我在试着找出Python的lambda。lambda是那些在现实生活中应该被遗忘的“有趣”语言项之一吗?
我确信有一些边缘情况可能需要它,但是考虑到它的模糊性,它在未来版本中被重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)以及降低的编码清晰度——应该避免它吗?
这让我想起了C类型的溢出(缓冲区溢出)——指向顶部变量并重载以设置其他字段值。这感觉有点像技术人员的表演,但维护程序员的噩梦。
我在试着找出Python的lambda。lambda是那些在现实生活中应该被遗忘的“有趣”语言项之一吗?
我确信有一些边缘情况可能需要它,但是考虑到它的模糊性,它在未来版本中被重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)以及降低的编码清晰度——应该避免它吗?
这让我想起了C类型的溢出(缓冲区溢出)——指向顶部变量并重载以设置其他字段值。这感觉有点像技术人员的表演,但维护程序员的噩梦。
当前回答
我经常使用它,主要是作为空对象或将参数部分绑定到函数。
下面是一些例子:
实现空对象模式:
{
DATA_PACKET: self.handle_data_packets
NET_PACKET: self.handle_hardware_packets
}.get(packet_type, lambda x : None)(payload)
对于参数绑定:
假设我有以下API
def dump_hex(file, var)
# some code
pass
class X(object):
#...
def packet_received(data):
# some kind of preprocessing
self.callback(data)
#...
然后,当我不想快速转储接收到的数据到一个文件,我这样做:
dump_file = file('hex_dump.txt','w')
X.callback = lambda (x): dump_hex(dump_file, x)
...
dump_file.close()
其他回答
我怀疑lambda不会消失。 请参阅Guido关于最终放弃尝试删除它的帖子。也请参阅冲突概要。
你可以看看这篇文章,了解更多Python函数特性背后的交易历史: http://python-history.blogspot.com/2009/04/origins-of-pythons-functional-features.html
奇怪的是,最初引入lambda和其他函数特性的map、filter和reduce函数在很大程度上已经被列表推导式和生成器表达式所取代。事实上,在Python 3.0中,reduce函数已从内置函数列表中删除。(但是,没有必要投诉lambda、map或filter的删除:它们被保留了。: -)
我个人的意见是:就清晰度而言,lambda值不了多少。通常有一个更清晰的不包含的解。
只是函数的一种奇特说法。除了它的名字,它没有什么晦涩、吓人或神秘的地方。当你读到下面这行,在脑海中用函数替换lambda:
>>> f = lambda x: x + 1
>>> f(3)
4
它只是定义了一个关于x的函数。其他一些语言,比如R,显式地说:
> f = function(x) { x + 1 }
> f(3)
4
你看到了什么?这是编程中最自然的事情之一。
你可以用lambda做的任何事情,都可以用命名函数或列表和生成器表达式做得更好。
因此,在大多数情况下,在任何情况下您都应该只使用其中一种(可能除了在交互式解释器中编写的草稿代码)。
Lambda是一个过程构造函数。你可以在运行时合成程序,尽管Python的lambda不是很强大。请注意,很少有人理解这种编程。
Lambdas实际上是非常强大的构造,它源于函数式编程的思想,而且在Python的近期内,它绝不可能被轻易地修改、重新定义或删除。它们可以帮助您编写更强大的代码,因为它允许您将函数作为参数传递,因此函数是一等公民。
Lambdas确实容易让人困惑,但一旦获得了扎实的理解,你就可以写出像这样干净优雅的代码:
squared = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4, 5])
上面的代码行返回列表中数字的平方的列表。当然,你也可以这样做:
def square(x):
return x*x
squared = map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
显然,前一种代码更短,如果您打算只在一个地方使用map函数(或任何以函数作为参数的类似函数),则尤其如此。这也使代码更加直观和优雅。
另外,正如@David Zaslavsky在他的回答中提到的,列表推导并不总是正确的方法,尤其是当你的列表必须从一些晦涩的数学方法中获取值时。
从更实际的角度来看,lambdas最近对我来说最大的优势之一是在GUI和事件驱动编程方面。如果你看一下Tkinter中的回调,它们所接受的参数就是触发它们的事件。如。
def define_bindings(widget):
widget.bind("<Button-1>", do-something-cool)
def do-something-cool(event):
#Your code to execute on the event trigger
现在如果你有一些论点要通过呢?简单到传递2个参数来存储鼠标单击的坐标。你可以简单地这样做:
def main():
# define widgets and other imp stuff
x, y = None, None
widget.bind("<Button-1>", lambda event: do-something-cool(x, y))
def do-something-cool(event, x, y):
x = event.x
y = event.y
#Do other cool stuff
现在,您可以争辩说这可以使用全局变量来完成,但是,如果全局变量只用于一个特定的位置,您真的想要担心内存管理和泄漏吗?那只是糟糕的编程风格。
简而言之,lambdas是很棒的,永远不应该被低估。尽管Python lambdas与LISP lambdas不同(后者更强大),但您确实可以用它们做很多神奇的事情。