


Nommer ou ne pas nommer : quand devez-vous attribuer des noms aux Lambdas en Python ?
Devriez-vous nommer des Lambdas en Python ?
Les expressions Lambda offrent un moyen concis et pratique de définir des fonctions anonymes en Python. Cependant, il est souvent tentant d'attribuer des noms aux lambdas dans les fonctions pour la réutilisation du code et des fonctionnalités spécifiques.
Critique de la dénomination des lambdas
Bien que cette pratique puisse sembler pratique, elle est généralement considéré comme non-Pythonic et va à l'encontre de la recommandation de PEP8. Comme le dit PEP8 :
"Utilisez toujours une instruction def au lieu d'une instruction d'affectation qui lie une expression lambda directement à un identifiant."
La justification de cette recommandation est que définir un lambda comme un function :
- Fournit un nom clair et explicite : contrairement aux lambdas nommés, les instructions def associer explicitement la fonction à un identifiant significatif.
- Aide au traçage et aux représentations sous forme de chaîne : les fonctions nommées affichent leur nom spécifique dans les messages d'erreur et les représentations sous forme de chaîne, offrant une meilleure lisibilité.
- Élimine le principal avantage des lambdas : la possibilité d'intégrer des fonctions anonymes dans des expressions plus grandes est redondante lorsque vous attribuez une variable à un lambda.
Exemple
Considérez l'exemple de fonction fourni dans la question :
def fcn_operating_on_arrays(array0, array1): indexer = lambda a0, a1, idx: a0[idx] + a1[idx] # ... indexed = indexer(array0, array1, indices) # ...
Au lieu d'utiliser un lambda nommé, il est plus pythonique de définir un élément distinct, explicitement nommé function:
def index_array(a0, a1, idx): return a0[idx] + a1[idx] def fcn_operating_on_arrays(array0, array1): # ... indexed = index_array(array0, array1, indices) # ...
Conclusion
Bien qu'attribuer des noms aux lambdas puisse sembler utile dans certaines situations, cela n'est pas recommandé. Suivez plutôt le principe pythonique consistant à utiliser des définitions de fonctions explicites pour maintenir la clarté, la lisibilité et le respect des meilleures pratiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
