А вот беда иного рода — отказ датчика при высокой температуре. Здесь вряд ли обойдетесь без поездки, причем с хорошей нагрузкой двигателя (стояние в пробке не годится!). Чем измерять сигнал? Нужен сканер, переносной мотор-тестер или осциллограф. На худой конец, мультиметр с высоким входным сопротивлением. Итак, получили результат, как на рис. 2: сигнал перестал меняться. Это означает отказ датчика. А на рис. 3 другой случай: в левой части напряжение зависло — признак обрыва постоянной составляющей в сигнале с датчика. Правее — поведение сигнала при перегазовках. Здесь колебания в «плюс» и «минус» относительно нуля — постоянной составляющей нет! Ясно, что датчик придется заменить. Даже если после уменьшения температуры он работает, пусть это вас не смущает.
Как часты подобные неисправности? Увы, они составляют около 20% всех отказов — нередко их симптомы довольно запутаны, что требует индивидуального подхода.
А теперь — о скорости реакции датчика на изменение состава отработавших газов. Она, конечно, зависит от места расположения датчика в выпускном тракте. Но существенное влияние на быстроту реакции оказывает старение измерительного элемента, а также отложения на нем или в окнах защитного колпачка продуктов сгорания, особенно масла.
Чтобы уточнить время реакции датчика, прогреем двигатель и, подключив к датчику мотор-тестер, проследим за показаниями при резком открытии дросселя (рис. 4). Если отставание велико (больше 0,2 с), стоит проверить состав отработавших газов четырехкомпонентным газоанализатором (только он позволит объективно об этом судить, обнаружить возможный подсос воздуха и т.п.). О работоспособности датчика говорит стабильный, близкий к стехиометрическому состав смеси как на холостом ходу, так и при 3000 об/мин. Как ранее говорилось, допустимые отклонения l — не более ±1%. Даже если форма сигнала правильная, синусоидальная, но состав меняется сильнее — значит, датчик неисправен.
А каков диапазон l-регулирования? Ясно, что нет смысла делать его шире диапазона воспламеняемости смеси. Реально в современных системах он корректируется не более чем на ±25% из условия, что характеристики машины (мощность, экономичность и др.) остаются приемлемыми. Но иногда этого мало — и на некоторых режимах, где необходим стехиометрический состав, он не выдерживается. Что делать датчику? В старых машинах его сигнал зависал, в зависимости от состава смеси, на одном из граничных значений — например, 0,2 или 0,8 В. В современных ЭБУ сформируется код неисправности; он сообщит, что достигнут предел регулирования состава смеси, а на панели вспыхнет предупреждение Check Engine («проверь двигатель»).
Чтобы не менять датчики без необходимости, помните о логике поиска неисправностей. Положим, ЭБУ выдал код «нет реакции датчика». Сначала тестируем датчик на холостом ходу — если он в добром здравии, это не означает, что ЭБУ ошибся. Необходимо проверить сигнал на всех режимах двигателя — скорее всего, на каких-то система питания не смогла обеспечить стехиометрический состав смеси. Например, понижено давление топлива в рампе форсунок — оттого на мощностных режимах смесь бедна. Сигнал датчика зависнет и будет отражать возникшую ситуацию. ЭБУ исправить состав уже не может — вот и формируется код неисправности.
Ну а мастеру нужно учитывать не только особенности «матчасти», но и психологию владельца автомобиля. Спокойный, уравновешенный водитель, увидев символ «проверь двигатель», зачастую отметит немало изменений в его работе, повышение расхода топлива. Для водителя «спортивного» толка главный приоритет — динамика разгона, скорость, пусть ценой ухудшения экономичности. Вариантов неисправностей очень много, а их проявления разнообразны. Последние мы умышленно не стали рассматривать, так как они зависят и от особенностей программы блока управления, и опять-таки от психологии водителя. Одни и те же погрешности датчика кислорода воспринимаются по-разному — такая неоднозначность только запутает читателей, чего автор старался избежать.
Объяснение лямбда-выражений Python (с примерами)
В этой статье я расскажу вам, что такое лямбда-выражения Python.
На самом деле, если вы знаете, что такое функции и как определять функции в Python, то вы уже знаете, что такое лямбда.
Лямбда Python — это просто функция Python.
Но может походить на особый тип функции с ограниченными возможностями 🙂
Если вы хотите погрузиться глубже и узнать больше о лямбдах и их использовании в Python, то эта статья именно об этом.
Вот о чем я расскажу в этой статье.
Что такое лямбда Python?
Прежде чем пытаться понять, что такое лямбда Python, давайте сначала попробуем понять, что такое функция Python, на гораздо более глубоком уровне.
Это потребует небольшого изменения парадигмы вашего отношения к функциям.
Как вы уже знаете, все в Python — это объект .
Например, когда мы запускаем эту простую строку кода.
x = 5
На самом деле происходит то, что мы создаем объект Python типа int, в котором хранится значение 5.
x — это, по сути, символ, относящийся к этому объекту.
Теперь давайте проверим тип x и адрес, на который он ссылается.
Мы можем легко сделать это, используя встроенные функции type и id.
>>> тип (x)
<класс 'int'>
>>> id (x)
4308964832
Как видите, x относится к объекту типа int , и этот объект живет по адресу, возвращаемому идентификатором
Довольно простой материал.
А теперь, что происходит, когда мы определяем такую функцию:
>>> def f (x):
... вернуть x * x
...
Давайте повторим то же самое, что и выше, и проверим тип из f и его id .
>>> def f (x):
... вернуть x * x
...
>>> тип (f)
<класс 'функция'>
>>> id (f)
4316798080
хм, очень интересно.
Итак, оказывается, что в Python есть класс функции , и функция f, которую мы только что определили, является экземпляром этого класса.
Точно так же, как x был экземпляром класса integer .
Другими словами, вы можете буквально думать о функциях так же, как вы думаете о переменных.
Единственная разница в том, что переменная хранит данные, а функция — код.
Это также означает, что вы можете передавать функции в качестве аргументов другим функциям или даже иметь функцию как возвращаемое значение другой функции.
Давайте рассмотрим простой пример, где вы можете передать указанную выше функцию f другой функции.
def f (x):
вернуть х * х
def modify_list (L, fn):
для idx, v в перечислении (L):
L [idx] = fn (v)
L = [1, 3, 2]
изменить_лист (L, f)
печать (L)
#output: [1, 9, 4]
Дайте себе минуту и попытайтесь понять, что делает этот код, прежде чем читать дальше…
Как видите, modify_list — это функция, которая принимает список L и функция fn в качестве аргументов.
Затем он последовательно перебирает список и применяет к каждому из них функцию fn .
Это очень общий способ изменения элементов списка, поскольку он позволяет вам передать функцию, отвечающую за изменение, что может быть очень полезно, как вы увидите позже.
Так, например, когда мы передаем функцию f в modify_list , результатом будет то, что каждый элемент в списке будет возведен в квадрат.
Мы могли бы передать любую другую пользовательскую функцию, которая может изменять список любым произвольным образом.
Это довольно мощный инструмент!
Хорошо, теперь, когда я заложил основы, давайте поговорим о лямбдах.
Лямбда Python — это еще один метод определения функции .
Общий синтаксис лямбда-выражения Python:
лямбда-аргументы: выражение
Лямбда-функции могут принимать ноль или больше аргументов, но только одно выражение .
Возвращаемое значение лямбда-функции — это значение, для которого вычисляется это выражение.
Например, если мы хотим определить ту же функцию f , которую мы определили перед использованием синтаксиса лямбда, это будет выглядеть так:
>>> f = lambda x: x * x
>>> тип (f)
Но вы можете спросить себя, зачем вообще нужны лямбда-выражения, если мы можем просто определять функции традиционным способом ?
Справедливый вопрос!
На самом деле лямбды полезны только тогда, когда вы хотите определить одноразовую функцию.
Другими словами, функция, которая будет использоваться в вашей программе только один раз. Эти функции называются анонимными функциями .
Как вы увидите позже, анонимные функции могут быть полезны во многих ситуациях.
Лямбда с несколькими аргументами
Как вы видели ранее, было легко определить лямбда-функцию с одним аргументом.
>>> f = лямбда x: x * x
>>> f (5)
25
Но если вы хотите определить лямбда-функцию, которая принимает более одного аргумента, вы можете разделить входные аргументы запятыми.
Например, скажем, мы хотим определить лямбду, которая принимает два целочисленных аргумента и возвращает их произведение.
>>> f = лямбда x, y: x * y
>>> f (5, 2)
10
Красиво!
Как насчет того, чтобы лямбда не принимала никаких аргументов?
Лямбда без аргументов
Допустим, вы хотите определить лямбда-функцию, которая не принимает аргументов и возвращает True .
Этого можно добиться с помощью следующего кода.
>>> f = лямбда: Истина
>>> f ()
Верно
Многострочные лямбды
Да, в какой-то момент вашей жизни вы будете задаваться вопросом, можно ли иметь лямбда-функцию с несколькими строками.
И ответ:
Нет, нельзя 🙂
Лямбда-функции Python принимают только одно и только одно выражение.
Если ваша функция имеет несколько выражений / операторов, лучше определить функцию традиционным способом, а не использовать лямбды.
Примеры лямбда-выражений в действии
Теперь давайте обсудим некоторые из наиболее распространенных мест, где лямбда-выражения Python широко используются.
Использование лямбда-выражений с картой
Одна из распространенных операций, которые вы будете применять к спискам Python, — это применить операцию к каждому элементу.
Карта — это встроенная функция Python, которая принимает в качестве аргументов функцию и последовательность , а затем вызывает функцию ввода для каждого элемента последовательности.
Например, предположим, что у нас есть список целых чисел, и мы хотим возвести в квадрат каждый элемент списка с помощью функции map .
>>> L = [1, 2, 3, 4]
>>> список (карта (лямбда x: x ** 2, L))
[1, 4, 9, 16]
Обратите внимание, что в Python3 функция карты возвращает объект Map , тогда как в Python2 она возвращает список .
Видите ли, вместо того, чтобы определять функцию и затем передавать ее в map в качестве аргумента, вы можете просто использовать лямбды для быстрого определения функции внутри скобок карты.
Это имеет смысл, особенно если вы не собираетесь снова использовать эту функцию в своем коде.
Давайте посмотрим на другой случай, когда лямбды могут быть полезны.
Использование лямбда-выражений с фильтром
Как следует из названия, filter — это еще одна встроенная функция, которая фактически фильтрует последовательность или любой повторяемый объект.
Другими словами, для любого итеративного объекта (например, списка) функция filter filter отфильтровывает некоторые элементы, сохраняя при этом некоторые на основе некоторых критериев.
Этот критерий определяется вызывающим фильтром путем передачи функции в качестве аргумента.
Эта функция применяется к каждому элементу итерации.
Если возвращаемое значение — Истинно , элемент сохраняется. В противном случае элемент игнорируется.
, например, давайте определим очень простую функцию, которая возвращает True для четных чисел и False для нечетных чисел:
def even_fn (x):
если x% 2 == 0:
вернуть True
return False
print (список (фильтр (even_fn, [1, 3, 2, 5, 20, 21])))
#output: [2, 20]
Тем не менее, с помощью магии лямбд вы можете сделать то же самое более кратко.
Приведенный выше код преобразуется в этот однострочный
print (list (filter (lambda x: x% 2 == 0, [1, 3, 2, 5, 20, 21])))
И это, друг мой, является степенью лямбд .
Использование лямбда-выражений при сортировке списков
Сортировка списка Python — очень распространенная операция.
На самом деле у меня есть целая статья, посвященная этой теме.
Если у вас есть список чисел или строк, то отсортировать список очень просто.
Вы можете просто использовать встроенные функции сортировки или сортировки.
Однако иногда у вас есть список настраиваемых объектов, и вы можете отсортировать список на основе определенного поля объекта.
В этом случае вы можете передать необязательный параметр key либо в sort , либо в sorted .
Этот параметр ключа фактически относится к функции типа .
Функция применяется ко всем элементам списка, и возвращаемое значение — это то, что будет отсортировано.
Рассмотрим пример.
Предположим, у вас есть класс Employee, который выглядит так:
class Employee:
def __init __ (я, имя, возраст):
self.name = имя
self.age = age
Теперь давайте создадим несколько объектов Employee и добавим их в список.
Алекс = Сотрудник («Алекс», 20)
Аманда = Сотрудник («Аманда», 30)
Дэвид = Сотрудник ('Дэвид', 15)
L = [Алекс, Аманда, Дэвид]
Теперь предположим, что мы хотим отсортировать этот список по возрасту сотрудников. Вот что мы должны сделать:
L.sort (ключ = лямбда x: x.age)
print ([имя элемента для элемента в L])
# output: ['David', 'Alex', 'Amanda']
Посмотрите, как мы использовали лямбда-выражение в качестве параметра key вместо того, чтобы определять функцию извне и затем передавать эту функцию в сортировку sort .
Одно слово о выражениях и операторах
Как я упоминал ранее, лямбда-выражения могут использовать только одно выражение в качестве тела лямбда-функции.
Обратите внимание, я не сказал одно утверждение .
Утверждения и выражения — это разные вещи, но они могут сбивать с толку, поэтому позвольте мне попытаться прояснить различия.
В языках программирования оператор — это строка кода, которая что-то делает, но не возвращает значение.
Например, оператор if , цикл for , цикл while , все это примеры операторов.
Вы не можете просто заменить выражение значением, потому что утверждения не оценивают значение.
С другой стороны, выражения оцениваются в значение.
Вы можете легко заменить все выражения в ваших программах некоторыми значениями, и ваша программа будет работать правильно.
Например:
3 + 5 — это выражение, которое оценивается как 8
10> 5 — это выражение, которое оценивается как True
True и (5 <3) - это выражение, которое оценивается to False
Тело лямбды должно быть выражением, потому что значение этого выражения является возвращаемым значением функции.
Убедитесь, что вы помните этот момент при написании следующей лямбда-функции 🙂
Learning Python?
Загляните в раздел Курсы!
Избранные сообщения
Вы начинаете карьеру программиста?
Я предлагаю свой лучший контент для новичков в информационном бюллетене.
- Советы по Python для начинающих, среднего и продвинутого уровней.
- CS Советы и рекомендации по карьере.
- Специальные скидки на мои премиальные курсы при их запуске.
И многое другое…
Подпишитесь сейчас. Это бесплатно.
Плюсы и минусы Lambda
Есть много руководств [1] по Python lambda . Одна из тех, на которые я наткнулся недавно и которая действительно оказалась полезной, — это обсуждение Майком Дрисколлом лямбда в блоге Mouse vs Python.
Когда я только начал изучать Python, одной из самых запутанных концепций, которые заставили меня задуматься, было выражение лямбда. Я уверен, что это сбивает с толку и других начинающих программистов …
Обсуждение Майка превосходное: ясное, прямолинейное, с полезными иллюстративными примерами.Это помогло мне — наконец — разобраться в лямбде и побудило меня написать еще один учебник по лямбда .
Лямбда: инструмент для построения функций
По сути, лямбда в Python — это инструмент для создания функций (или, точнее, функциональных объектов). Это означает, что Python имеет два инструмента для построения функций: def и lambda .
Вот пример. Вы можете построить функцию обычным способом, используя def , например:
1def square_root (x): return math.sqrt (x)
или вы можете использовать лямбда :
1square_root = lambda x: math.sqrt (x)
Вот еще несколько интересных примеров лямбда:
1sum = lambda x, y: x + y # def sum (x, y): вернуть x + y
2out = лямбда * x: sys.stdout.write ("" .join (map (str, x)))
3lambda event, name = button8.getLabel (): self.onButton (event, name)
Для чего нужна лямбда?
Вопрос, который у меня был долгое время: Для чего нужна лямбда? Зачем нам лямбда?
Ответ:
- Нам не нужна лямбда, мы могли бы обойтись и без нее.Но…
- есть определенные ситуации, когда это удобно — это немного упрощает написание кода, а написанный код — немного чище.
Какие ситуации?
Ну, ситуации, в которых нам нужна простая одноразовая функция: функция, которая будет использоваться только один раз.
Обычно функции создаются для одной из двух целей: (а) уменьшить дублирование кода или (б) модулировать код.
- Если ваше приложение содержит повторяющиеся фрагменты кода в разных местах, вы можете поместить одну копию этого кода в функцию, дать функции имя, а затем — используя это имя функции — вызвать ее из разных мест вашего кода. .
- Если у вас есть фрагмент кода, который выполняет одну четко определенную операцию, но действительно длинный и корявый и прерывает читаемый поток вашей программы, то вы можете вытащить этот длинный скучный код и поместить его в функцию полностью сам.
Но предположим, что вам нужно создать функцию, которая будет использоваться только один раз — вызывается из только из одного места в вашем приложении. Во-первых, вам не нужно давать функции имя. Это может быть «анонимно».И вы можете просто определить его прямо в том месте, где хотите его использовать. Вот где лямбда полезна.
Но, но, но… вы говорите.
- Прежде всего — зачем вам функция, которая вызывается только один раз? Это устраняет причину (а) для выполнения функции.
- И тело лямбды может содержать только одно выражение. Это означает, что лямбды должны быть короткими. Таким образом, устраняется причина (b) для создания функции.
Какая у меня могла быть причина, по которой я хотел создать короткую анонимную функцию?
Что ж, рассмотрим этот фрагмент кода, который использует лямбда для определения поведения кнопок в интерфейсе графического интерфейса Tkinter.(Этот пример взят из руководства Майка.)
01frame = tk.Frame (parent)
02frame.pack ()
03
04btn22 = tk.Button (рамка,
05 text = "22", command = lambda: self.printNum (22))
06btn22.pack (сторона = tk.LEFT)
07
08btn44 = tk.Button (рамка,
09 текст = "44", command = lambda: self.printNum (44))
10btn44.pack (side = tk.LEFT)
Здесь нужно помнить, что tk.Button ожидает объект функции в качестве аргумента для параметра команды .Этот функциональный объект будет функцией, которую кнопка вызывает при щелчке по ней (кнопке). По сути, эта функция определяет, что будет делать графический интерфейс при нажатии кнопки.
Итак, мы должны передать функциональный объект кнопке с помощью параметра command . И обратите внимание: поскольку разные кнопки выполняют разные функции, нам нужны разные функциональные объекты для каждого объекта кнопки. Каждая функция будет использоваться только один раз конкретной кнопкой, для которой она передается.
Итак, хотя мы могли бы кодировать (скажем)
01def __init __ (self, parent):
02 "" "Конструктор" ""
03 frame = tk.Frame (родительский)
04 frame.pack ()
05
06 btn22 = tk.Button (рамка,
07 text = "22", command = self.buttonCmd22)
08 btn22.pack (сторона = tk.LEFT)
09
10 btn44 = tk.Button (рамка,
11 text = "44", command = self.buttonCmd44)
12 btn44.pack (сторона = tk.LEFT)
13
14def buttonCmd22 (самостоятельно):
15 self.printNum (22)
16
17def buttonCmd44 (самостоятельно):
18 я.printNum (44)
намного проще (и понятнее) кодировать
01def __init __ (self, parent):
02 "" "Конструктор" ""
03 frame = tk.Frame (родительский)
04 frame.pack ()
05
06 btn22 = tk.Button (рамка,
07 text = "22", command = lambda: self.printNum (22))
08 btn22.pack (сторона = tk.LEFT)
09
10 btn44 = tk.Button (рамка,
11 text = "44", command = lambda: self.printNum (44))
12 btn44.pack (side = tk.LEFT)
Когда программа с графическим пользовательским интерфейсом имеет такой код, говорят, что объект кнопки «перезванивает» объекту функции, который был передан ему как его команда .
Таким образом, мы можем сказать, что одно из наиболее частых применений лямбда — это кодирование «обратных вызовов» для таких сред GUI, как Tkinter и wxPython.
Все это кажется довольно простым. Итак…
Почему лямбда так сбивает с толку?
Я могу придумать четыре причины.
Первый Лямбда сбивает с толку, потому что: требование, чтобы лямбда могла принимать только одно выражение поднимает вопрос: Что такое выражение?
Многие люди хотели бы знать ответ на этот вопрос.Если немного погуглить, вы увидите много сообщений от людей, спрашивающих: «В Python, в чем разница между выражением и утверждением?»
Хороший ответ — выражение возвращает (или оценивает) значение, а оператор — нет. К сожалению, ситуация осложняется тем фактом, что в Python выражение также может быть утверждением. И мы всегда можем добавить в эту смесь отвлекающий маневр — операторы присваивания, такие как a = b = 0, предполагают, что Python поддерживает цепных присвоений и что операторы присваивания возвращают значения.(Они этого не делают. Python — это не C.) [2]
Во многих случаях, когда люди задают этот вопрос, они действительно хотят знать: Какие вещи я могу, а могу ли я, помещать в лямбда?
И для вопроса , я думаю, будет достаточно нескольких простых практических правил.
- Если он не возвращает значение, это не выражение и его нельзя поместить в лямбду.
- Если вы можете представить это в операторе присваивания, справа от знака равенства, это выражение, которое можно поместить в лямбду.
Использование этих правил означает, что:
- Операторы присваивания не могут использоваться в лямбда-выражениях. В Python операторы присваивания не возвращают ничего, , даже None (null).
- Простые вещи, такие как математические операции, строковые операции, понимание списков и т. Д., Подходят для лямбда-выражения.
- Вызов функций — это выражения. Можно поместить вызов функции в лямбду и передать аргументы этой функции. При этом вызов функции (аргументы и все такое) помещается в новую анонимную функцию.
- В Python 3 print стал функцией, поэтому в Python 3+ print (…) можно использовать в лямбде.
- Даже функции, которые возвращают None, такие как функция print в Python 3, могут использоваться в лямбде.
- Условные выражения, которые были введены в Python 2.5, являются выражениями (а не просто другим синтаксисом для оператора if / else ). Они возвращают значение и могут использоваться в лямбде.
1 лямбда: a if some_condition () else b
2lambda x: «большой», если x> 100, иначе «маленький»
Второй Лямбда сбивает с толку, потому что: спецификация, что лямбда может принимать только одно выражение , вызывает вопрос: Почему? Почему только одно выражение? Почему не несколько выражений? Почему не заявления?
Для некоторых разработчиков этот вопрос означает просто Почему лямбда-синтаксис Python такой странный? Для других, особенно тех, кто имеет опыт работы с Lisp, этот вопрос означает Почему лямбда Python так уродлива? Почему он не такой мощный, как лямбда Лиспа?
Ответ сложен, и он связан с «питонностью» синтаксиса Python.Lambda была относительно поздним дополнением к Python. К тому времени, как он был добавлен, синтаксис Python стал хорошо развитым. В данных обстоятельствах синтаксис лямбда-выражения должен был быть вписан в устоявшийся синтаксис Python «питоническим» способом. И это накладывало определенные ограничения на то, что можно было делать в лямбдах.
Честно говоря, мне все еще кажется, что синтаксис лямбды выглядит немного странно. Как бы то ни было, Гвидо объяснил, почему синтаксис лямбды не изменится.Python не станет Lisp. [3]
Третий Лямбда сбивает с толку, потому что: лямбда обычно описывается как инструмент для создания функций, но спецификация лямбда не содержит инструкции return .
Выражение return в некотором смысле подразумевается в лямбде. Поскольку спецификация лямбда должна содержать только одно выражение, и это выражение должно возвращать значение, анонимная функция, созданная лямбда, неявно возвращает значение, возвращаемое выражением.В этом есть смысл.
И все же — отсутствие явного оператора return , я думаю, отчасти затрудняет поиск лямбда-выражений или, по крайней мере, затрудняет их быстрое определение.
Четвертый Лямбда сбивает с толку, потому что: учебники по лямбда обычно вводят лямбда как инструмент для создания анонимных функций , хотя на самом деле лямбда чаще всего используется для создания анонимных процедур .
Еще в глубокой древности мы распознали два разных вида подпрограмм: процедуры и функции.Процедуры были для , выполняющего операций, и ничего не вернули. Функции были для вычисления и возврата значений . Различие между функциями и процедурами даже было встроено в некоторые языки программирования. В Паскале, например, процедура и функция были разными ключевыми словами.
В большинстве современных языков разница между процедурами и функциями больше не закреплена в синтаксисе языка. Например, функция Python может действовать как процедура, функция или и то, и другое.Результат (не совсем желательный) состоит в том, что функция Python всегда называется «функцией», даже если она по существу действует как процедура.
Хотя различие между процедурой и функцией как языковая конструкция по существу исчезло, мы все еще часто используем его, когда думаем о том, как работает программа. Например, когда я читаю исходный код программы и вижу какую-то функцию F, я пытаюсь выяснить, что делает F. И я часто могу классифицировать это как процедуру или функцию — «цель F — делать то-то и то-то», — скажу я себе, или «цель F — вычислять и возвращать то-то и то-то». .
Итак, теперь я думаю, мы можем понять, почему многие объяснения лямбда сбивают с толку.
Прежде всего, сам язык Python маскирует различие между функцией и процедурой.
Во-вторых, в большинстве руководств лямбда рассматривается как инструмент для создания анонимных функций , вещей, основная цель которых — вычислить и вернуть результат. Самый первый пример, который вы видите в большинстве руководств (включая этот), показывает, как написать лямбду, которая возвращает, скажем, квадратный корень из x.
Но это не тот способ, которым лямбда чаще всего используется, и это не то, что ищут большинство программистов, когда ищут в Google «учебник по лямбда Python». Чаще всего лямбда используется для создания анонимных процедур для использования в обратных вызовах графического интерфейса. В таких случаях нас не волнует, что лямбда возвращает , нам важно, что делает .
Это объясняет, почему большинство объяснений лямбда сбивают с толку типичного программиста на Python.Он пытается научиться писать код для какой-нибудь среды графического интерфейса пользователя: скажем, Tkinter или wxPython. Он натыкается на примеры, в которых используется лямбда, и хочет понять, что он видит. Он поискал в Google «учебник по лямбда-выражению Python». И он находит учебники, которые начинаются с примеров, которые совершенно не подходят для его целей.
Итак, если вы такой программист — этот учебник для вас. Я надеюсь, что это помогает. Мне жаль, что мы дошли до этого момента в конце учебника, а не в начале.Будем надеяться, что когда-нибудь кто-нибудь напишет учебник по лямбда, который вместо того, чтобы начинать таким образом
Lambda, представляет собой инструмент для создания анонимных функций.
начинается примерно так
Lambda — это инструмент для создания обработчиков обратного вызова.
Итак, вот оно. Еще один урок по лямбде.
Функции и лямбды высшего порядка — язык программирования Kotlin
Редактировать страницу
Kotlin-функции первоклассные , что означает, что они могут
храниться в переменных и структурах данных, передаваться в качестве аргументов и возвращаться из других
функции высшего порядка.Вы можете работать с функциями любым способом, который возможен для других
нефункциональные ценности.
Чтобы облегчить это, Kotlin, как статически типизированный язык программирования, использует семейство
функциональные типы для представления функций и предоставляют набор специализированных языковых конструкций, таких как лямбда-выражения.
Функция высшего порядка — это функция, которая принимает функции как параметры или возвращает функцию.
Хорошим примером является идиома функционального программирования раз
для коллекций, который принимает начальное значение аккумулятора и функцию объединения и строит свое возвращаемое значение с помощью
последовательное объединение текущего значения аккумулятора с каждым элементом коллекции, замена аккумулятора:
веселье Коллекция .сложить (
начальная: R,
объединить: (acc: R, nextElement: T) -> R
): Р {
аккумулятор var: R = начальный
for (element: T в этом) {
аккумулятор = комбайн (аккумулятор, элемент)
}
возвратный аккумулятор
}
В приведенном выше коде параметр объединить имеет тип функции (R, T) -> R , поэтому он принимает функцию, которая
принимает два аргумента типа R и T и возвращает значение типа R .
Он вызывается внутри для цикла , и возвращаемое значение
затем присваивается аккумулятору .
Чтобы вызвать fold , нам нужно передать ему экземпляр типа функции в качестве аргумента, а лямбда-выражения (более подробно описанные ниже) широко используются для
с этой целью на сайтах вызова функций высшего порядка:
fun main () {
// sampleStart
val items = listOf (1, 2, 3, 4, 5)
// Лямбды - это блоки кода, заключенные в фигурные скобки.
items.fold (0, {
// Когда лямбда имеет параметры, они идут первыми, за ними следует '->'
acc: Int, i: Int ->
print ("acc = $ acc, i = $ i,")
val результат = acc + i
println ("результат = $ результат")
// Последнее выражение в лямбде считается возвращаемым значением:
результат
})
// Типы параметров в лямбде необязательны, если их можно вывести:
val connectedToString = элементы.fold ("Элементы:", {acc, i -> acc + "" + i})
// Ссылки на функции также могут использоваться для вызовов функций более высокого порядка:
val product = items.fold (1, Int :: раз)
// sampleEnd
println ("connectedToString = $ connectedToString")
println ("продукт = $ продукт")
}
В следующих разделах более подробно объясняются упомянутые концепции.
Kotlin использует семейство типов функций, например (Int) -> String , для объявлений, которые имеют дело с функциями: val onClick: () -> Unit =... .
Эти типы имеют специальную нотацию, которая соответствует сигнатурам функций, то есть их параметрам и возвращаемым значениям:
-
Все типы функций имеют список типов параметров в скобках и тип возвращаемого значения: (A, B) -> C обозначает тип, который
представляет функции, принимающие два аргумента типа A и B и возвращающие значение типа C .
Список типов параметров может быть пустым, как в () -> A .Тип возврата Unit
не может быть пропущено.
-
Типы функций
могут опционально иметь дополнительный тип приемника , который указывается перед точкой в обозначении:
тип A. (B) -> C представляет функции, которые могут быть вызваны в объекте-приемнике A с параметром B и
вернуть значение C .
Функциональные литералы с получателем часто используются вместе с этими типами.
-
Функции приостановки относятся к типам функций особого типа, у которых есть модификатор suspend в
обозначения, например suspend () -> Unit или suspend A.(В) -> С .
Обозначение типа функции может дополнительно включать имена для параметров функции: (x: Int, y: Int) -> Point .
Эти имена можно использовать для документирования значения параметров.
Чтобы указать, что тип функции допускает значение NULL, используйте круглые скобки: ((Int, Int) -> Int)? .
Типы функций можно комбинировать с помощью скобок: (Int) -> ((Int) -> Unit)
Обозначение стрелки правоассоциативно, (Int) -> (Int) -> Unit эквивалентно предыдущему примеру, но не
((Инт) -> (Инт)) -> Блок .
Вы также можете дать типу функции альтернативное имя, используя псевдоним типа:
typealias ClickHandler = (Кнопка, ClickEvent) -> Единица
Есть несколько способов получить экземпляр типа функции:
- Использование блока кода в функциональном литерале в одной из форм:
Функциональные литералы с получателем могут использоваться как значения типов функций с получателем.
- Использование вызываемой ссылки на существующее объявление:
- функция верхнего уровня, локальная, член или функция расширения:
:: isOdd , String :: toInt ,
- свойство верхнего уровня, члена или расширения:
List :: size ,
- конструктор:
:: Regex
Сюда входят связанные вызываемые ссылки, указывающие на член определенного экземпляра: foo :: toString .
- Использование экземпляров пользовательского класса, реализующего тип функции в качестве интерфейса:
класс IntTransformer: (Int) -> Int {
переопределить оператор fun invoke (x: Int): Int = TODO ()
}
val intFunction: (Int) -> Int = IntTransformer ()
Компилятор может определить типы функций для переменных, если имеется достаточно информации:
val a = {i: Int -> i + 1} // Выведенный тип (Int) -> Int
Не буквальные значения типов функций с приемником и без него взаимозаменяемы, так что приемник может стоять в
для первого параметра и наоборот.Например, значение типа (A, B) -> C может быть передано или назначено
где ожидается A. (B) -> C и наоборот:
fun main () {
// sampleStart
val repeatFun: String. (Int) -> String = {раз -> this.repeat (раз)}
val twoParameters: (String, Int) -> String = repeatFun // ОК
fun runTransformation (f: (String, Int) -> String): String {
return f ("привет", 3)
}
val result = runTransformation (repeatFun) // ОК
// sampleEnd
println ("результат = $ результат")
}
Обратите внимание, что тип функции без получателя выводится по умолчанию, даже если переменная инициализируется ссылкой.
к функции расширения.Чтобы изменить это, явно укажите тип переменной.
Значение типа функции может быть вызвано с помощью оператора invoke (...) : f.invoke (x) или просто f (x) .
Если значение имеет тип получателя, объект получателя должен быть передан в качестве первого аргумента.
Другой способ вызвать значение типа функции с помощью получателя — добавить к нему объект-получатель,
как если бы значение было функцией расширения: 1.foo (2) ,
Пример:
fun main () {
// sampleStart
val stringPlus: (Строка, Строка) -> Строка = Строка :: плюс
val intPlus: Int.(Инт) -> Инт = Инт :: плюс
println (stringPlus.invoke ("<-", "->"))
println (stringPlus («Привет,», «мир!»))
println (intPlus.invoke (1, 1))
println (intPlus (1, 2))
println (2.intPlus (3)) // вызов типа расширения
// sampleEnd
}
Иногда полезно использовать встроенные функции, которые обеспечивают гибкий поток управления,
для функций высшего порядка.
Лямбда-выражения и анонимные функции
Лямбда-выражения и анонимные функции являются «функциональными литералами», т.е.е. функции, которые не объявлены,
но сразу прошло как выражение. Рассмотрим следующий пример:
макс (строки, {a, b -> a.length
Функция max - это функция высшего порядка, она принимает значение функции в качестве второго аргумента.
Этот второй аргумент является выражением, которое само по себе является функцией, то есть функциональным литералом, что эквивалентно
следующая именованная функция:
забавное сравнение (a: строка, b: строка): Boolean = a.длина
Полная синтаксическая форма лямбда-выражений 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 знака -> . Если предполагаемый тип возвращаемого значения лямбды не равен Unit , последний (или, возможно, одиночный)
выражение в теле лямбда рассматривается как возвращаемое значение.
Если мы оставим все необязательные аннотации, то, что останется, будет выглядеть так:
val sum = {x: Int, y: Int -> x + y}
В Kotlin существует соглашение: если последний параметр функции является функцией, то лямбда-выражение
переданный как соответствующий аргумент можно поместить вне скобок:
val product = items.fold (1) {acc, e -> acc * e}
Такой синтаксис также известен как завершающая лямбда .
Если лямбда является единственным аргументом этого вызова, скобки можно полностью опустить:
Чрезмерное использование лямбда-выражений в Python
Что такое лямбда-выражения?
Лямбда-выражение - это специальный синтаксис для создания функций без имен. Эти функции называются лямбда-функциями. Эти лямбда-функции могут иметь любое количество аргументов, но только одно выражение вместе с неявным оператором возврата. Лямбда-выражения возвращают функциональные объекты.Например, рассмотрим лямбда-выражение:
лямбда (аргументы): (выражение)
Это лямбда-выражение определяет безымянную функцию , которая принимает два аргумента и возвращает сумму двух аргументов. Но как вызвать безымянную функцию? Определенная выше безымянная лямбда-функция может называться:
(лямбда x, y: x + y) (1, 2)
Код 1:
|
x1 = ( лямбда x, y, z: (x + y) * z) ( 1 , 2 , 3 )
печать (x1)
x2 = ( лямбда x, y, z: (x + y) если (z = = 0 ) иначе (x * y)) ( 1 , 2 , 3 )
печать (x2)
|
Выход:
9
2
Хотя это не приветствуется, объект функции, возвращаемый лямбда-выражением, может быть назначен переменной.См. Пример ниже, в котором переменной sum назначается функциональный объект, возвращаемый лямбда-выражением.
|
сумма = лямбда x, y: x + y
печать ( тип ( сумма ))
x1 = сумма ( 4 , 7 )
печать (x1)
|
Выход:
11
Общее использование лямбда-выражений:
- Поскольку лямбда-функции анонимны и не требуют присвоения имени, они обычно используются для вызова функций (или классов), которым требуется объект функции в качестве аргумента .Определение отдельных функций для таких аргументов функции бесполезно, потому что определение функции обычно короткое, и они требуются только один или два раза в коде. Например, ключ аргумент встроенной функции sorted ().
|
def Ключ (x):
возврат x % 2
числа = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
сортировать = отсортировано (числа, ключ = ключ)
печать (сортировка)
|
Выход:
[0, 2, 4, 6, 8, 1, 3, 5, 7, 9]
|
числа = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
sort_lambda = отсортировано (числа, ключ = лямбда x: x % 2 )
печать (sort_lambda)
|
Выход:
[0, 2, 4, 6, 8, 1, 3, 5, 7, 9]
- Лямбда-функции являются встроенными функциями и, следовательно, они используются всякий раз, когда возникает необходимость в повторяющихся вызовах функций , чтобы сократить время выполнения.Некоторые из примеров таких сценариев - это функции: map (), filter () и sorted (). Например,
|
числа = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 0 ]
квадратов = карта ( лямбда x: x * x, числа)
печать ( список (квадраты))
evens = фильтр ( лямбда x: True if (x % 2 = = 0 )
еще Ложь , кол-во)
печать ( список (эвенс))
|
Плюсы и минусы лямбда-функций:
Плюсы лямбда-функций:
- Поскольку лямбда-функции анонимны, их можно легко передавать без присвоения переменной.
- Лямбда-функции являются встроенными функциями и поэтому выполняются сравнительно быстрее.
- Часто лямбда-функции делают код более читабельным, избегая логических переходов, вызываемых вызовами функций. Например, прочтите следующие блоки кода.
|
def удовольствие (x, y, z):
возврат x * y + z
a = 1
b = 2
c = 3
d = fun (a, b, c)
печать (г)
|
Выход:
5
Sonde Lambda ▷ Английский перевод
Sonde Lambda ▷ Английский перевод - Примеры использования Sonde Lambda в предложении на французском языке
Entre la première et la second , лямбда-зонд или катализатор.
Между первым и вторым лямбда-зондом находится каталитический нейтрализатор.Этот зонд лямбда состоит из единого твердого электрода на основе диоксида циркония.
Этот лямбда-зонд состоит из твердого электролита на основе диоксида циркония.F15 лямбда-зонд , предварительная очистка от карбюратора.Dans les moteurs à Essence on ne peut pas exclure la première sonde lambda .
В бензиновых двигателях нельзя исключать первый лямбда-зонд .
Другие примеры предложений
В 1976 году компания Bosch представила первый лямбда-зонд на марше.
В 1976 году компания bosch представила на рынке первый лямбда-зонд . Лямбда-зонд титан: электрическая стойкость диоксида титана с помощью лямбда-зондов, функция теней и кислород в газе управления.
Диоксид титана лямбда-зонд : диоксид титана имеет особую характеристику: электрическое сопротивление изменяется пропорционально содержанию кислорода в отработанном воздухе.Bien entendu, toutes les инновации биотехнологии, связанные с обнаружением горючих материалов, le rendement très élevé et la régulation par lambda sont content.
Разумеется, включены все биотехнологические инновации, такие как автоматическое определение топлива, высокий уровень эффективности и лямбда-зонд , регулировка .Залейте эту проблему, чтобы исключить второй зонд лямбда с программным блоком управления. Вызов функции AWS Lambda из другой функции Lambda
В этой статье я собираюсь объяснить, как создать функцию AWS Lambda, а затем вызвать эту функцию из другой функции Lambda в том же регионе. Это полезный сценарий, в котором нам может потребоваться выполнить вторую лямбда-функцию на основе результата некоторой предыдущей логики. Другой сценарий может заключаться в многократном выполнении второй лямбда-функции с использованием разных параметров.
Для целей этой статьи мы рассмотрим типичное приложение розничного продавца, в котором мы можем покупать различные продукты на сайте розничного продавца с помощью лямбда-функции.
Рисунок 1 - Схема архитектуры
Если вы рассмотрите приведенную выше схему архитектуры, вы увидите, что у нас есть лямбда-функция AWS - ParentFunction , которая принимает на себя определенную роль из IAM ( Invoke Other Lambda Function ), а затем вызывает другую лямбда-функцию - ChildFunction с полезной нагрузкой. Как только выполнение ChildFunction завершено, он возвращает ответ, который затем передается в ParentFunction . ParentFunction получает ответ и соответствующим образом обрабатывает задание.
Как и в этом примере, предположим, что ParentFunction собирается вызвать ChildFunction с полезными данными ProductName, Quantity и UnitPrice этого продукта. ChildFunction , в свою очередь, обработает эту полезную нагрузку, вычислит общую сумму продаж, сгенерирует идентификатор ссылки транзакции и вернет эту информацию в ParentFunction .
Создание первой функции AWS Lambda - ChildFunction
Давайте сначала продолжим и создадим ChildFunction, которая будет обрабатывать входные данные и возвращать результаты в ParentFunction.
Перейдите на https://console.aws.amazon.com/ и войдите со своими учетными данными. Как только вы окажетесь внутри консоли, начните поиск « Lambda » и щелкните первый результат, который появляется в раскрывающемся списке.
Рисунок 2 - Функция поиска AWS Lambda
Это приведет вас на домашнюю страницу лямбда-функции, где вы можете создать новую лямбда-функцию, нажав кнопку « Создать функцию ».
Рисунок 3 - Создание лямбда-функции AWS
Пусть имя этой функции будет - «ChildFunction» и выберите Python 3.8 в качестве среды выполнения.
Рисунок 4 - Название функции
Выберите вариант Создать новую роль с основными разрешениями лямбда и нажмите Создать функцию .
Рисунок 5 - Выбор роли
Будет создана новая лямбда-функция, в которой вы сможете написать свой код и протестировать его.
Рисунок 6 - Созданная лямбда-функция AWS
Давайте теперь перейдем к Visual Studio Code и начнем писать наш код для ChildFunction следующим образом. Это очень простое приложение, которое будет выполнять следующие шаги:
-
Чтение данных из ParentFunction
-
Создайте идентификатор ссылки на транзакцию
-
Рассчитайте бизнес-информацию
-
Вернуть результат в родительскую функцию
Рисунок 7 - Код дочерней функции
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003
|
import json import uuid def lambda_handler (event, context): # 1 Прочтите входные параметры productName = event ['ProductName'] amount = event ['Quantity'] unitPrice = event ['UnitPrice'] # 2 Создание идентификатора транзакции заказа transactionId = str (uuid.uuid1 ()) # 3 Внедрить Business Logic сумма = количество * unitPrice # 4 Форматировать и вернуть результат return { 'TransactionID': transactionId, 'ProductName': productName , «Сумма»: сумма } ################################## ########################################## # Нет необходимости включать следующий фрагмент в лямбда-функция # Используется только для локальной проверки функции event = { «ProductName»: «iPhone SE», «Quantity»: 2, «UnitPrice»: 499 } response = lambda_handler (событие, '') print (ответ) ################################# #################################### |
После того, как код написан и протестирован на локальном компьютере, вы можете скопировать и вставить сценарий в лямбда-функцию, чтобы протестировать его в AWS.
Рисунок 8 - Копирование кода в лямбда-функцию
Чтобы протестировать ChildFunction, вам необходимо создать Test Event, в котором вы можете передать полезную информацию, которую мы будем использовать для вызова из ParentFunction. Для настройки тестовых событий щелкните Test Event, и выберите Configure .
Рисунок 9 - Настройка тестового события
Дайте тестовое событие имя и укажите здесь полезную информацию, чтобы протестировать его.
Рисунок 10 - Настройка тестового события
Нажмите Test , чтобы выполнить ChildFunction с информацией о полезной нагрузке.
Рисунок 11 - Тестирование функции
В случае успешного выполнения вы получите успешный возврат с выполненными ниже расчетами. Как видно на рисунке ниже, функция возвращает следующие элементы.
-
номер транзакции
-
наименование товара
-
Количество
Эта информация также будет видна ParentFunction, когда она вызовет ChildFunction.
Рисунок 12 - Выполнение дочерней функции
Кроме того, скопируйте ARN дочерней функции, которая позже может быть использована для применения политик и ролей.
Рисунок 13 - Копирование ARN
Настройка политики для родительской функции
Чтобы разрешить ParentFunction вызывать ChildFunction, нам необходимо предоставить ParentFunction определенные права для вызова другой лямбда-функции.Это можно сделать, добавив определенные политики к роли, а затем назначив эту роль лямбда-функции.
Перейдите к модулю IAM на портале AWS и выберите Policies . Щелкните Create Policy , чтобы создать новую.
Рисунок 14 - Создание политики
На странице «Создание политики» выберите вкладку JSON и добавьте к ней следующую сводку политики, как показано ниже. Не забудьте обновить URL-адрес ресурса, который вы скопировали на предыдущем шаге.Дайте политике подходящее имя и создайте ее. Я собираюсь назвать эту политику как - « InvokeOtherLambdaPolicy ».
Рисунок 15 - Добавление политики JSON
Перейдите к Roles и нажмите Create role .
Рисунок 16 - Создание роли
Выберите «Лямбда» в качестве варианта использования и нажмите «Далее», чтобы добавить необходимые разрешения.
Рисунок 17 - Выбор варианта использования
Добавьте к этой роли следующие две политики и создайте роль.
-
AWSLambdaBasicExecutionRole
-
InvokeOtherLambdaPolicy
Рисунок 18 - Добавление базовой роли выполнения AWS Lambda
Рисунок 19 - Добавление вызова другой лямбда-политики
Нажмите «Далее», продолжайте и создайте роль.Дайте этой роли подходящее имя, например, « InvokeOtherLambdaRole ».
Создание лямбда-функции AWS - ParentFunction
Перейдите на страницу Lambda Function и нажмите Create New Lambda function. Я вызываю эту лямбда-функцию - « ParentFunction ». Выберите среду выполнения как Python 3.8 и назначьте роль InvokeOtherLambdaRole, которую мы только что создали на предыдущем шаге.
Рисунок 20 - Создание родительской функции
Давайте теперь снова перейдем к Visual Studio Code, чтобы написать код, а затем скопировать и вставить его обратно в редактор лямбда.Поскольку мы собираемся использовать ресурс AWS в этой функции, нам нужно использовать библиотеку python Boto3 для использования ресурсов AWS. Эта библиотека может использоваться для взаимодействия с другими ресурсами AWS по мере необходимости.
Рисунок 21 - Код для родительской функции
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26
|
import json import boto3 # Определите клиента для взаимодействия с AWS Lambda client = boto3.client ('lambda') def lambda_handler (event, context): # Определите входные параметры, которые будут переданы # дочерней функции inputParams = { "ProductName": «iPhone SE», «Количество»: 2, «UnitPrice»: 499 } response = client.invoke ( FunctionName = 'arn: aws: lambda: eu-west-1: 8 245818: функция: ChildFunction ', InvocationType =' RequestResponse ', Payload = json.дампы (inputParams) ) responseFromChild = json.load (response ['Payload']) print ('\ n') print (responseFromChild) |
Как вы можете видеть в приведенном выше коде, мы создали клиент Boto для взаимодействия с лямбда-функцией. Кроме того, мы создали полезную нагрузку, которая может быть передана в ChildFunction при ее вызове. И как только ChildFunction будет выполнена, она вернет ответ, который будет сохранен в переменной response.
Наконец, мы можем проанализировать информацию о полезной нагрузке из ответа и использовать ее в соответствии с нашими потребностями. В этом случае мы просто напечатаем его на экране. Скопируйте код из VS Code в редактор лямбда.
Рисунок 22 - Родительская функция
Создайте образец тестового события для этой функции, поскольку мы не собираемся передавать здесь какие-либо полезные данные для этой родительской функции. Сохраните событие и щелкните Test .
Рисунок 23 - Настройка тестового события
После выполнения ParentFunction она передаст информацию о полезной нагрузке в ChildFunction, где будет вычислен результат, а затем окончательный ответ будет отправлен обратно из ChildFunction в ParentFunction. Вы можете просмотреть журналы выполнения и подтвердить это следующим образом.
Рисунок 24 - Выполнение родительской функции
Заключение
В этой статье я объяснил, как мы можем вызвать или выполнить функцию AWS Lambda из другой лямбда-функции в том же регионе.