我想弄清楚Python lambdas.lambda是现实生活中应该被遗忘的"有趣"语言项目之一吗？
我确信有一些可能需要它的边缘情况,但考虑到它的模糊性,它在未来版本中重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)和降低的编码清晰度 - 应该是要避免吗？
这让我想起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.感觉就像是一种技术表演,但维护编码器的噩梦.
除了保存代码行之外,lambda表达式还有什么用处吗？
lambda提供的特殊功能是否解决了不容易解决的问题？我见过的典型用法是代替写这个:
Comparator<Developer> byName = new Comparator<Developer>() {
@Override
public int compare(Developer o1, Developer o2) {
return o1.getName().compareTo(o2.getName());
}
};
我们可以使用lambda表达式来缩短代码:
Comparator<Developer> byName =
(Developer o1, Developer o2) -> o1.getName().compareTo(o2.getName());
据了解,Python lambda 函数有助于创建匿名函数.这些可以在排序函数中的map(),reduce(),filter()和key()等其他函数中使用.它还可以用于演示和利用词法闭包.
我想在这里特别了解的是,lambda函数在执行时间方面是否比常规函数具有特定优势,考虑到所有其他因素不变？
由于我是Python的新手,我试图通过类似地将它们与C++的内联函数进行比较来理解它们.正如我从C++中理解的那样,内联函数在节省时间方面很有用,因为它们不需要与函数调用和跳转期间发生的上下文切换有关的必要"内务处理任务".
Python Lambda函数与常规函数相比具有类似的优势吗？
我发现一些相关帖子对我的问题有用但不一定有用: 为什么Python lambdas有用？ 为什么要使用lambda函数？
假设我想计算以下内容f(f(...f(x)..).
基本上很多次都是自身的功能.
目前我正在做以下事情来实现这个结果(并返回所有中间步骤):
def iterator(function, x, n=4):
x = float(x)
arr = []
for i in range(n + 1):
arr.append(x)
x = function(x)
return arr
def funcM(x):
return x / 4 + 12
然后我将我的函数funcM作为参数传递:
print iterator(funcM, 100, 5).
这种方法没有错,计算是正确的.
但有没有办法在没有定义功能的情况下做同样的事情funcM？
可能是将lambda函数作为参数传递给迭代器函数(对不起,如果它没有意义,我真的不知道lambda函数是什么).