Python Hàm Lambda với VÍ DỤ

Hàm Lambda là gì Python?

A Hàm Lambda trong Python lập trình là một hàm ẩn danh hoặc một hàm không có tên. Đây là một hàm nhỏ và bị hạn chế, không có nhiều hơn một dòng. Giống như hàm thông thường, hàm Lambda có thể có nhiều đối số với một biểu thức.

In Python, biểu thức lambda (hoặc biểu mẫu lambda) được sử dụng để xây dựng các hàm ẩn danh. Để làm như vậy, bạn sẽ sử dụng lambda từ khóa (giống như bạn sử dụng def để xác định các chức năng bình thường). Mọi hàm ẩn danh bạn xác định trong Python sẽ có 3 phần cơ bản:

• Từ khóa lambda.
• Các tham số (hoặc biến ràng buộc) và
• Cơ thể chức năng.

Hàm lambda có thể có số lượng tham số bất kỳ, nhưng thân hàm chỉ có thể chứa một sự biểu lộ. Hơn nữa, lambda được viết bằng một dòng mã và cũng có thể được gọi ngay lập tức. Bạn sẽ thấy tất cả điều này được thực hiện trong các ví dụ sắp tới.

Cú pháp và ví dụ

Cú pháp chính thức để viết hàm lambda như sau:

lambda p1, p2: expression

Ở đây, p1 và p2 là các tham số được truyền cho hàm lambda. Bạn có thể thêm bao nhiêu hoặc ít tham số tùy thích.

Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng chúng ta không sử dụng dấu ngoặc vuông xung quanh các tham số như với các hàm thông thường. Phần cuối cùng (biểu thức) là bất kỳ biểu thức hợp lệ nào. Python Biểu thức hoạt động trên các tham số bạn cung cấp cho hàm.

Ví dụ 1

Bây giờ bạn đã biết về lambdas, hãy thử dùng một ví dụ. Vì vậy, hãy mở IDLE và nhập nội dung sau:

adder = lambda x, y: x + y
print (adder (1, 2))

Code Giải thích

Ở đây, chúng ta xác định một biến sẽ chứa kết quả được hàm lambda trả về.

1. Từ khóa lambda được sử dụng để xác định hàm ẩn danh.

2. x và y là các tham số mà chúng ta truyền cho hàm lambda.

3. Đây là phần nội dung của hàm, bổ sung 2 tham số mà chúng ta đã truyền vào. Lưu ý rằng đó là một biểu thức duy nhất. Bạn không thể viết nhiều câu lệnh trong phần nội dung của hàm lambda.

4. Chúng ta gọi hàm và in giá trị trả về.

Ví dụ 2

Đó là một ví dụ cơ bản để hiểu các nguyên tắc và cú pháp của lambda. Bây giờ chúng ta hãy thử in ra một lambda và xem kết quả. Một lần nữa, hãy mở tệp của bạn... IDLE và nhập nội dung sau:

#What a lambda returns
string='some kind of a useless lambda'
print(lambda string : print(string))

Bây giờ hãy lưu tệp của bạn và nhấn F5 để chạy chương trình. Đây là đầu ra bạn sẽ nhận được.

Đầu ra:

<function <lambda> at 0x00000185C3BF81E0>

Chuyện gì đang xảy ra ở đây? Hãy cùng xem mã nguồn để hiểu rõ hơn.

Code Giải thích:

1. Ở đây, chúng ta định nghĩa một chuỗi Bạn sẽ truyền nó như một tham số cho hàm lambda.

2. Chúng ta khai báo một hàm lambda gọi câu lệnh print và in kết quả.

Nhưng tại sao chương trình không in ra chuỗi mà chúng ta truyền vào? Đó là vì chính hàm lambda trả về một đối tượng hàm. Trong ví dụ này, hàm lambda không được... gọi là bằng hàm in nhưng đơn giản là trở về Đối tượng hàm và vị trí bộ nhớ nơi nó được lưu trữ. Đó là những gì được in ra trên bảng điều khiển.

Ví dụ 3

Tuy nhiên, nếu bạn viết một chương trình như thế này:

#What a lambda returns #2
x="some kind of a useless lambda"
(lambda x : print(x))(x)

Và chạy chương trình bằng cách nhấn phím F5, bạn sẽ thấy kết quả hiển thị như thế này.

Đầu ra:

some kind of a useless lambda

Bây giờ, hàm lambda được gọi và chuỗi chúng ta truyền vào được in ra console. Nhưng cú pháp kỳ lạ đó là gì, và tại sao định nghĩa hàm lambda lại được đặt trong dấu ngoặc vuông? Hãy cùng tìm hiểu điều đó ngay bây giờ.

Code Giải thích:

1. Đây là chuỗi ký tự giống hệt chuỗi mà chúng ta đã định nghĩa trong ví dụ trước.

2. Trong phần này, chúng ta định nghĩa một hàm lambda và gọi nó ngay lập tức bằng cách truyền chuỗi làm đối số. Đây được gọi là IIFE (Initial Implication Function Expression), và bạn sẽ tìm hiểu thêm về nó trong các phần tiếp theo của hướng dẫn này.

Ví dụ 4

Hãy cùng xem một ví dụ cuối cùng để hiểu cách thức hoạt động của hàm lambda và các hàm thông thường. Vì vậy, hãy mở... IDLE và trong một tập tin mới, nhập nội dung sau:

#A REGULAR FUNCTION
def guru( funct, *args ):
funct( *args )
def printer_one( arg ):
return print (arg)
def printer_two( arg ):
print(arg)
#CALL A REGULAR FUNCTION 
guru( printer_one, 'printer 1 REGULAR CALL' )
guru( printer_two, 'printer 2 REGULAR CALL \n' )
#CALL A REGULAR FUNCTION THRU A LAMBDA
guru(lambda: printer_one('printer 1 LAMBDA CALL'))
guru(lambda: printer_two('printer 2 LAMBDA CALL'))

Bây giờ, hãy lưu tệp và nhấn F5 để chạy chương trình. Nếu bạn không mắc lỗi nào, kết quả sẽ trông giống như thế này.

Đầu ra:

printer 1 REGULAR CALL

printer 2 REGULAR CALL

printer 1 LAMBDA CALL

printer 2 LAMBDA CALL

Code Giải thích:

1. Một hàm có tên là guru nhận một hàm khác làm tham số đầu tiên và các tham số tiếp theo là bất kỳ tham số nào khác.

2. printer_one là một hàm đơn giản in ra tham số được truyền vào và trả về kết quả.

3. printer_two tương tự như printer_one nhưng không có câu lệnh return.

4. Trong phần này, chúng ta gọi hàm guru và truyền các hàm in cùng một chuỗi làm tham số.

5. Đây là cú pháp để thực hiện bước thứ tư (tức là gọi hàm guru) nhưng sử dụng biểu thức lambda.

Trong phần tiếp theo, bạn sẽ học cách sử dụng hàm lambda với bản đồ(), giảm()và bộ lọc () in Python.

Sử dụng lambdas với Python tích hợp sẵn

Các hàm Lambda cung cấp một cách thanh lịch và mạnh mẽ để thực hiện các hoạt động bằng cách sử dụng các phương thức tích hợp trong Python. Điều này có thể xảy ra vì lambdas có thể được gọi ngay lập tức và được chuyển làm đối số cho các hàm này.

IIFE trong Python Lambda

IIFE là viết tắt của thực thi hàm được gọi ngay lập tức. Điều đó có nghĩa là một hàm lambda có thể được gọi ngay khi nó được định nghĩa. Hãy cùng hiểu điều này qua một ví dụ; hãy khởi động... IDLE và nhập nội dung sau:

 (lambda x: x + x)(2)

Đây là đầu ra và giải thích mã:

Khả năng gọi ngay lập tức của lambda này cho phép bạn sử dụng chúng bên trong các hàm như map() và less(). Nó rất hữu ích vì bạn có thể không muốn sử dụng lại các chức năng này.

lambdas trong bộ lọc()

Hàm lọc được sử dụng để chọn một số phần tử cụ thể từ một chuỗi các phần tử. Trình tự có thể là bất kỳ trình vòng lặp nào như danh sách, bộ, bộ dữ liệu, v.v.

Các phần tử được chọn sẽ dựa trên một số ràng buộc được xác định trước. Nó nhận 2 tham số:

• Hàm xác định ràng buộc lọc
• Một chuỗi (bất kỳ trình lặp nào như danh sách, bộ dữ liệu, v.v.)

Ví dụ,

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = filter (lambda x: x > 4, sequences) 
print(list(filtered_result))

Đây là đầu ra:

[10, 8, 7, 5, 11]

Code Giải thích:

1. Trong câu lệnh đầu tiên, chúng ta xác định một danh sách gọi là dãy chứa một số số.

2. Ở đây, chúng ta khai báo một biến có tên là filter_result, biến này sẽ lưu trữ các giá trị đã lọc được trả về bởi hàm filter().

3. Hàm lambda chạy trên từng phần tử của danh sách và trả về true nếu nó lớn hơn 4.

4. In kết quả trả về của hàm lọc.

lambdas trong bản đồ()

Hàm map được sử dụng để áp dụng một phép toán cụ thể cho mọi phần tử trong một chuỗi. Giống như hàm filter(), nó cũng nhận 2 tham số:

1. Một hàm xác định thao tác cần thực hiện trên các phần tử.
2. Một hoặc nhiều chuỗi

Ví dụ, đây là một chương trình in ra bình phương của các số trong một danh sách cho sẵn:

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = map (lambda x: x*x, sequences) 
print(list(filtered_result))

Đầu ra:

 [100, 4, 64, 49, 25, 16, 9, 121, 0, 1]

Code Giải thích:

1. Ở đây, chúng ta định nghĩa một danh sách gọi là dãy số, chứa một số con số.

2. Chúng ta khai báo một biến có tên là filtered_result để lưu trữ các giá trị đã được ánh xạ.

3. Một hàm lambda chạy trên từng phần tử của danh sách và trả về bình phương của số đó.

4. In kết quả trả về từ hàm map.

lambdas trong giảm()

Hàm rút gọn, như map(), được sử dụng để áp dụng một thao tác cho mọi phần tử trong một chuỗi. Tuy nhiên, nó khác với bản đồ trong cách hoạt động. Đây là các bước tiếp theo của hàm less() để tính toán kết quả đầu ra:

Bước 1) Thực hiện thao tác đã xác định trên 2 phần tử đầu tiên của chuỗi.

Bước 2) Lưu kết quả này.

Bước 3) Thực hiện thao tác với kết quả đã lưu và phần tử tiếp theo trong chuỗi.

Bước 4) Lặp lại cho đến khi không còn phần tử nào nữa.

Nó cũng có hai tham số:

1. Một hàm xác định thao tác sẽ được thực hiện
2. Một chuỗi (bất kỳ trình lặp nào như danh sách, bộ dữ liệu, v.v.)

Ví dụ: đây là chương trình trả về tích của tất cả các phần tử trong danh sách:

from functools import reduce
sequences = [1,2,3,4,5]
product = reduce (lambda x, y: x*y, sequences)
print(product)

Đây là đầu ra:

120

Code Giải thích:

1. Nhập hàm reduce từ mô-đun functools.

2. Ở đây, chúng ta định nghĩa một danh sách gọi là dãy số, chứa một số con số.

3. Chúng ta khai báo một biến có tên là product để lưu trữ giá trị đã được rút gọn.

4. Một hàm lambda chạy trên từng phần tử của danh sách. Nó sẽ trả về tích của số đó theo kết quả trước đó.

5. In kết quả trả về từ hàm reduce.

Tại sao (và tại sao không) sử dụng hàm lambda?

Như bạn sẽ thấy trong phần tiếp theo, lambda được xử lý giống như các hàm thông thường ở cấp độ trình thông dịch. Theo một cách nào đó, bạn có thể nói rằng lambdas cung cấp cú pháp nhỏ gọn để viết các hàm trả về một biểu thức.

Tuy nhiên, bạn nên biết khi nào nên sử dụng lambda và khi nào nên tránh chúng. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu một số nguyên tắc thiết kế được sử dụng bởi Python nhà phát triển khi viết lambdas.

Một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất của lambda là trong lập trình hàm, như Python hỗ trợ một mô hình (hoặc phong cách) lập trình được gọi là lập trình chức năng.

Nó cho phép bạn cung cấp một hàm làm tham số cho một hàm khác (ví dụ: trong map, filter, v.v.). Trong những trường hợp như vậy, việc sử dụng lambda cung cấp một cách thanh lịch để tạo ra một hàm dùng một lần và truyền nó làm tham số.

Khi nào thì không nên dùng Lambda?

Bạn không bao giờ nên viết các hàm lambda phức tạp trong môi trường sản xuất. Sẽ rất khó để các lập trình viên duy trì mã của bạn giải mã nó. Nếu bạn thấy mình đang tạo các biểu thức một dòng phức tạp, thì việc định nghĩa một hàm thích hợp sẽ là một cách thực hành tốt hơn nhiều. Theo cách thực hành tốt nhất, bạn cần nhớ rằng mã đơn giản luôn tốt hơn mã phức tạp.

Lambdas so với các hàm thông thường

Như đã nêu ở trên, lambda chỉ đơn giản là các hàm không có định danh được gán cho chúng. Nói một cách đơn giản hơn, chúng là các hàm không có tên (do đó, được gọi là hàm ẩn danh). Dưới đây là bảng minh họa sự khác biệt giữa lambda và các hàm thông thường trong... Python.

lambda x : x + x

def (x) :
return x + x 

Giải thích về sự khác biệt

Sự khác biệt chính giữa hàm lambda và hàm thông thường là hàm lambda chỉ đánh giá một biểu thức duy nhất và tạo ra một đối tượng hàm. Do đó, chúng ta có thể đặt tên cho kết quả của hàm lambda và sử dụng nó trong chương trình của mình như đã làm trong ví dụ trước.

Một hàm thông thường cho ví dụ trên sẽ trông như thế này:

def adder (x, y):
return x + y 
print (adder (1, 2))

Ở đây chúng ta phải xác định một tên cho chức năng mà Trả về kết quả khi chúng ta cuộc gọi Hàm lambda không chứa câu lệnh return vì nó chỉ có một biểu thức duy nhất, biểu thức này luôn được trả về theo mặc định. Bạn thậm chí không cần phải gán giá trị cho hàm lambda, vì nó có thể được gọi ngay lập tức (xem phần trước). Như bạn sẽ thấy, hàm lambda trở nên đặc biệt mạnh mẽ khi chúng ta sử dụng chúng với... Pythoncác chức năng tích hợp sẵn.

Tuy nhiên, bạn vẫn có thể thắc mắc lambda khác với hàm trả về một biểu thức đơn lẻ như thế nào (như biểu thức ở trên). Ở cấp độ thông dịch viên, không có nhiều khác biệt. Nghe có vẻ đáng ngạc nhiên, nhưng bất kỳ hàm lambda nào bạn xác định trong Python được trình thông dịch coi như một chức năng bình thường.

Ở cấp độ mã byte, hai định nghĩa này được xử lý theo cùng một cách bởi... Python trình thông dịch. Giờ đây, bạn không thể đặt tên cho một hàm. lambda bởi vì nó được bảo lưu bởi PythonTuy nhiên, bất kỳ tên hàm nào khác cũng sẽ cho ra cùng một mã bytecode.

Câu Hỏi Thường Gặp