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C# 람다식의 과거와 현재 생활에 대한 자세한 소개(그림)
- 黄舟원래의
- 2017-03-09 15:26:392467검색
람다식
C# 1.0부터 대리자 형식 개념이 C#에 도입되었습니다. 이 유형을 사용하면 함수를 매개변수로 전달할 수 있습니다. 어떤 의미에서 대리자는 관리되고 강력한 형식의 함수 포인터로 이해될 수 있습니다.
일반적으로 대리자를 사용하여 함수를 전달하려면 특정 단계가 필요합니다.
지정된 매개변수 유형과 반환 값 유형을 사용하여 대리자를 정의합니다.
함수 매개 변수를 받아야 하는 메서드에서는 이 대리자 형식을 사용하여 메서드의 매개 변수 시그니처를 정의합니다.
지정된 전달 함수에 대한 대리자 인스턴스를 만듭니다.
어쩌면 이것이 복잡하게 들릴 수도 있지만 본질적으로 그렇습니다. 위의 3단계는 일반적으로 필요하지 않으며 C# 컴파일러에서 이를 처리할 수 있지만 1단계와 2단계는 여전히 필요합니다.
다행히 C# 2.0에는 제네릭이 도입되었습니다. 이제 우리는 제네릭 클래스, 제네릭 메서드, 그리고 가장 중요한 제네릭 대리자를 작성할 수 있습니다. 그러나 .NET 3.5가 되어서야 Microsoft는 단 두 개의 일반 대리자(
만으로 요구 사항의 99%를 실제로 충족할 수 있음)를 깨달았습니다. 조치: 입력 매개변수 없음, 반환 값 없음
작업: 1~16개의 입력 매개변수 지원, 반환 값 없음
Func: 1~16개의 입력 매개변수를 지원하고 반환 값이 있습니다.
Action 대리자는 void 유형을 반환하고 Func 대리자는 지정된 유형의 값을 반환합니다. 이 두 종류의 위임 방식을 사용하면 대부분의 경우 위의 1단계를 생략할 수 있습니다. 그러나 2단계는 여전히 필요하지만 Action 및 Func에만 해당됩니다.
그렇다면 일부 코드를 실행하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? C# 2.0에서는 익명 함수를 만드는 방법을 제공합니다. 불행하게도 이 구문은 인기를 끌지 못했습니다. 다음은 간단한 익명 함수의 예입니다.
Func<double, double> square = delegate(double x)
{
return x * x;
};이러한 구문을 개선하기 위해 .NET 3.5 프레임워크 및 C# 3.0에 Lambda 식이 도입되었습니다.
먼저 람다 표현식이라는 이름의 유래를 알아보겠습니다. 그 이름은 실제로 함수를 표현하는 데 정확히 필요한 것이 무엇인지 나타내는 미적분학 수학의 λ라는 단어에서 유래되었습니다. 오히려 변수의 조합과 대체를 통해 계산을 표현하는 수학적 논리 시스템을 설명합니다. 따라서 기본적으로 0-n개의 입력 매개변수와 반환 값이 있습니다. 프로그래밍 언어에서는 반환 값 없이 void 지원도 제공합니다.
람다 표현식의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
// The compiler cannot resolve this, which makes the usage of var impossible!
// Therefore we need to specify the type.
Action dummyLambda = () =>
{
Console.WriteLine("Hello World from a Lambda expression!");
};
// Can be used as with double y = square(25);
Func<double, double> square = x => x * x;
// Can be used as with double z = product(9, 5);
Func<double, double, double> product = (x, y) => x * y;
// Can be used as with printProduct(9, 5);
Action<double, double> printProduct = (x, y) => { Console.WriteLine(x * y); };
// Can be used as with
// var sum = dotProduct(new double[] { 1, 2, 3 }, new double[] { 4, 5, 6 });
Func<double[], double[], double> dotProduct = (x, y) =>
{
var dim = Math.Min(x.Length, y.Length);
var sum = 0.0;
for (var i = 0; i != dim; i++)
sum += x[i] + y[i];
return sum;
};
// Can be used as with var result = matrixVectorProductAsync(...);
Func<double[,], double[], Task<double[]>> matrixVectorProductAsync =
async (x, y) =>
{
var sum = 0.0;
/* do some stuff using await ... */
return sum;
};다음 문장에서 우리는 직접적으로 이해할 수 있습니다:
입력 매개변수가 하나만 있는 경우 괄호를 생략할 수 있습니다.
한 줄의 명령문만 있고 해당 명령문 내에서 반환하는 경우 중괄호를 생략할 수 있으며 return 키워드도 생략할 수 있습니다.
async 키워드를 사용하여 람다 식을 비동기적으로 실행하도록 선언할 수 있습니다.
대부분의 경우 var 선언은 사용되지 않을 수 있지만, 특별한 경우에는 사용될 수 있습니다.
var를 사용할 때 컴파일러가 매개 변수 유형 및 반환 값 유형 유추를 통해 대리자 유형을 유추할 수 없으면 "암시적으로 유형이 지정된 지역 변수에 람다 식을 할당할 수 없습니다."라는 오류 메시지가 표시됩니다. 다음 예를 살펴보세요.
이제 대부분의 기본 사항을 다루었으므로 아직 언급하지 않은 람다 표현식의 특히 멋진 부분이 있습니다.
다음 코드를 살펴보겠습니다.
var a = 5; Funcint, int> multiplyWith = x => x * a; var result1 = multiplyWith(10); // 50 a = 10; var result2 = multiplyWith(10); // 100
보시다시피 주변 변수, 즉 클로저를 람다 표현식에서 사용할 수 있습니다.
아아아아여기서 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요? 먼저 로컬 변수와 두 개의 Lambda 표현식을 생성합니다. 첫 번째 람다 표현식은 다른 범위의 지역 변수에 액세스할 수 있음을 보여 주는데, 이는 실제로 강력한 능력을 보여줍니다. 이는 변수를 보호할 수 있지만 해당 메소드가 현재 클래스에 정의되어 있는지 다른 클래스에 정의되어 있는지에 관계없이 다른 메소드에서 계속 액세스할 수 있음을 의미합니다.
두 번째 람다 식은 람다 식 내에서 주변 변수를 수정하는 기능을 보여줍니다. 즉, 함수 간에 람다 식을 전달하면 다른 메서드의 다른 범위에 있는 지역 변수를 수정할 수 있습니다. 따라서 클로저는 특히 강력한 기능이라고 생각하지만 때로는 바람직하지 않은 결과를 초래할 수도 있습니다.
아아아아이 이상한 질문의 결과는 무엇입니까? 버튼 0은 0을 표시하고 버튼 1은 1을 표시합니까? 대답은: 모든 버튼이 10을 표시한다는 것입니다!
for 루프가 순회하면서 지역 변수 i의 값이 버튼 길이 10으로 변경되었기 때문입니다. 간단한 해결책은 다음과 같습니다:
static void DoSomeStuff()
{
var coeff = 10;
Funcint, int> compute = x => coeff * x;
Action modifier = () =>
{
coeff = 5;
};
var result1 = DoMoreStuff(compute); // 50
ModifyStuff(modifier);
var result2 = DoMoreStuff(compute); // 25
}
static int DoMoreStuff(Funcint, int> computer)
{
return computer(5);
}
static void ModifyStuff(Action modifier)
{
modifier();
}변수 인덱스를 정의하여 변수 i의 값을 복사합니다.
注：如果你使用 Visual Studio 2012 以上的版本进行测试，因为使用的编译器与 Visual Studio 2010 的不同，此处测试的结果可能不同。可参考：Visual C# Breaking Changes in Visual Studio 2012
表达式树
在使用 Lambda 表达式时，一个重要的问题是目标方法是怎么知道如下这些信息的：
我们传递的变量的名字是什么？
我们使用的表达式体的结构是什么？
在表达式体内我们用了哪些类型？
现在，表达式树帮我们解决了问题。它允许我们深究具体编译器是如何生成的表达式。此外，我们也可以执行给定的函数，就像使用 Func 和 Action 委托一样。其也允许我们在运行时解析 Lambda 表达式。
我们来看一个示例，描述如何使用 Expression 类型：
Expressionint>> expr = model => model.MyProperty; var member = expr.Body as MemberExpression; var propertyName = memberExpression.Member.Name; //only execute if member != null
上面是关于 Expression 用法的一个最简单的示例。其中的原理非常直接：通过形成一个 Expression 类型的对象，编译器会根据表达式树的解析生成元数据信息。解析树中包含了所有相关的信息，例如参数和方法体等。
方法体包含了整个解析树。通过它我们可以访问操作符、操作对象以及完整的语句，最重要的是能访问返回值的名称和类型。当然，返回变量的名称可能为 null。尽管如此，大多数情况下我们仍然对表达式的内容很感兴趣。对于开发人员的益处在于，我们不再会拼错属性的名称，因为每个拼写错误都会导致编译错误。
如果程序员只是想知道调用属性的名称，有一个更简单优雅的办法。通过使用特殊的参数属性 CallerMemberName 可以获取到被调用方法或属性的名称。编译器会自动记录这些名称。所以，如果我们仅是需要获知这些名称，而无需更多的类型信息，则我们可以参考如下的代码写法：
string WhatsMyName([CallerMemberName] string callingName = null)
{
return callingName;
}Lambda 表达式的性能
有一个大问题是：Lambda 表达式到底有多快？当然，我们期待其应该与常规的函数一样快，因为 Lambda 表达式也同样是由编译器生成的。在下一节中，我们会看到为 Lambda 表达式生成的 MSIL 与常规的函数并没有太大的不同。
一个非常有趣的讨论是关于在 Lambda 表达式中的闭包是否要比使用全局变量更快，而其中最有趣的地方就是是否当可用的变量都在本地作用域时是否会有性能影响。
让我们来看一些代码，用于衡量各种性能基准。通过这 4 种不同的基准测试，我们应该有足够的证据来说明常规函数与 Lambda 表达式之间的不同了。
class StandardBenchmark : Benchmark
{
static double[] A;
static double[] B;
public static void Test()
{
var me = new StandardBenchmark();
Init();
for (var i = 0; i 10; i++)
{
var lambda = LambdaBenchmark();
var normal = NormalBenchmark();
me.lambdaResults.Add(lambda);
me.normalResults.Add(normal);
}
me.PrintTable();
}
static void Init()
{
var r = new Random();
A = new double[LENGTH];
B = new double[LENGTH];
for (var i = 0; i )
{
A[i] = r.NextDouble();
B[i] = r.NextDouble();
}
}
static long LambdaBenchmark()
{
Funcdouble> Perform = () =>
{
var sum = 0.0;
for (var i = 0; i )
sum += A[i] * B[i];
return sum;
};
var iterations = new double[100];
var timing = new Stopwatch();
timing.Start();
for (var j = 0; j )
iterations[j] = Perform();
timing.Stop();
Console.WriteLine("Time for Lambda-Benchmark: t {0}ms",
timing.ElapsedMilliseconds);
return timing.ElapsedMilliseconds;
}
static long NormalBenchmark()
{
var iterations = new double[100];
var timing = new Stopwatch();
timing.Start();
for (var j = 0; j )
iterations[j] = NormalPerform();
timing.Stop();
Console.WriteLine("Time for Normal-Benchmark: t {0}ms",
timing.ElapsedMilliseconds);
return timing.ElapsedMilliseconds;
}
static double NormalPerform()
{
var sum = 0.0;
for (var i = 0; i )
sum += A[i] * B[i];
return sum;
}
}当然，利用 Lambda 表达式，我们可以把上面的代码写的更优雅一些，这么写的原因是防止干扰最终的结果。所以我们仅提供了 3 个必要的方法，其中一个负责执行 Lambda 测试，一个负责常规函数测试，第三个方法则是在常规函数。而缺少的第四个方法就是我们的 Lambda 表达式，其已经在第一个方法中内嵌了。使用的计算方法并不重要，我们使用了随机数，进而避免了编译器的优化。最后，我们最感兴趣的就是常规函数与 Lambda 表达式的不同。
在运行这些测试后，我们会发现，在通常情况下 Lambda 表达式不会表现的比常规函数更差。而其中的一个很奇怪的结果就是，Lambda 表达式实际上在某些情况下表现的要比常规方法还要好些。当然，如果是在使用闭包的条件下，结果就不一样了。这个结果告诉我们，使用 Lambda 表达式无需再犹豫。但是我们仍然需要仔细的考虑当我们使用闭包时所丢失的性能。在这种情景下，我们通常会丢失一点性能，但或许仍然还能接受。关于性能丢失的原因将在下一节中揭开。
下面的表格中显示了基准测试的结果：
无入参无闭包比较
含入参比较
含闭包比较
含入参含闭包比较
| Test | Lambda [ms] | Normal [ms] |
| 0 | 45+-1 | 46+-1 |
| 1 | 44+-1 | 46+-2 |
| 2 | 49+-3 | 45+-2 |
| 3 | 48+-2 | 45+-2 |
注：测试结果根据机器硬件配置有所不同
下面的图表中同样展现了测试结果。我们可以看到，常规函数与 Lambda 表达式会有相同的限制。使用 Lambda 表达式并没有显著的性能损失。
MSIL揭秘Lambda表达式
使用著名的工具 LINQPad 我们可以查看 MSIL。
我们来看下第一个示例：
void Main()
{
DoSomethingLambda("some example");
DoSomethingNormal("some example");
}Lambda 表达式：
Actionstring> DoSomethingLambda = (s) =>
{
Console.WriteLine(s);// + local
};相应的方法的代码：
void DoSomethingNormal(string s)
{
Console.WriteLine(s);
}两段代码的 MSIL 代码：
IL_0001: ldarg.0 IL_0002: ldfld UserQuery.DoSomethingLambda IL_0007: ldstr "some example" IL_000C: callvirt System.Action.Invoke IL_0011: nop IL_0012: ldarg.0 IL_0013: ldstr "some example" IL_0018: call UserQuery.DoSomethingNormal DoSomethingNormal: IL_0000: nop IL_0001: ldarg.1 IL_0002: call System.Console.WriteLine IL_0007: nop IL_0008: ret b__0: IL_0000: nop IL_0001: ldarg.0 IL_0002: call System.Console.WriteLine IL_0007: nop IL_0008: ret
此处最大的不同就是函数的命名和用法，而不是声明方式，实际上声明方式是相同的。编译器会在当前类中创建一个新的方法，然后推断该方法的用法。这没什么特别的，只是使用 Lambda 表达式方便了许多。从 MSIL 的角度来看，我们做了相同的事，也就是在当前的对象上调用了一个方法。
我们可以将这些分析放到一张图中，来展现编译器所做的更改。在下面这张图中我们可以看到编译器将 Lambda 表达式移到了一个单独的方法中。
在第二个示例中，我们将展现 Lambda 表达式真正神奇的地方。在这个例子中，我们使用了一个常规的方法来访问全局变量，然后用一个 Lambda 表达式来捕获局部变量。代码如下：
void Main()
{
int local = 5;
Actionstring> DoSomethingLambda = (s) => {
Console.WriteLine(s + local);
};
global = local;
DoSomethingLambda("Test 1");
DoSomethingNormal("Test 2");
}
int global;
void DoSomethingNormal(string s)
{
Console.WriteLine(s + global);
}目前看来没什么特殊的。关键的问题是：编译器是如何处理 Lambda 表达式的？
IL_0000: newobj UserQuery+c__DisplayClass1..ctor IL_0005: stloc.1 // CS$8__locals2 IL_0006: nop IL_0007: ldloc.1 // CS$8__locals2 IL_0008: ldc.i4.5 IL_0009: stfld UserQuery+c__DisplayClass1.local IL_000E: ldloc.1 // CS$8__locals2 IL_000F: ldftn UserQuery+c__DisplayClass1.b__0 IL_0015: newobj System.Action..ctor IL_001A: stloc.0 // DoSomethingLambda IL_001B: ldarg.0 IL_001C: ldloc.1 // CS$8__locals2 IL_001D: ldfld UserQuery+c__DisplayClass1.local IL_0022: stfld UserQuery.global IL_0027: ldloc.0 // DoSomethingLambda IL_0028: ldstr "Test 1" IL_002D: callvirt System.Action.Invoke IL_0032: nop IL_0033: ldarg.0 IL_0034: ldstr "Test 2" IL_0039: call UserQuery.DoSomethingNormal IL_003E: nop DoSomethingNormal: IL_0000: nop IL_0001: ldarg.1 IL_0002: ldarg.0 IL_0003: ldfld UserQuery.global IL_0008: box System.Int32 IL_000D: call System.String.Concat IL_0012: call System.Console.WriteLine IL_0017: nop IL_0018: ret c__DisplayClass1.b__0: IL_0000: nop IL_0001: ldarg.1 IL_0002: ldarg.0 IL_0003: ldfld UserQuery+c__DisplayClass1.local IL_0008: box System.Int32 IL_000D: call System.String.Concat IL_0012: call System.Console.WriteLine IL_0017: nop IL_0018: ret c__DisplayClass1..ctor: IL_0000: ldarg.0 IL_0001: call System.Object..ctor IL_0006: ret
还是一样，两个函数从调用语句上看是相同的，还是应用了与之前相同的机制。也就是说，编译器为该函数生成了一个名字，并把它替换到代码中。而此处最大的区别在于，编译器同时生成了一个类，而编译器生成的函数就被放到了这个类中。那么，创建这个类的目的是什么呢？它使变量具有了全局作用域范围，而此之前其已被用于捕获变量。通过这种方式，Lambda 表达式有能力访问局部作用域的变量（因为从 MSIL 的观点来看，其仅是类实例中的一个全局变量而已）。
然后，通过这个新生成的类的实例，所有的变量都从这个实例分配和读取。这解决了变量间存在引用的问题（会对类添加一个额外的引用 – 确实是这样）。编译器已经足够的聪明，可以将那些被捕获变量放到这个类中。所以，我们可能会期待使用 Lambda 表达式并不会存在性能问题。然而，这里我们必须提出一个警告，就是这种行为可能会引起内存泄漏，因为对象仍然被 Lambda 表达式引用着。只要这个函数还在，其作用范围仍然有效（之前我们已经了解了这些，但现在我们知道了原因）。
像之前一样，我们把这些分析放入一张图中。从图中我们可以看到，闭包并不是仅有的被移动的方法，被捕获变量也被移动了。所有被移动的对象都会被放入一个编译器生成的类中。最后，我们从一个未知的类实例化了一个对象。
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