Все, что нужно знать о lambda-функциях в Python
В этой статье вы узнаете о том, что такое лямбда-функции в Python. На самом деле, если вы знаете, что такое функции и умеете с ними работать, то знаете и что такое лямбда.
Лямбда-функция в Python — это просто функция Python. Но это некий особенный тип с ограниченными возможностями. Если есть желание погрузиться глубже и узнать больше, то эта статья целиком посвящена lambda .
Что такое лямбда в Python?
Прежде чем переходить как разбору понятия лямбда в Python, попробуем понять, чем является обычная функция Python на более глубоком уровне.
Для этого потребуется немного поменять направление мышление. Как вы знаете, все в Python является объектом.
Например, когда мы запускаем эту простейшую строку кода
Создается объект Python типа int , который сохраняет значение 5. x же является символом, который ссылается на объект.
Теперь проверим тип x и адрес, на которой он ссылается. Это можно сделать с помощью встроенных функций type и id .
>>> type(x) class 'int'> >>> id(x) 4308964832 В итоге x ссылается на объект типа int , а расположен он по адресу, который вернула функция id .
А что происходит при определении вот такой функции:
Повторим упражнение и узнаем type и id объекта f .
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> type(f) class 'function'> >>> id(f) 4316798080 Оказывается, в Python есть класс function , а только что определенная функция f — это его экземпляр. Так же как x был экземпляром класса integer . Другими словами, о функциях можно думать как о переменных. Разница лишь в том, что переменные хранят данные, а функции — код.
Это же значит, что функции можно передать в качестве аргументов другим функциям или даже использовать их как тип возвращаемого значения.
Рассмотрим простой пример, где функция f передается другой функции.
def f(x): return x * x def modify_list(L, fn): for idx, v in enumerate(L): L[idx] = fn(v) L = [1, 3, 2] modify_list(L, f) print(L) #вывод: [1, 9, 4] Попробуйте разобраться самостоятельно с тем, что делает этот код, прежде чем читать дальше.
Итак, modify_list — это функция, которая принимает список L и функцию fn в качестве аргументов. Затем она перебирает список элемент за элементом и применяет функцию к каждому из них.
Это общий способ изменения объектов списка, ведь он позволяет передать функцию, которая займется преобразованием. Так, если передать modify_list функцию f , то результатом станет список, где все значения будут возведены в квадрат.
Но можно передать и любую другую, которая изменит оригинальный список другим способом. Это очень мощный инструмент.
Теперь, когда с основами разобрались, стоит перейти к лямбда. Лямбда в Python — это просто еще один способ определения функции. Вот базовый синтаксис лямбда-функции в Python:
lambda arguments: expression Лямбда принимает любое количество аргументов (или ни одного), но состоит из одного выражения. Возвращаемое значение — значение, которому присвоена функция. Например, если нужно определить функцию f из примера выше, то это можно сделать вот так:
>>> f = lambda x: x * x >>> type(f) class 'function'> Но возникает вопрос: а зачем нужны лямбда-функции, если их можно объявлять традиционным образом? Но на самом деле, они полезны лишь в том случае, когда нужна одноразовая функция. Такие функции еще называют анонимными. И, как вы увидите дальше, есть масса ситуаций, где они оказываются нужны.
Лямбда с несколькими аргументами
Определить лямбда-функцию с одним аргументом не составляет труда.
А если их должно быть несколько, то достаточно лишь разделить значения запятыми. Предположим, что нужна функция, которая берет два числовых аргумента и возвращает их произведение.
>>> f = lambda x, y: x * y >>> f(5, 2) 10 Отлично! А как насчет лямбда-функции без аргументов?
Лямбда-функция без аргументов
Допустим, нужно создать функцию без аргументов, которая бы возвращала True . Этого можно добиться с помощью следующего кода.
Несколько лямбда-функций
В определенный момент возникнет вопрос: а можно ли иметь лямбда-функцию из нескольких строк.
Лямбда-функции в Python всегда принимают только одно выражение. Если же их несколько, то лучше создать обычную функцию.
Примеры лямбда-функций
Теперь рассмотрим самые распространенные примеры использования лямбда-функций.
Лямбда-функция и map
Распространенная операция со списками в Python — применение операции к каждому элементу.
map() — это встроенная функция Python, принимающая в качестве аргумента функцию и последовательность. Она работает так, что применяет переданную функцию к каждому элементу.
Предположим, есть список целых чисел, которые нужно возвести в квадрат с помощью map .
>>> L = [1, 2, 3, 4] >>> list(map(lambda x: x**2, L)) [1, 4, 9, 16] Обратите внимание на то, что в Python3 функция map возвращает объект Map , а в Python2 — список.
Так, вместо определения функции и передачи ее в map в качестве аргумента, можно просто использовать лямбда для быстрого определения ее прямо внутри. В этом есть смысл, если упомянутая функция больше не будет использоваться в коде.
Лямбда-функция и filter
filter() — это еще одна встроенная функция, которая фильтрует последовательность итерируемого объекта.
Другими словами, функция filter отфильтровывает некоторые элементы итерируемого объекта (например, списка) на основе какого-то критерия. Критерий определяется за счет передачи функции в качестве аргумента. Она же применяется к каждому элементу объекта.
Если возвращаемое значение — True , элемент остается. В противном случае — отклоняется. Определим, например, простую функцию, которая возвращает True для четных чисел и False — для нечетных:
def even_fn(x): if x % 2 == 0: return True return False print(list(filter(even_fn, [1, 3, 2, 5, 20, 21]))) #вывод: [2, 20] С лямбда-функциями это все можно сделать максимально сжато. Код выше можно преобразовать в такой, написанный в одну строку.
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 3, 2, 5, 20, 21]))) И в этом сила лямбда-функций.
Лямбда-функция и сортировка списков
Сортировка списка — базовая операция в Python. Если речь идет о списке чисел или строк, то процесс максимально простой. Подойдут встроенные функции sort и sorted .
Но иногда имеется список кастомных объектов, сортировать которые нужно на основе значений одного из полей. В таком случае можно передать параметр key в sort или sorted . Он и будет являться функцией.
Функция применяется ко всем элементам объекта, а возвращаемое значение — то, на основе чего выполнится сортировка. Рассмотрим пример. Есть класс Employee .
class Employee: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age Теперь создадим экземпляры этого класса и добавим их в список.
Alex = Employee('Alex', 20) Amanda = Employee('Amanda', 30) David = Employee('David', 15) L = [Alex, Amanda, David] Предположим, что мы хотим отсортировать его на основе поля age сотрудников. Вот что нужно сделать для этого:
L.sort(key=lambda x: x.age) print([item.name for item in L]) # вывод: ['David', 'Alex', 'Amanda'] Лямбда-выражение было использовано в качестве параметра key вместо отдельного ее определения и затем передачи в функцию sort .
Пара слов о выражениях и инструкциях
Как уже упоминалось, лямбда могут иметь только одно выражение (expression) в теле.
Обратите внимание, что речь идет не об инструкции (statement).
Выражение и инструкции — две разные вещи, в которых часто путаются. В программировании инструкцией является строка кода, выполняющая что-то, но не генерирующая значение.
Например, инструкция if или циклы for и while являются примерами инструкций. Заменить инструкцию на значение попросту невозможно.
А вот выражения — это значения. Запросто можно заменить все выражения в программе на значения, и программа продолжит работать корректно.
- 3 + 5 — выражение со значением 8
- 10 > 5 — выражение со значением True
- True and (5 — выражение со значением False
Тело лямбда-функции должно являться выражением, поскольку его значение будет тем, что она вернет. Обязательно запомните это для работы с лямбда-функциями в будущем.