Was ist die Lambda-Funktion in Python und warum brauchen wir sie?

In diesem Artikel erfahren wir mehr über die Lambda-Funktion in Python und warum wir sie brauchen, und sehen uns einige praktische Beispiele für die Lambda-Funktion an.

Was ist die Lambda-Funktion in Python?

Lambda-Funktionen, oft „anonyme Funktionen“ genannt, sind die gleichen wie gewöhnliche Python-Funktionen, mit der Ausnahme, dass sie ohne Namen definiert werden können. Das Schlüsselwort >def wird zum Definieren gewöhnlicher Funktionen verwendet, während das Schlüsselwort lambda zum Definieren anonymer Funktionen verwendet wird. Sie sind jedoch auf einzeilige Ausdrücke beschränkt. Sie können wie reguläre Funktionen mehrere Argumente akzeptieren.

Grammatik

lambda arguments: expression

• Diese Funktion akzeptiert eine beliebige Anzahl von Eingaben, wertet jedoch nur einen Ausdruck aus und gibt ihn zurück.

• Lambda-Funktionen können überall dort eingesetzt werden, wo ein Funktionsobjekt benötigt wird.

• Sie müssen bedenken, dass Lambda-Funktionen syntaktisch auf einen einzelnen Ausdruck beschränkt sind.

• Neben anderen Arten von Ausdrücken in Funktionen hat es vielfältige Verwendungsmöglichkeiten in bestimmten Programmierbereichen.

Warum brauchen wir Lambda-Funktionen?

• Eine Lambda-Funktion erfordert weniger Codezeilen als eine normale Python-Funktion, die mit dem Schlüsselwort

  def geschrieben wurde. Dies ist jedoch nicht ganz richtig, da mit def definierte Funktionen in einer Zeile definiert werden können. Allerdings werden def -Funktionen normalerweise in mehr als einer Zeile definiert.

• Sie werden normalerweise verwendet, wenn eine kürzere (temporäre) Funktion erforderlich ist, normalerweise innerhalb einer anderen Funktion (z. B. einem Filter, einer Zuordnung oder einer Reduzierung).

• Sie können eine Funktion definieren und sie direkt am Ende der Definition mithilfe einer Lambda-Funktion aufrufen. Dies ist mit Def-Funktionen nicht möglich.

Einfaches Beispiel einer Python-Lambda-Funktion

Beispiel

# input string 
inputString = 'TUTORIALSpoint'
 
# converting the given input string to lowercase and reversing it
# with the lambda function
reverse_lower = lambda inputString: inputString.lower()[::-1]

print(reverse_lower(inputString))

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

tniopslairotut

Verwenden Sie Lambda-Funktionen in bedingten Prüfungen

Beispiel

# Formatting number to 2 decimal places using lambda function
formatNum = lambda n: f"{n:e}" if isinstance(n, int) else f"{n:,.2f}"
 
print("Int formatting:", formatNum(1000))
print("float formatting:", formatNum(5555.4895412))

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

Int formatting: 1.000000e+03
float formatting: 5,555.49

Was ist der Unterschied zwischen der Lambda-Funktion und der definierten Funktion?

Beispiel

# creating a function that returns the square root of 
# the number passed to it
def square(x):
	return x*x


# using lambda function that returns the square root of 
# the number passed 
lambda_square = lambda x: x*x


# printing the square root of the number by passing the
# random number to the above-defined square function with the def keyword
print("Square of the number using the function with 'def' keyword:", square(4))

# printing the square root of the number by passing the
# random number to the above lambda_square function with lambda keyword
print("Square of the number using the function with 'lambda' keyword:", lambda_square(4))

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

Square of the number using the function with 'def' keyword: 16
Square of the number using the function with 'lambda' keyword: 16

Wie im vorherigen Beispiel gezeigt, funktionieren die Funktionen

square() und lambda_square() gleich und wie erwartet. Schauen wir uns dieses Beispiel genauer an und finden den Unterschied zwischen ihnen heraus -

Lambda-Funktion verwendenKeine Lambda-FunktionUnterstützt einzeilige Anweisungen, die einen bestimmten Wert zurückgeben. Erlaubt eine beliebige Anzahl von Zeilen innerhalb eines Funktionsblocks. Ideal für kleine Operationen oder Datenmanipulation. Dies ist in Situationen nützlich, in denen mehrere Codezeilen erforderlich sind. Reduzieren Sie die Lesbarkeit des CodesWir können die Lesbarkeit verbessern, indem wir Kommentare und Funktionserklärungen verwenden. Praktische Anwendungen der Python-Lambda-Funktion

Beispiel

Verwenden Sie Lambda-Funktionen mit Listenverständnis

is_odd_list = [lambda arg=y: arg * 5 for y in range(1, 10)]
 
# looping on each lambda function and calling the function
# for getting the multiplied value
for i in is_odd_list:
	print(i())

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

5
10
15
20
25
30
35
40
45

Bei jeder Iteration des Listenverständnisses wird eine neue Lambda-Funktion mit einem Standardparameter y erstellt (wobei

y das aktuelle Element in der Iteration ist). Später, in der for-Schleife, verwenden wir i(), um dasselbe Funktionsobjekt mit Standardparametern aufzurufen und den erforderlichen Wert zu erhalten. Daher enthält is_odd_list eine Liste von Lambda-Funktionsobjekten.

Beispiel

Verwenden Sie Lambda-Funktionen mit if-else-Bedingungen

# using lambda function to find the maximum number among both the numbers
find_maximum = lambda x, y : x if(x > y) else y
 
print(find_maximum(6, 3))

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

6

Beispiel

Verwenden Sie Lambda-Funktionen mit mehreren Anweisungen

inputList = [[5,2,8],[2, 9, 12],[10, 4, 2, 7]]

# sorting the given each sublist using lambda function
sorted_list = lambda k: (sorted(e) for e in k)

# getting the second-largest element 
second_largest = lambda k, p : [x[len(x)-2] for x in p(k)]
output = second_largest(inputList, sorted_list)

# printing the second largest element
print(output)

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

[5, 9, 7]

Python-Lambda-Funktion mit filter()

Beispiel

inputList = [3, 5, 10, 7, 24, 6, 1, 12, 8, 4]

# getting the even numbers from the input list 
# using lambda and filter functions
evenList = list(filter(lambda n: (n % 2 == 0), inputList))
# priting the even numbers from the input list
print("Even numbers from the input list:", evenList)

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

Even numbers from the input list: [10, 24, 6, 12, 8, 4]

Python-Lambda-Funktion mit map()

Pythons Funktion „map()“ akzeptiert eine Funktion und eine Liste als Parameter. Wenn Sie die Funktion mit einer Lambda-Funktion und einer Liste aufrufen, wird eine neue Liste mit allen Lambda-geänderten Elementen zurückgegeben, die die Funktion für jedes Element zurückgibt.

Beispiel

Konvertieren Sie alle Listenelemente mithilfe der Lambda- und Map()-Funktionen in Kleinbuchstaben.

# input list
inputList = ['HELLO', 'TUTORIALSpoint', 'PyTHoN', 'codeS']

# converting all the input list elements to lowercase using lower()
# with the lambda() and map() functions and returning the result list
lowercaseList = list(map(lambda animal: animal.lower(), inputList))

# printing the resultant list
print("Converting all the input list elements to lowercase:\n", lowercaseList)

Ausgabe

Bei der Ausführung generiert das obige Programm die folgende Ausgabe:

Converting all the input list elements to lowercase:
 ['hello', 'tutorialspoint', 'python', 'codes']

Fazit

In diesem Tutorial haben wir anhand vieler Beispiele ausführlich die Lambda-Funktion in Python kennengelernt. Wir haben auch den Unterschied zwischen Lambda-Funktionen und Def-Funktionen gelernt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist die Lambda-Funktion in Python und warum brauchen wir sie?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!