你应该在 Python 中命名 Lambda 吗?
Lambda 表达式提供了一种简洁便捷的方法来在 Python 中定义匿名函数。然而,为了代码重用和特定功能,通常很容易在函数中为 lambda 分配名称。
命名 Lambda 的批判
虽然这种做法看起来很方便,但它通常被认为是非Pythonic并且违背了PEP8的建议。正如 PEP8 所说:
“始终使用 def 语句而不是将 lambda 表达式直接绑定到标识符的赋值语句。”
此建议背后的基本原理是将 lambda 定义为function:
- 提供清晰明确的名称:与命名 lambda 不同,def语句显式地将函数与有意义的标识符关联起来。
- 帮助回溯和字符串表示:命名函数在错误消息和字符串表示中显示其特定名称,提供更好的可读性。
- 消除了 lambda 的主要优点:当您分配一个值时,在较大表达式中嵌入匿名函数的能力是多余的变量为 lambda。
示例
考虑问题中提供的示例函数:
def fcn_operating_on_arrays(array0, array1): indexer = lambda a0, a1, idx: a0[idx] + a1[idx] # ... indexed = indexer(array0, array1, indices) # ...
而不是使用命名lambda,定义一个单独的、显式命名的更Pythonic 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) # ...
结论
虽然为 lambda 分配名称在某些情况下似乎很有用,但不建议这样做。相反,请遵循使用显式函数定义的 Pythonic 原则,以保持清晰度、可读性并遵守最佳实践。
以上是命名还是不命名:何时应该在 Python 中为 Lambda 指定名称?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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