我开始意识到python中lambda表达式的价值,特别是涉及函数式编程map,函数返回函数等等.但是,我也一直在函数中命名lambdas,因为:

• 我需要多次使用相同的功能,不想重复代码.
• 该功能特定于其出现的功能; 其他地方不需要它.

当我遇到满足上述标准的情况时,我一直在编写一个名为lambda的表达式,以便干燥并缩小范围功能.例如,我正在编写一个在某些numpy数组上运行的函数,我需要对传递给函数的所有数组进行适度的繁琐索引(可以很容易地放在一行上).我编写了一个名为lambda的表达式来进行索引,而不是编写整个其他函数,或者在整个函数定义中多次复制/粘贴索引.

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

这是滥用python的lambdas吗？我应该吮吸它并定义一个单独的功能吗？

编辑

可能值得链接功能内部功能.

对于常用功能,您可以按如下方式注释类型

def my_function(arg1: int)

我怎么在lambda中这样做？

lambda a: int, b: int : a+b

给出语法错误.

我有一个接受lambda的函数:

def my_function(some_lambda):
  # do stuff
  some_other_variable = some_lambda(some_variable)

my_function(lambda x: x + 2)

我想输入传递的lambda函数.

我试过了

def my_function(some_lambda: lambda) -> None:
# SyntaxError: invalid syntax
from typing import Lambda
# ImportError: cannot import name 'Lambda'

我的IDE在2.7跨式类型提示上抱怨类似的东西,例如

def my_function(some_lambda: lambda) -> None:
  # type: (lambda) -> None
# formal parameter name expected