Gilt die Benennung von Lambdas in Python als pythonisch?
Ist die Benennung von Lambdas pythonisch?
In Python sind Lambda-Ausdrücke als anonyme Funktionen konzipiert. Einige Entwickler finden es jedoch sinnvoll, Lambdas innerhalb von Funktionen für die Wiederverwendung von Code und bestimmte Funktionen zu benennen. Diese Praxis wirft jedoch die Frage auf: Ist sie mit den Pythonic-Prinzipien vereinbar?
Laut PEP8, dem Python-Styleguide, wird von der Benennung von Lambdas abgeraten. Stattdessen empfiehlt es die Verwendung von Def-Anweisungen, um Funktionen mit bestimmten Namen zu definieren. Dies gewährleistet Klarheit, vereinfacht Rückverfolgungen und eliminiert alle Vorteile der Verwendung von Lambda-Ausdrücken.
Das entscheidende Merkmal eines Lambda-Ausdrucks ist seine Anonymität. Indem Sie es benennen, beseitigen Sie effektiv diese Anonymität. Wenn die Funktionalität außerdem spezifisch für die Funktion ist, in der sie erscheint, ist die Definition einer separaten Funktion möglicherweise nicht erforderlich. Erwägen Sie stattdessen die Verwendung einer verschachtelten Funktion.
Zum Beispiel im angegebenen Codeausschnitt:
def fcn_operating_on_arrays(array0, array1): indexer = lambda a0, a1, idx: a0[idx] + a1[idx] # codecodecode indexed = indexer(array0, array1, indices) # codecodecode in which other arrays are created and require `indexer` return the_answer
Anstatt den Lambda-Ausdrucksindexer zu benennen, könnte er mithilfe einer verschachtelten Funktion definiert werden:
def fcn_operating_on_arrays(array0, array1): def indexer(a0, a1, idx): return a0[idx] + a1[idx] # codecodecode indexed = indexer(array0, array1, indices) # codecodecode in which other arrays are created and require `indexer` return the_answer
Durch die Verwendung einer verschachtelten Funktion bleibt die Funktionalität spezifisch für die äußere Funktion, stellt eine benannte Funktion bereit und entspricht Pythonic Prinzipien.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGilt die Benennung von Lambdas in Python als pythonisch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
