Что такое lambda в питоне
Lambda функции в Python: синтаксис и примеры
Функция Python Lambda известна как анонимная функция, которая определяется без имени. Python позволяет нам не объявлять функцию стандартным образом, то есть с помощью ключевого слова def. Анонимные функции объявляются с использованием ключевого слова лямбда. Однако лямбда-функции могут принимать любое количество аргументов, но они могут возвращать только одно значение в форме выражения.
Анонимная функция содержит небольшой фрагмент кода. Она имитирует встроенные функции C и C ++, но это не совсем встроенная функция.
Синтаксис для определения анонимной функции
Может принимать любое количество аргументов и имеет только одно выражение. Это полезно, когда требуются функциональные объекты.
Рассмотрим следующий пример лямбда-функции.
Пример 1
В приведенном выше примере мы определили анонимную функцию лямбда a: a + 10, где a – аргумент, а a + 10 – выражение. Данное выражение оценивается и возвращает результат. Вышеупомянутая лямбда-функция такая же, как и обычная функция.
Пример 2
Несколько аргументов лямбда-функции
Зачем использовать лямбда функцию в Python?
Основная роль лямбда-функции в Python лучше описана в сценариях, когда мы используем их анонимно внутри другой функции. В Python лямбда-функция может использоваться в качестве аргумента для функций более высокого порядка, которые принимают другие функции в качестве аргументов.
Лямбда-функция обычно используется со встроенными функциями Python, функциями filter() и map().
Использование с filter()
Встроенная функция filter() принимает в качестве аргумента функцию и список. Это эффективный способ отфильтровать все элементы последовательности. Он возвращает новую последовательность, в которой функция оценивает значение True.
Рассмотрим следующий пример, в котором мы отфильтровываем единственное нечетное число из данного списка.
Использование с map()
Функция map() в Python принимает функцию и список. Дает новый список, который содержит все измененные элементы, возвращаемые функцией для каждого элемента.
Лямбда-функции и анонимные функции в Python
Как вы уже знаете, ключевое слово def используется для определения стандартных функций в Python. Но, кроме таких обычных функций, в Python существуют так называемые анонимные или лямбда-функции. Для их создания используется ключевое слово lambda. Обычно такая функция не предназначена для повторного применения.
Лямбда-функция может иметь ноль или более аргументов перед символом ‘:’. При вызове такой функции выполняется выражение, указанное после ‘:’.
Пример определения лямбда-функции:
Приведенная выше лямбда-функция начинается с ключевого слова lambda, за которым следует параметр x. Выражение x ** 3 после ‘:’ возвращает вызывающему коду значение куба переданного числа. Сама лямбда-функция lambda x : x ** 3 присваивается переменной get_cube для ее последующего вызова как именованной функции. Имя переменной становится именем функции, чтобы мы могли работать с ней как с обычной функцией.
Пример вызова лямбда-функции:
Приведенное выше определение лямбда-функции аналогично следующей стандартной функции:
Выражение не обязательно должно всегда возвращать значение. Следующая лямбда-функция не возвращает ничего.
Пример лямбда-функции, не возвращающей значение:
Лямбда-функция может иметь только одно выражение. Очевидно, что она не может заменить функцию, тело которой содержит условия, циклы и т.д.
Следующая лямбда-функция содержит несколько параметров.
Пример лямбда-функции с тремя параметрами:
Также лямбда-функция может принимать любое количество параметров.
Пример лямбда-функции с неопределенным числом аргументов (используются только первые 3):
Лямбда-функция без параметров
Ниже приведен пример лямбда-функции без параметров.
Анонимная функция
Мы можем объявить лямбда-функцию и вызвать ее как анонимную функцию, не присваивая ее переменной.
Пример анонимной лямбда-функции:
Здесь lambda x: x3 определяет анонимную функцию и вызывает ее один раз, передавая аргументы в скобках (lambda x: x3)(10).
В Python функции, как и литералы, можно передавать в качестве аргументов.
Лямбда-функции особенно полезны, когда мы хотим отправить функцию на вход другой функции. Мы можем передать анонимную лямбда-функцию, не присваивая ее переменной, в качестве аргумента другой функции.
Пример передачи лямбда-функции в качестве параметра:
Представленная выше функция run_task() определена с параметром task, который вызывается как функция внутри run_task(). run_task(lambda : print(‘Task is complete!’)) вызывает функцию run_task() с анонимной лямбда-функцией в качестве аргумента.
В Python есть встроенные функции, которые принимают в качестве аргументов другие функции. Функции map(), filter() и reduce() являются важными инструментами функционального программирования. Все они принимают на вход функцию. Такая функция-аргумент может быть обычной функцией или лямбда-функцией.
Что такое lambda в питоне
В этой статье мы поговорим о лямбда-функциях, их применении в Python, их достоинствах и особенностях использования.
Что такое Lambda-функции
Небольшие функции в пару строк кода можно заменить анонимной функцией — lambda [1], не имеющей уникального идентификатора. Python предназначен для того, чтобы писать лаконичный код, который мы обсуждали тут. И lambda-функции отлично помогают в этом.
Например, требуется функция, которая считает квадратное уравнение. Можно ее написать через def :
А можно написать через анонимную лямбда-функцию:
Заметим, передача аргументов осуществляется без скобок.
В Python все является объектами, в том числе и функции. Поэтому их можно передавать в качестве аргументов и возвращать их. Рассмотрим подобный пример:
Здесь функция calculate принимает n и возвращает лямбда-функцию, принимающая два аргумента z и y через запятую и вычисляющая соответствующее выражение.
Применение lambda в sort, filter, map, reduce
На практике сортировка – одна из самых популярных манипуляций с данными. Например, имеется список слов, которые нужно отсортировать по последней букве. Для этого нужно указать аргумент key – функцию, с помощью которой будет происходить сравнение элементов. Этой функцией может служить наша lambda:
Вторым применением lamda-функций является фильтрация различных структур данных. Например, необходимо исключить все четные элементы в списке. Для этого имеется встроенная в Python функция filter :
filter принимает первым аргументом функцию, через которую осуществляется фильтрация элементов. В данном случае мы использовали анонимную функцию.
Третий пример – это использование lambda-функций в отображениях нового пространства. Требуется из заданного списка чисел получить список кубов этих чисел. С помощью map это будет выглядеть так:
map принимает первым аргументом функцию, отображающую список в новом пространстве. Здесь была использована анонимная функция, которая возводит элемент в 3-ю степень.
Стоит отметить, не всегда lambda-функции являются уместными из-за их неочевидного интерфейса. Например, filter и map могут быть переписаны через List comprehension, о котором мы говорили тут. Как использовать lambda-функции и List comprehension в реальных проектах Data Science, вы узнаете на наших практических курсах по Python в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.
Основы функционального программирования на Python
Этот пост служит для того, чтобы освежить в памяти, а некоторых познакомить с базовыми возможностями функционального программирования на языке Python, а также дополнением к моему предыдущему посту о конвейере данных. Материал поста разбит на 5 частей:
Принципы функционального программирования
Включение в последовательность
Рекомендации по ФП на языке Python
Принципы функционального программирования
Функциональное программирование представляет собой методику написания программного обеспечения, в центре внимания которой находятся функции. Функции могут присваиваться переменным, они могут передаваться в другие функции и порождать новые функции. Python имеет богатый и мощный арсенал инструментов, которые облегчают разработку функционально-ориентированных программ.
В последние годы почти все известные процедурные и объектно-ориентированные языки программирования стали поддерживать средства функционального программирования (ФП). И язык Python не исключение.
Когда говорят о ФП, прежде всего имеют в виду следующее:
Функции – это «граждане более высокого сорта», т.е., все, что можно делать с «данными», можно делать и с функциями (в том числе передача функции другой функции в качестве аргумента).
Использование рекурсии в качестве основной структуры контроля потока управления. В некоторых языках не существует иной конструкции цикла, кроме рекурсии.
Акцент на обработке последовательностей. Списки с рекурсивным обходом подсписков часто используются в качестве замены циклов.
«Чистые» функциональные языки избегают побочных эффектов. Это исключает присваивания, почти повсеместно распространенный в императивных языках подход, при котором за одной и той же переменной последовательно закрепляются разные значения для отслеживания состояния программы.
ФП не одобряет или совершенно запрещает инструкции, используя вместо этого вычисление выражений (т.е. функций с аргументами). В предельном случае, одна программа есть одно выражение (плюс дополнительные определения).
ФП акцентируется на том, что должно быть вычислено, а не как.
Функциональное программирование представляет собой методику написания программного обеспечения, в центре внимания которой находятся функции. В парадигме ФП объектами первого класса являются функции. Они обрабатываются таким же образом, что и любой другой примитивный тип данных, такой как строковый и числовой. Функции могут получать другие функции в виде аргументов и на выходе возвращать новые функции. Функции, имеющие такие признаки, называются функциями более высокого порядка из-за их высокой выразительной мощи. И вам непременно следует воспользоваться их чудесной выразительностью.
Программистам чаще приходится работать с последовательностями значений, такими как списки и кортежи, или же контейнерами, такими как словари и множества. Как правило, в файлах хранятся большие объемы текстовых или числовых данных, которые затем загружаются в программу в соответствующие структуры данных и обрабатываются. Python имеет богатый и мощный арсенал инструментов, которые облегчают их обработку в функциональном стиле.
Далее будут представлены несколько таких встроенных функций.
Оператор lambda, функции map, filter, reduce и другие
Прежде чем продолжить, сначала следует познакомиться с еще одним ключевым словом языка Python. Он позволяет определять еще один тип функций.
Оператор lambda
lambda список_аргументов: выражение
В данном формате список_аргументов – это список аргументов, отделенных запятой, и выражение – значение либо любая порция программного кода, которая в результате дает значение. Например, следующие два определения функций эквивалентны:
Но в отличие от стандартной функции, после определения лямбда-функции ее можно сразу же применить, к примеру, в интерактивном режиме:
Либо, что более интересно, присвоить ее переменной, передать в другую функцию, вернуть из функции, разместить в качестве элемента последовательности или применить в программе, как обычную функцию. Приведенный ниже интерактивный сеанс это отчасти демонстрирует. (Для удобства добавлены номера строк.)
Здесь в строке 1 определяется лямбда-функция и присваивается переменной, которая теперь ссылается на лямбда-функцию. В строке 2 она применяется с двумя аргументами. В строке 4 ссылка на эту функцию присваивается еще одной переменной, и затем пользуясь этой переменной данная функция вызывается еще раз. В строке 7 создается словарь, в котором в качестве значения задана ссылка на эту функцию, и затем, обратившись к этому значению по ключу, эта функция применяется в третий раз.
Нередко во время написания программы появляется необходимость преобразовать некую последовательность в другую. Для этих целей в Python имеется встроенная функция map.
Функция map
При написании программы очень часто возникает задача, которая состоит в том, чтобы применить специальную функцию для всех элементов в последовательности. В функциональном программировании она называется отображением от англ. map.
Встроенная в Python функция map – это функция более высокого порядка, которая предназначена для выполнения именно такой задачи. Она позволяет обрабатывать одну или несколько последовательностей с использованием заданной функции. Вот общий формат функции map :
В данном формате функция – это ссылка на стандартную функцию либо лямбда-функция, и последовательности – это одна или несколько отделенных запятыми итерируемых последовательностей, т.е. списки, кортежи, диапазоны или строковые данные.
В приведенном выше интерактивном сеансе в строках 1 и 2 двум переменным, seq и seq2, присваиваются две итерируемые последовательности. В строке 3 переменной result присваивается результат применения функции map, в которую в качестве аргументов были переданы ранее определенная лямбда-функция и две последовательности. Обратите внимание, что функция map возвращает объект-последовательность map, о чем говорит строка 5. Особенность объекта-последовательности map состоит в том он может предоставлять свои элементы, только когда они требуются, используя ленивые вычисления. Ленивые вычисления – это стратегия вычисления, согласно которой вычисления следует откладывать до тех пор, пока не понадобится их результат. Программистам часто приходится обрабатывать последовательности, состоящие из десятков тысяч и даже миллионов элементов. Хранить их в оперативной памяти, когда в определенный момент нужен всего один элемент, не имеет никакого смысла. Ленивые вычисления позволяют генерировать ленивые последовательности, которые при обращении к ним предоставляют следующий элемент последовательности. Чтобы показать ленивую последовательность, в данном случае результат работы примера, необходимо эту последовательность «вычислить». В строке 6 объект map вычисляется во время преобразования в список.
Функция filter
В данном формате предикативная_функция – это ссылка на стандартную функцию либо лямбда-функция, которая возвращает истину либо ложь, и последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные.
Например, ниже приведена однострочная функция is_even для определения четности числа:
Чтобы отфильтровать все числа последовательности и оставить только четные, применим функцию filter :
Приведенный выше фрагмент кода можно переписать по-другому, поместив лямбда функцию в качестве первого аргумента:
Функция reduce
Наконец, когда требуется обработать список значений таким образом, чтобы свести процесс к единственному результату, для этого используется функция reduce. Функция reduce имеется в модуле functools стандартной библиотеки, но здесь она будет приведена целиком, чтобы показать, как она работает:
Вот общий формат функции reduce :
reduce(функция, последовательность, инициализатор)
В данном формате функция – это ссылка на редуцирующую функцию; ею может быть стандартная функция либо лямбда-функция, последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные, и инициализатор – это параметрическая переменная, которая получает начальное значение для накопителя. Начальным значением может быть значение любого примитивного типа данных либо мутабельный объект – список, кортеж и т.д. Начальное значение инициирует накапливающую переменную, которая прежде чем она будет возвращена, будет обновляться редуцирующей функцией по каждому элементу в списке.
Переданная при вызове функция вызывается в цикле для каждого элемента последовательности. Например, функция reduce может применяться для суммирования числовых значений в списке. Например, вот так:
Вот еще один пример. Если sentences – это список предложений, и требуется подсчитать общее количество слов в этих предложениях, то можно написать, как показано в приведенном ниже интерактивном сеансе:
В чем преимущества функций более высокого порядка?
Они нередко состоят из одной строки.
Все важные компоненты итерации – объект-последовательность, операция и возвращаемое значение – находятся в одном месте.
Программный код в обычном цикле может повлиять на переменные, определенные перед ним, или которые следуют после него. По определению эти функции не имеют побочных эффектов.
Приведем еще пару полезных функций.
Функция zip
Встроенная функция zip объединяет отдельные элементы из каждой последовательности в кортежи, т.е. она возвращает итерируемую последовательность, состоящую из кортежей. Вот общий формат функции zip :
В данном формате последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные. Функция zip возвращает ленивый объект-последовательность, который нужно вычислить, чтобы увидеть результат. Приведенный ниже интерактивный сеанс это демонстрирует:
В сочетании с оператором * эта функция используется для распаковки объединенной последовательности (в виде пар, троек и т.д.) в отдельные кортежи. Приведенный ниже интерактивный сеанс это демонстрирует:
Функция enumerate
Встроенная функция enumerate возвращает индекс элемента и сам элемент последовательности в качестве кортежа. Вот общий формат функции enumerate:
В данном формате последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные. Функция enumerate возвращает ленивый объект-последовательность, который нужно вычислить, чтобы увидеть результат.
Например, в приведенном ниже интерактивном сеансе показано применение этой функции к списку букв. В результате ее выполнения будет получена ленивая последовательность со списком кортежей, где каждый кортеж представляет собой индекс и значение буквы.
Функция convert в строке 1 переводит строковое значение второго элемента кортежа в верхний регистр и присоединяет к нему преобразованное в строковый тип значение первого элемента. Здесь tup – это кортеж, в котором tup[0] – это индекс элемента, и tup[1] – строковое значение элемента.
Включение в последовательность
Операции отображения и фильтрации встречаются так часто, что во многих языках программирования предлагаются способы написания этих выражений в более простых формах. Например, в языке Python возвести список чисел в квадрат можно следующим образом:
Python поддерживает концепцию под названием «включение в последовательность» (от англ. comprehension, в информатике эта операция так же называется описанием последовательности), которая суть изящный способ преобразования одной последовательности в другую. Во время этого процесса элементы могут быть условно включены и преобразованы заданной функцией. Вот один из вариантов общего формата операции включения в список:
[выражение for переменная in список if выражение2]
В данном общем формате выражение – это выражение или функция с участием переменной, которые возвращают значение, переменная – это элемент последовательности, список – это обрабатываемый список, и выражение2 – это логическое выражение или предикативная функция с участием переменной. Чтобы все стало понятно, приведем простой пример возведения список в квадрат без условия:
Приведенное выше включение в список эквивалентно следующему ниже фрагменту программного кода:
Такая форма записи называется синтаксическим сахаром, т.е. добавленная синтаксическая конструкция, позволяющая записывать выражения в более простых и кратких формах. Неплохой аспект конструкций включения в последовательность состоит еще и в том, что они легко читаются на обычном языке, благодаря чему программный код становится чрезвычайно понятным.
В конструкции включения в последовательность используется математическая запись построения последовательности. Такая запись в теории множеств и логике называется определением интенсионала множества и описывает множество путем определения условия, которое должно выполняться для всех его членов. В сущности, в терминах этих областей науки, выполняя данную операцию в Python, мы «описываем интенсионал» соответственно списка, словаря, множества и итерируемой последовательности. Ниже приведены примеры описания интенсионала соответственно списка, словаря, множества и итерируемой последовательности.
Таблица 1. Формы описания интенсионала
Выражение
Описание
[x*x for x in numbers]
set(x*x for x in numbers)
(x*x for x in numbers)
Описание последовательности. Такая форма записи создает генератор последовательности. Генератор – это объект, который можно последовательно обойти (обычно при помощи инструкции for ), но чьи значения предоставляются только тогда, когда они требуются, используя ленивое вычисление.
Отметим, что приведенные в таблице выражения (за исключением описания словаря) отличаются только ограничивающими символами: квадратные скобки применяются для описания списка, фигурные скобки – для описания словаря или множества и круглые скобки – для описания итерируемой последовательности.
Таким образом, примеры из разделов о функциях map и filter легко можно переписать с использованием включения в последовательность. Например, в строке 3 приведенного ниже интерактивного сеанса вместо функции map применена операция включения в список:
Включение в список применено и в приведенном ниже примере вместо функции filter :
Квадратные скобки в определении сигнализируют, что в результате этой операции будет создан список. Какой способ обработки последовательностей применять – с использованием функций более высокого порядка или включений, зачастую является предметом личных предпочтений.
Замыкание
Функции более высокого порядка не только получают функции на входе, но и могут порождать новые функции на выходе. Они даже в состоянии запоминать ссылку на значение в функции, которую они генерируют. Это называется замыканием. Функция, имеющая замыкание, может «запоминать» и получать доступ к среде вложенных в нее значений.
Используя замыкания, можно разделить исполнение функции со многими аргументами на большее количество шагов. Эта операция называется каррированием и обязана своим названием Хаскелю Каррингу. Каррирование – это преобразование функции многих аргументов в функцию, берущую свои аргументы по одному. Например, предположим, ваш программный код имеет приведенную ниже стандартную функцию adder :
Чтобы сделать ее каррированной, она должна быть переписана следующим образом:
Это же самое можно выразить при помощи лямбда-функций:
Обратите внимание, что в последнем примере используются две вложенные лямбда-функции, каждая из которых принимает всего один аргумент. В такой записи функция adder теперь может вызываться всего с одним аргументом. Выражение adder(3) возвращает не число, а новую, каррированную функцию. Во время вызова функции adder со значением 3 в качестве первого аргумента ссылка на значение 3 запоминается в каррированной функции. А дальше происходит следующее:
Замыкания также используются для генерирования набора связанных функций по шаблону. Использование шаблона функции помогает делать программный код более читаемым и избегать дублирования. Давайте посмотрим на приведенный ниже пример:
Функция power_generator может применяться для генерации разных функций, которые вычисляют степень:
Замыкания могут также использоваться для управления внутренним состоянием функции. Давайте предположим, что требуется функция, которая накапливает сумму всех чисел, которые ей предоставляются. Один из способов это сделать состоит в использовании глобальной переменной:
Как мы убедились, применение глобальных переменных следует избегать, потому что они загрязняют пространство имен программы. Более чистый подход состоит в использовании замыкания, чтобы включить ссылку на накапливающую переменную:
Некоторые языки программирования строго функциональны; весь код эквивалентен чистым математическим функциям. Эти языки заходят настолько далеко, что являются вневременными, причем порядок операторов в программном коде не вмешивается в поведение кода. В этих языках все присвоенные переменным значения являются немутируемыми. Такое присваивание называется однократным. Поскольку состояние программы отсутствует, то и нет момента времени, когда переменная может измениться. Вычисления в строгой функциональной парадигме просто сводятся к вычислению функций и сопоставлению с шаблонами.
Рекомендации по ФП на языке Python
Понятие ФП несколько различается по строгости формулировки. Одни понимают применение только функций, немутируемость и наведение мостов с периферией (вводом-выводом). Другие определяют ФП строже и наряду с немутируемостью говорят о применении только чистых функций. Но в любом случае программирование в функциональном стиле не тождественно функциональному программированию. Применение первоклассных функций, лямбд, итераторов, включений, каррирования и сопоставления с шаблонами вовсе не означает немутируемость и чистые функции.
Программирование в функциональном стиле не тождественно функциональному программированию.
Что делает функции нечистыми?
Глобальные мутации, т.е. внесение изменений в глобальное состояние,
Недетерминированность функций, т.е. которые для одинаковых входных значений могут возвращать разные результаты, и
Пример глобальной мутации:
Пример операции ввода-вывода:
Из чистых функций вытекает ссылочная (референциальная) прозрачность. Говорят, что программа или математическое выражение ссылочно прозрачны, если любое подвыражение можно заменить его значением, и это не приведет к изменению значения целого, т. е. скрытые побочные эффекты отсутствуют. Математические рассуждения, преобразования и доказательства корректности могут быть справедливыми только для выражений, обладающих этим свойством. А программы, написанные на обычных императивных языках, не являются ссылочно прозрачными, так как присваивание значений глобальным переменным, в некоторых случаях и локальным, вызывает скрытые побочные эффекты.
Ссылочная прозрачность (1) улучшает тестопригодность программ, т.е. поведение подпрограмм не зависит от контекста, повторный запуск приложения дает одинаковый результаты как следствие отсутствия мутаций, (2) обеспечивается модульность, т.е. поведение функций не зависит от контекста, и чистые функции можно легко составлять в композиции, строя новые формы поведений, (3) упрощает обеспечение конкурентности из-за отсутствия необходимости в синхронизации, т.к. отсутствие совместных мутируемых данных делает синхронизацию ненужной.
Однако, ФП имеет свои недостатки, такие как новизна парадигмы и иногда ухудшение производительности программ. Но в нашем случае главный недостаток состоит в том, что язык Python, как таковой, не является языком функционального программирования. Например, в нем нет библиотеки по работе с неизменяемыми структурами данных и оптимизации стека под хвостовую рекурсию. Однако эффективное функциональное программирование на Python вполне возможно.
Эффективное функциональное программирование на Python вполне возможно.
В отличие от объектно-ориентированного программирования, которое строит сложные формы поведения с помощью наследования, ФП опирается на композицию функций. Этот принцип перекликается с философией Unix, состоящей из 2 правил:
Указанные выше два простых правила делают ненужными архитектурные шаблоны и принципы ООП, заменяя их функциями! А что, спросите вы, и классы тоже? В Python использование классов не противоречит ФП, если в них отсутствует мутирующие интерфейсы.
Пример класса с мутирующим интерфейсом:
Пример класса без мутирующего интерфейса:
Но лучше использовать замороженные dataclasses и копирование, где необходимо. Иными словами, все классы должны быть замороженными dataclasses.
При всем при этом dataclasses могут быть вполне себе умными!
Также следует использовать сторонние функциональные библиотеки (например, toolz), которые обеспечивают более оптимальную композиционность функций.
Выводы
Функциональное программирование сконцентрировано вокруг немутируемости и чистых функций. Чистота позволяет производить код, который более пригоден для тестирования, функциональных композиций и управления в конкурентной обстановке. Следует избегать мутирующих интерфейсов и стремиться использовать замороженные dataclasses, сторонние библиотеки наподобие toolz и включения, при этом оставаясь идиоматичным.
Данный пост служит дополнением к моему предыдущему посту о конвейере данных. Приведенный выше материал был опубликован в качестве авторского в переводе книги Starting Out with Python и дополнен материалами Энтони Хвона.