер 2 ЛЯМБДА ЗВОНОК

Код Пояснение

  1. Функция с именем guru, которая принимает другую функцию в качестве первого параметра и любые другие аргументы, следующие за ней.
  2. printer_one — это простая функция, которая печатает переданный ей параметр и возвращает его.
  3. принтер_два похож на принтер_один, но без оператора возврата.
  4. В этой части мы вызываем функцию гуру и передаем функции принтера и строку в качестве параметров.
  5. Это синтаксис для достижения четвертого шага (т. е. вызова функции гуру), но с использованием лямбда-выражений.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать лямбда-функции с map(), reduce(), и filter() в Python.

Использование лямбда-выражений со встроенными модулями Python

Функции

Lambda предоставляют элегантный и мощный способ выполнения операций с использованием встроенных методов Python.Это возможно, потому что лямбда-выражения могут быть вызваны немедленно и переданы в качестве аргумента этим функциям.

IIFE в Python Lambda

IIFE означает немедленное выполнение функции. Это означает, что лямбда-функция может быть вызвана, как только она будет определена. Давайте разберем это на примере; запустите IDLE и введите следующее:

 (лямбда х: х + х)(2) 

Вот вывод и объяснение кода:

Возможность немедленного вызова лямбда-выражений позволяет использовать их внутри таких функций, как map() и reduce().Это полезно, потому что вы можете не захотеть использовать эти функции снова.

лямбд в filter()

Функция фильтра используется для выбора определенных элементов из последовательности элементов. Последовательность может быть любым итератором, таким как списки, наборы, кортежи и т. д.

Элементы, которые будут выбраны, основаны на некоторых предопределенных ограничениях. Принимает 2 параметра:

  • Функция, определяющая ограничение фильтрации
  • Последовательность (любой итератор, такой как списки, кортежи и т.)

Например,

 последовательность = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = фильтр (лямбда x: x > 4, последовательности)
печать (список (filtered_result))
 

Вот результат:

 [10, 8, 7, 5, 11] 

Объяснение кода:

1. В первом операторе мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит некоторые числа.

2. Здесь мы объявляем переменную с именем filtered_result, в которой будут храниться отфильтрованные значения, возвращаемые функцией filter().

3. Лямбда-функция, которая выполняется для каждого элемента списка и возвращает значение true, если оно больше 4.

4. Распечатать результат, возвращенный функцией фильтра.

лямбд в map()

функция карты используется для применения определенной операции к каждому элементу в последовательности. Как и filter(), он также принимает 2 параметра:

.
  1. Функция, определяющая операцию, выполняемую над элементами
  2. Одна или несколько последовательностей

Например, вот программа, которая печатает квадраты чисел в заданном списке:

 последовательность = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = карта (лямбда x: x*x, последовательности)
печать (список (filtered_result))
 

Вывод:

 [100, 4, 64, 49, 25, 16, 9, 121, 0, 1] 

[КР1]

Объяснение кода:

  1. Здесь мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит некоторые числа.
  2. Мы объявляем переменную с именем filtered_result, в которой будут храниться сопоставленные значения
  3. Лямбда-функция, которая работает с каждым элементом списка и возвращает квадрат этого числа.
  4. Распечатать результат, возвращенный функцией карты.

лямбда-выражений в функции сокращения()

Функция сокращения, как и map(), используется для применения операции к каждому элементу последовательности. Однако она отличается от карты по своей работе. Это шаги, за которыми следует функция reduce() для вычисления вывода:

Шаг 1) Выполнить заданную операцию над первыми двумя элементами последовательности.

Шаг 2) Сохранить этот результат

Шаг 3) Выполнить операцию с сохраненным результатом и следующим элементом последовательности.

Шаг 4) Повторяйте до тех пор, пока не останется элементов.

Также принимает два параметра:

  1. Функция, определяющая выполняемую операцию
  2. Последовательность (любой итератор, такой как списки, кортежи и т. д.)

Например, вот программа, которая возвращает произведение всех элементов в списке:

 из functools импортировать уменьшить
последовательности = [1,2,3,4,5]
продукт = уменьшить (лямбда x, y: x * y, последовательности)
печать (продукт)
 

Вот вывод:

 120 

Объяснение кода:

  1. Сокращение импорта из модуля functools
  2. Здесь мы определяем список, называемый последовательностями, который содержит некоторые числа.
  3. Мы объявляем переменную с именем product, которая будет хранить уменьшенное значение
  4. Лямбда-функция, которая выполняется для каждого элемента списка. Он вернет произведение этого числа в соответствии с предыдущим результатом.
  5. Напечатать результат, возвращаемый функцией сокращения.

Зачем (и почему бы и нет) использовать лямбда-функции?

Как вы увидите в следующем разделе, лямбда-выражения обрабатываются так же, как и обычные функции на уровне интерпретатора. В некотором смысле можно сказать, что лямбда-выражения обеспечивают компактный синтаксис для написания функций, которые возвращают одно выражение.

Однако следует знать, когда лучше использовать лямбда-выражения, а когда их следует избегать. В этом разделе вы узнаете о некоторых принципах проектирования, используемых разработчиками Python при написании лямбда-выражений.

Одним из наиболее распространенных вариантов использования лямбда-выражений является функциональное программирование, поскольку Python поддерживает парадигму (или стиль) программирования, известную как функциональное программирование.

Позволяет указать функцию в качестве параметра другой функции (например, в карте, фильтре и т. д.).). В таких случаях использование лямбда-выражений предлагает элегантный способ создания одноразовой функции и передачи ее в качестве параметра.

Когда не следует использовать Lambda?

Никогда не следует писать сложные лямбда-функции в рабочей среде. Кодировщикам, которые поддерживают ваш код, будет очень сложно расшифровать его. Если вы обнаружите, что делаете сложные однострочные выражения, было бы гораздо лучше определить правильную функцию. Лучше всего помнить, что простой код всегда лучше сложного.

Лямбда-функции и обычные функции

Как было сказано ранее, лямбда-выражения — это [vV4][J5] просто функции, у которых нет привязанного к ним идентификатора. Проще говоря, это функции без имен (следовательно, анонимные). Вот таблица, иллюстрирующая разницу между лямбда-выражениями и обычными функциями в Python.

Лямбды

Обычные функции

Синтаксис:

 лямбда х : х + х 

Синтаксис:

 по умолчанию (х):
вернуть х + х
 

Лямбда-функции могут иметь только одно выражение в своем теле.

Обычные функции могут иметь несколько выражений и инструкций в своем теле.

Lambdas не имеют имени, связанного с ними. Вот почему они также известны как анонимные функции.

Обычные функции должны иметь имя и подпись.

Лямбда-выражения не содержат оператора возврата, так как тело возвращается автоматически.

Функции, которые должны возвращать значение, должны включать оператор return.

Объяснение различий?

Основное различие между лямбда-выражением и обычной функцией заключается в том, что лямбда-функция оценивает только одно выражение и возвращает объект функции.Следовательно, мы можем назвать результат лямбда-функции и использовать его в нашей программе, как в предыдущем примере.

Обычная функция для приведенного выше примера будет выглядеть так:

 определитель сумматора (x, y):
вернуть х + у
печать (сумматор (1, 2))
 

Здесь мы должны определить имя для функции, которая возвращает результат, когда мы вызываем его. Лямбда-функция не содержит оператора возврата, потому что она будет иметь только одно выражение, которое всегда возвращается по умолчанию.Вам даже не нужно назначать лямбду, поскольку ее можно вызвать немедленно (см. следующий раздел). Как вы увидите в следующем примере, лямбда-выражения становятся особенно мощными, когда мы используем их со встроенными функциями Python.

Однако вам может быть интересно, чем лямбда-выражения отличаются от функций, возвращающих одно выражение (например, приведенное выше). На уровне интерпретатора особой разницы нет. Это может показаться удивительным, но любая лямбда-функция, которую вы определяете в Python, обрабатывается интерпретатором как обычная функция.

Как вы можете видеть на диаграмме, два определения обрабатываются интерпретатором python одинаково при преобразовании в байт-код. Теперь вы не можете назвать функцию лямбда , потому что она зарезервирована Python, но любое другое имя функции даст тот же байт-код [KR6].

Резюме

  • Лямбда-выражения, также известные как анонимные функции, представляют собой небольшие ограниченные функции, которым не требуется имя (т. е. идентификатор).
  • Каждая лямбда-функция в Python состоит из 3 основных частей:
  • Ключевое слово лямбда.
  • Параметры (или связанные переменные) и
  • Тело функции.
  • Синтаксис для записи лямбда: параметр лямбда: выражение
  • Лямбды могут иметь любое количество параметров, но они не заключены в фигурные скобки
  • Лямбда-выражение может иметь только одно выражение в теле функции, которое возвращается по умолчанию.
  • На уровне байт-кода нет большой разницы между тем, как интерпретатор обрабатывает лямбда-выражения и обычные функции.
  • Лямбды поддерживают IIFE через этот синтаксис: (лямбда-параметр: выражение)(аргумент)
  • Lambdas обычно используются со следующими встроенными модулями Python:
  • Фильтр: фильтр (лямбда-параметр: выражение, итерируемая последовательность)
  • Карта: карта (лямбда-параметр: выражение, итерируемые последовательности)
  • Уменьшить: уменьшить (лямбда-параметр1, параметр2: выражение, итерируемая-последовательность)
  • Не пишите сложные лямбда-функции в производственной среде, потому что это будет сложно для специалистов по сопровождению кода.

[J5] Я добавил таблицу, но для понимания различий необходимо пояснение.

лямбда-функций и анонимных функций в Python

Ключевое слово def используется для определения функции в Python, как мы видели в предыдущей главе. Ключевое слово lambda используется для определения анонимных функций в Python. Обычно такая функция предназначена для одноразового использования.

 лямбда [аргументы] : выражение
 

Лямбда-функция может иметь ноль или более аргументов после символа : .При вызове этой функции выполняется выражение после : .

  квадрат = лямбда х : х * х
  

Выше лямбда-функция начинается с ключевого слова lambda , за которым следует параметр x . Выражение x * x после : возвращает вызывающему объекту значение x * x .Вся лямбда-функция lambda x : x * x присваивается переменной в квадрате , чтобы вызывать ее как именованную функцию. Имя переменной становится именем функции, поэтому мы можем вызывать ее как обычную функцию, как показано ниже.

Приведенное выше определение лямбда-функции совпадает со следующей функцией:

  по умолчанию квадрат(х):
    возврат х * х  

Выражение не должно всегда возвращать значение.Следующая лямбда-функция ничего не возвращает.

  >>> приветствие = лямбда-имя: печать («Привет», имя)
>>> приветствовать('Стив')
Привет Стив
  

Лямбда-функция может иметь только одно выражение. Очевидно, что она не может заменить функцию, в теле которой могут быть условные операторы, циклы и т. д.

Следующая лямбда-функция содержит несколько параметров:

  >>> сумма = лямбда x, y, z : x + y + z
>>> сумма(5, 10, 15)
30
  

Следующая лямбда-функция может принимать любое количество параметров:

  >>> сумма = лямбда *x: x[0]+x[1]+x[2]+x[3]
>>> сумма(5, 10, 15, 20)
50
  

Беспараметрическая лямбда-функция

Ниже приведен пример лямбда-функции без параметров.

  >>> приветствие = лямбда : печать ('Привет, мир!')
>>> поприветствовать()
Привет, мир!
  

Анонимная функция

Мы можем объявить лямбда-функцию и вызвать ее как анонимную функцию, не присваивая ее переменной.

  >>> (лямбда x: x*x)(5)
25
  

Выше, лямбда x: x*x определяет анонимную функцию и вызывает ее один раз, передавая аргументы в скобках (лямбда x: x*x)(5) .

В Python функции являются гражданами первого класса, а это означает, что, как и литералы, функции также могут передаваться в качестве аргументов.

Лямбда-функции полезны, когда мы хотим передать функцию в качестве одного из аргументов другой функции. Мы можем передать лямбда-функцию, не присваивая ее переменной, как анонимную функцию в качестве аргумента другой функции.

  >>> по определению делать что-то (fn):
print('Аргумент вызываемой функции:')
фн()
>>> dosomething(lambda : print('Hello World')) # передача анонимной функции
Аргумент вызывающей функции:
Привет, мир
>>> myfn = lambda : print('Hello World')
>>> dosomething(myfn) # передача лямбда-функции
  

Выше функция dosomething() определена с параметром fn , который вызывается как функция внутри dosomething() . dosomething(lambda : print('Hello World')) вызывает функцию dosomething() с анонимной лямбда-функцией в качестве аргумента.

Python имеет встроенные функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов. Функции map(), filter() и reduce() являются важными инструментами функционального программирования. Все они принимают функцию в качестве аргумента. Функция-аргумент может быть обычной функцией или лямбда-функцией.

  >>> sqrList = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4]) # передача анонимной функции
>>> следующий(sqrList)
1
>>> следующий(sqrList)
4
>>> следующий(sqrList)
9
>>> следующий(sqrList)
16
>>> следующий(sqrList)
25
  

Функции высокого порядка и лямбды | Kotlin

Функции Kotlin являются первоклассными, что означает, что они могут храниться в переменных и структурах данных, а также могут передаваться в качестве аргументов и возвращаться из других функций более высокого порядка.Вы можете выполнять любые операции над функциями, которые возможны для других значений, не являющихся функциями.

Чтобы облегчить это, Kotlin, как статически типизированный язык программирования, использует семейство функциональных типов для представления функций и предоставляет набор специализированных языковых конструкций, таких как лямбда-выражения.

Функции высшего порядка

Функция высшего порядка — это функция, которая принимает функции в качестве параметров или возвращает функцию.

Хорошим примером функции высшего порядка является идиома функционального программирования fold для коллекций.Он принимает начальное значение аккумулятора и функцию объединения и строит возвращаемое значение, последовательно комбинируя текущее значение аккумулятора с каждым элементом коллекции, каждый раз заменяя значение аккумулятора:

fun Collection.fold( инициал: Р, объединить: (соотв.: R, следующий элемент: T) -> R ): Р { var аккумулятор: R = начальный для (элемент: T в этом) { аккумулятор = объединить (аккумулятор, элемент) } обратный аккумулятор }

В приведенном выше коде параметр Combine имеет тип функции (R, T) -> R , поэтому он принимает функцию, которая принимает два аргумента типов R и T и возвращает значение тип R .Он вызывается внутри цикла for , а возвращаемое значение затем присваивается аккумулятору .

Чтобы вызвать fold , нужно передать ей в качестве аргумента экземпляр типа функции, и для этого широко используются лямбда-выражения (более подробно описаны ниже) на сайтах вызова функций более высокого порядка:

веселая главная () { // начало выборки val элементы = listOf (1, 2, 3, 4, 5) // Лямбды — это блоки кода, заключенные в фигурные скобки. Предметы.свернуть(0, { // Когда лямбда имеет параметры, они идут первыми, а затем '->' акк: Int, я: Int -> print("акк = $акк, я = $я, ") результат val = acc + i println("результат = $результат") // Последнее выражение в лямбде считается возвращаемым значением: результат }) // Типы параметров в лямбде являются необязательными, если их можно вывести: valjoinedToString = items.fold("Элементы:", {acc, i -> acc + " " + i }) // Ссылки на функции также можно использовать для вызовов функций более высокого порядка: вал продукт = элементы.fold(1, Int::times) //конец выборки println("joinedToString = $joinedToString") println("товар = $товар") }

Типы функций

Kotlin использует типы функций, такие как (Int) -> String , для объявлений, которые имеют дело с функциями: val onClick: () -> Unit = ... .

Эти типы имеют специальное обозначение, соответствующее сигнатурам функций - их параметры и возвращаемые значения:

  • Все типы функций имеют заключенный в скобки список типов параметров и тип возвращаемого значения: (A, B) -> C обозначает тип, представляющий функции, которые принимают два аргумента типов A и B и возвращают значение типа C .Список типов параметров может быть пустым, как в () -> A . Нельзя опускать тип возвращаемого значения Unit .

  • Типы функций могут опционально иметь дополнительный тип приемника , который указывается перед точкой в ​​нотации: тип A.(B) -> C представляет функции, которые могут быть вызваны на объекте-приемнике A с параметром B и вернуть значение C . Наряду с этими типами часто используются функциональные литералы с получателем.

  • Функции приостановки относятся к особому типу функций, которые имеют модификатор suspend в своей нотации, например suspend() -> Unit или suspend A.(B) -> C .

Обозначение типа функции может дополнительно включать имена параметров функции: (x: Int, y: Int) -> Point . Эти имена можно использовать для документирования значений параметров.

Чтобы указать, что тип функции допускает значение NULL, используйте круглые скобки следующим образом: ((Int, Int) -> Int)? .

Типы функций также можно комбинировать с помощью круглых скобок: (Int) -> ((Int) -> Unit) .

Стрелочное обозначение правоассоциативное, (Int) -> (Int) -> Unit эквивалентно предыдущему примеру, но не ((Int) -> (Int)) -> Unit .

Вы также можете дать типу функции альтернативное имя, используя псевдоним типа:

typealias ClickHandler = (Button, ClickEvent) -> Unit

Создание экземпляра функционального типа

Существует несколько способов получения экземпляра функционального типа:

  • Использование блока кода внутри функционального литерала в одной из следующих форм:

    Можно использовать функциональные литералы с получателем как значения типов функций с приемником.

  • Использовать вызываемую ссылку на существующее объявление:

    • локальную функцию верхнего уровня, члена или функцию расширения: ::isOdd , String::toInt ,

      a top-
    • 4
    • 4 свойство уровня, члена или расширения: List::size ,

    • конструктор: ::Regex

    К ним относятся привязанные вызываемые ссылки, указывающие на член конкретного экземпляра: foo::toString .

  • Использовать экземпляры пользовательского класса, реализующего тип функции в качестве интерфейса:

class IntTransformer: (Int) -> Int { переопределить оператор fun invoke(x: Int): Int = TODO() } val intFunction: (Int) -> Int = IntTransformer()

Компилятор может вывести типы функций для переменных, если имеется достаточно информации:

val a = { i: Int -> i + 1 } // Выведенный тип (Int) -> Int

Нелитеральные значения типов функций с приемником и без него взаимозаменяемы, поэтому приемник может заменить первый параметр, и наоборот.Например, значение типа (A, B) -> C может быть передано или присвоено там, где ожидается значение типа A.(B) -> C , и наоборот:

fun main () { // начало выборки val repeatFun: String.(Int) -> String = {times -> this.repeat(times) } val twoParameters: (String, Int) -> String = repeatFun // ОК fun runTransformation(f: (String, Int) -> String): String { вернуть f ("привет", 3) } val result = runTransformation(repeatFun) // ОК //конец выборки println("результат = $результат") }

Тип функции без приемника выводится по умолчанию, даже если переменная инициализируется ссылкой на функцию расширения.Чтобы изменить это, укажите тип переменной явно.

Вызов экземпляра функционального типа

Значение функционального типа может быть вызвано с помощью его оператора invoke(...) : f.invoke(x) или просто f(x) .

Если значение имеет тип приемника, объект приемника должен быть передан в качестве первого аргумента. Другой способ вызвать значение функционального типа с приемником — это добавить перед ним объект приемника, как если бы значение было функцией расширения: 1.фоо(2) .

Пример:

fun main() { // начало выборки val stringPlus: (String, String) -> String = String::plus val intPlus: Int.(Int) -> Int = Int::plus println(stringPlus.invoke("<-", "->")) println(stringPlus("Привет, ", "мир!")) println(intPlus.invoke(1, 1)) println(intPlus(1, 2)) println(2.intPlus(3)) // вызов, подобный расширению //конец выборки }

Встроенные функции

Иногда полезно использовать встроенные функции, которые обеспечивают гибкий поток управления, для функций более высокого порядка.

Лямбда-выражения и анонимные функции

Лямбда-выражения и анонимные функции являются функциональными литералами . Функциональные литералы — это функции, которые не объявлены, но передаются сразу как выражение. Рассмотрим следующий пример:

max(strings, { a, b -> a.length < b.length })

Функция max является функцией высшего порядка, поскольку она принимает значение функции в качестве второго аргумента. Этот второй аргумент представляет собой выражение, которое само по себе является функцией, называемой литералом функции, которая эквивалентна следующей именованной функции:

fun compare(a: String, b: String): Boolean = a.длина

Синтаксис лямбда-выражения

Полная синтаксическая форма лямбда-выражения выглядит следующим образом:

val sum: (Int, Int) -> Int = { x: Int, y: Int -> x + y }

  • Лямбда-выражение всегда заключено в фигурные скобки.

  • Объявления параметров в полной синтаксической форме заключаются в фигурные скобки и имеют необязательные аннотации типов.

  • Тело идет после -> .

  • Если предполагаемый тип возвращаемого значения лямбда-выражения не равен Unit , последнее (или, возможно, единственное) выражение внутри тела лямбда-выражения рассматривается как возвращаемое значение.

Если убрать все необязательные аннотации, останется следующее:

val sum = { x: Int, y: Int -> x + y }

Передача завершающих лямбда-выражений

Согласно соглашению Kotlin, если последний параметр функции является функцией, то лямбда-выражение, переданное в качестве соответствующего аргумента, может быть помещено за скобки:

val product = items.fold(1) { согл, е -> согл * е }

Такой синтаксис также известен как замыкающая лямбда .

Если лямбда является единственным аргументом в этом вызове, круглые скобки можно полностью опустить:

run { println("...") }

it: неявное имя одного параметра

Очень часто лямбда-выражение имеет только один параметр.

Если компилятор может разобрать сигнатуру без каких-либо параметров, параметр не нужно объявлять, а -> можно опустить.Параметр будет неявно объявлен под именем it :

ints.filter { it > 0 } // этот литерал имеет тип '(it: Int) -> Boolean'

Возврат значения из лямбда-выражения

Вы можете явно вернуть значение из лямбда-выражения, используя синтаксис квалифицированного возврата. В противном случае неявно возвращается значение последнего выражения.

Таким образом, два следующих фрагмента эквивалентны:

ints.filter { val shouldFilter = это > 0 долженфильтровать } целыефильтр { val shouldFilter = это > 0 [email protected] должен фильтровать }

Это соглашение, наряду с передачей лямбда-выражения за скобками, позволяет использовать код в стиле LINQ:

strings.filter { it.length == 5 }.sortedBy { it }.map { it.uppercase() }

Подчеркивание для неиспользуемых переменных

Если параметр лямбда не используется, вы можете поместить подчеркивание вместо его имени:

map.forEach { _, value -> println("$value!") }

Деструктуризация в лямбда-выражениях

Деструктуризация в лямбда-выражениях описывается как часть объявлений деструктуризации.

Анонимные функции

В приведенном выше синтаксисе лямбда-выражения отсутствует одна вещь — возможность указать тип возвращаемого функцией значения. В большинстве случаев в этом нет необходимости, поскольку тип возвращаемого значения может быть определен автоматически. Однако, если вам нужно указать это явно, вы можете использовать альтернативный синтаксис: анонимная функция .

забава (x: Int, y: Int): Int = x + y

Анонимная функция очень похожа на объявление обычной функции, за исключением того, что ее имя опущено.Его тело может быть либо выражением (как показано выше), либо блоком:

fun(x: Int, y: Int): Int { вернуть х + у }

Параметры и тип возвращаемого значения указываются так же, как и для обычных функций, за исключением того, что типы параметров могут быть опущены, если их можно вывести из контекста:

ints.filter(fun(item) = item > 0)

Вывод типа возвращаемого значения для анонимных функций работает так же, как и для обычных функций: возвращаемый тип выводится автоматически для анонимных функций с телом выражения, но он должен быть указан явно (или предполагается, что это Unit ) для анонимных функций с блочным корпусом.

При передаче анонимных функций в качестве параметров заключайте их в круглые скобки. Сокращенный синтаксис, позволяющий оставить функцию за скобками, работает только для лямбда-выражений.

Другое различие между лямбда-выражениями и анонимными функциями заключается в поведении нелокальных возвратов. Оператор return без метки всегда возвращает результат из функции, объявленной с помощью ключевого слова fun . Это означает, что , возвращающий внутри лямбда-выражения, будет возвращаться из объемлющей функции, тогда как , возвращающий внутри анонимной функции, будет возвращаться из самой анонимной функции.

Замыкания

Лямбда-выражение или анонимная функция (а также локальная функция и объектное выражение) могут получить доступ к своему замыканию , которое включает переменные, объявленные во внешней области. Переменные, захваченные в замыкании, могут быть изменены в лямбде:

var sum = 0 ints.filter { это > 0 }.forEach { сумма += это } печать (сумма)

Функциональные литералы с приемником

Типы функций с приемником, такие как A.(B) -> C , могут быть созданы с помощью специальной формы функциональных литералов – функциональных литералов с приемником.

Как упоминалось выше, Kotlin предоставляет возможность вызывать экземпляр функционального типа с приемником, предоставляя объект-приемник .

Внутри тела литерала функции объект получателя, переданный в вызов, становится неявным this , так что вы можете получить доступ к членам этого объекта получателя без каких-либо дополнительных квалификаторов или получить доступ к объекту получателя с помощью это выражение .

Это поведение похоже на поведение функций расширения, которые также позволяют получить доступ к членам объекта-приемника внутри тела функции.

Вот пример функционального литерала с получателем вместе с его типом, где плюс вызывается для объекта получателя:

val sum: Int.(Int) -> Int = { other -> plus(other) }

Синтаксис анонимной функции позволяет напрямую указать тип получателя функционального литерала. Это может быть полезно, если вам нужно объявить переменную функционального типа с приемником, а затем использовать ее позже.

val sum = fun Int.(other: Int): Int = this + other

Лямбда-выражения могут использоваться как функциональные литералы с получателем, когда тип получателя можно вывести из контекста.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.