Hướng dẫn lambda vs for loop $ python - lambda so với vòng lặp $ python
|
Dưới đây là tốc độ của các phiên bản khác nhau trên máy tính xách tay MAC cũ: Show
Lưu ý rằng, trong khi phiên bản GenExp không nghi ngờ gì nữa, thì ListComp nhanh hơn một chút (có lẽ không đủ để lo lắng trừ khi mã này ở trong vòng lặp bên trong chặt chẽ mà bạn đang cố gắng tối ưu hóa SNOT ra khỏi ;-). Như thường lệ, phiên bản dựa trên ____ 10 chậm hơn đáng kể, như những người khác đã đề cập- a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]0 là một loại "mối quan hệ kém" trong Python :-(. Mọi người ngày nay đang bận rộn. Bạn và tôi đang bận. Mọi người đều bận cả. Ngay cả các lập trình viên cũng bận rộn. Nếu chúng tôi có thể viết toàn bộ chương trình chỉ trong một dòng mã, tôi đảm bảo với bạn rằng tất cả chúng tôi sẽ làm điều đó. Nhưng thật đáng buồn, một chương trình một dòng chỉ là không thể xảy ra.eople today are busy. You and I are busy.
Everyone is busy. Even coders are busy. If we could write a whole program in just one line of code, I guarantee you that all of us would be doing it. But sadly, one line programs are just not probable. Vấn đề: Cho một bộ sưu tập. Bạn muốn tạo một danh sách mới dựa trên tất cả các giá trị trong bộ sưu tập này. Mã sẽ chạy trong một dòng mã duy nhất. Làm thế nào để bạn thực hiện điều này? Bạn có cần một chức năng Lambda?: Given a collection. You want to create a new list based on all values in this collection. The code should run in a single line of code. How do you accomplish this? Do you need a lambda function? Ví dụ: Cho một mảng a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]3. You need to create a second array a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]4 with all values of a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]5—while adding a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]6 to each value. Here’s your multi-liner:a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]Làm thế nào để bạn hoàn thành điều này trong một dòng mã? Trả lời: Không, bạn không cần một chức năng Lambda. Những gì bạn đang tìm kiếm là một tính năng gọi là Danh sách Hiểu. Ở đây, biểu thức một lớp lót hoàn thành điều này mà không có chức năng Lambda:: No, you don’t need a lambda function. What you’re looking for is a feature called list comprehension. Here’s the one-liner expression that accomplishes this without the lambda function: b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5] Bạn có thể tự mình thử ví dụ này trong Shell mã tương tác của chúng tôi: Hãy cùng đi sâu vào một số thông tin cơ bản trong trường hợp bạn tự hỏi làm thế nào danh sách toàn diện hoạt động. Dựa trên câu hỏi của bạn, tôi cũng nghi ngờ rằng bạn không hoàn toàn hiểu các chức năng của Lambda, vì vậy tôi cũng sẽ thêm một phần khác về các chức năng Lambda. Cuối cùng, bạn cũng sẽ tìm hiểu về một phương pháp thay thế thứ ba để giải quyết vấn đề chính xác này bằng cách sử dụng hàm Lambda kết hợp với hàm bản đồ tích hợp Python () Python,! Vì vậy, hãy ở lại với tôi, bạn sẽ trở thành một lập trình viên tốt hơn trong quá trình! 🙂 Danh sách hiểu 101Danh sách hiểu là một cách nhỏ gọn để tạo danh sách. Công thức đơn giản là a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]7.
Ví dụ b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]0 tạo danh sách b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]1. Giới thiệu đơn giản về danh sách hiểu trong Python Hãy xem đoạn mã mã tương tác sau đây có thể tìm ra những gì mà in ra vào vỏ không? Đi trước và nhấp vào Chạy Run để xem những gì xảy ra trong mã: Tôi sẽ giải thích cả hai cách tạo ra một danh sách mới trong phần sau. Ví dụ: Giả sử bạn muốn lọc tất cả khách hàng từ cơ sở dữ liệu của bạn, những người kiếm được hơn 1.000.000 đô la. Đây là những gì một người mới không biết danh sách hiểu sẽ làm:: Say you want to filter out all customers from your database who earn more than $1,000,000. This is what a newbie not knowing list comprehension would do: # (name, $-income)
customers = [("John", 240000),
("Alice", 120000),
("Ann", 1100000),
("Zach", 44000)]
# your high-value customers earning <$1M
whales = []
for customer, income in customers:
if income>1000000:
whales.append(customer)
print(whales)
# ['Ann']Đoạn trích này cần bốn dòng chỉ để tạo ra một danh sách các khách hàng có giá trị cao (cá voi)! Thay vào đó, một cách tốt hơn nhiều để làm điều tương tự là sử dụng danh sách hiểu: whales = [x for x,y in customers if y>1000000] print(whales) # ['Ann'] Danh sách hiểu biết đơn giản khi bạn biết công thức.
Đây là công thức để hiểu danh sách. Đó là một điều bạn nên mang về nhà từ hướng dẫn này. Công thức: Danh sách hiểu biết bao gồm hai phần. ‘[‘ + Biểu thức + Bối cảnh + ‘] Phần đầu tiên là biểu thức. Trong ví dụ trên, nó là biến b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]2. But you can also use a more complex expression such as b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]3. Use any variable in your expression that you have defined in the context within a loop statement. See this example: whales = [x.upper() for x,y in customers if y>1000000] print(whales) # ['ANN'] Phần thứ hai là bối cảnh. Bối cảnh bao gồm một số lượng tùy ý cho và nếu các điều khoản. Mục tiêu duy nhất của bối cảnh là xác định (hoặc hạn chế) chuỗi các phần tử mà chúng tôi muốn áp dụng biểu thức. Đó là lý do tại sao đôi khi bạn thấy các hạn chế phức tạp như thế này:. The context consists of an arbitrary number of
for and if clauses. The single goal of the context is to define (or restrict) the sequence of elements on which we want to apply the expression. That’s why you sometimes see complex restrictions such as this: small_fishes = [x + str(y) for x,y in customers if y<1000000 if x!='John'] # (John is not a small fish...) print(small_fishes) # ['Alice120000', 'Zach44000'] Albrecht, một trong những độc giả trung thành của khóa học email Break Coffee Break Python của tôi, đã chỉ ra rằng bạn có thể phá vỡ công thức xuống bằng cách sử dụng kế hoạch chi tiết sau: lst = [ Một hướng dẫn chi tiết về chủ đề này có sẵn miễn phí tại hướng dẫn này trên blog Finxter. Chức năng Lambda 101Hàm Lambda là một hàm ẩn danh trong Python. Nó bắt đầu với từ khóa a = [1, 2, 3, 4]
b = []
for x in a:
b.append(x+1)
print(b)
# [2, 3, 4, 5]0, followed by a comma-separated list of zero or more arguments, followed by the colon and the return expression. For example, b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]5 would calculate the sum of the three argument values b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]6. Dưới đây, một ví dụ thực tế trong đó các chức năng Lambda được sử dụng để tạo hàm tăng lên: Bài tập: Thêm một tham số khác vào hàm Lambda!: Add another parameter to the lambda function! Xem video hoặc đọc bài viết để tìm hiểu về các chức năng của Lambda trong Python: Hãy chơi Finxter - Chức năng Lambda trong Python Câu đố. Ở đây, một câu đố mã nhỏ để kiểm tra các kỹ năng của bạn:. Here’s a small code puzzle to test your skills: def make_incrementor(n): return lambda x: x + n f = make_incrementor(42) print(f(0)) print(f(1)) Để kiểm tra sự hiểu biết của bạn, bạn có thể giải câu đố mã chính xác này với chủ đề các chức năng của Lamb Lambda trong Python, tại ứng dụng Finxter Code Puzzle của tôi. Tìm bài viết chi tiết về các chức năng Lambda ở đây. Phương pháp thay thế 3: Bản đồ () + Lambda + Danh sách ()Thật thú vị, có một cách thứ ba để giải quyết vấn đề trên bằng cách sử dụng hàm b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]7 (và hàm Lambda): # Method 3: map() + lambda + list() a = [1, 2, 3, 4] b = list(map(lambda x: x+1, a)) print(b) # [2, 3, 4, 5] Bạn có thể tìm hiểu về chức năng b = [x+1 for x in a] print(b) # [2, 3, 4, 5]7 trong hướng dẫn video của tôi tại đây: Làm chủ hàm bản đồ Python [+Video] Tuy nhiên, sẽ tốt hơn nếu bạn tránh chức năng bản đồ, nó không thể đọc được và kém hiệu quả hơn so với danh sách hiểu. Đi đâu từ đây?Đủ lý thuyết. Hãy để có được một số thực hành! Các lập trình viên được trả tiền sáu con số và hơn thế nữa vì họ có thể giải quyết các vấn đề hiệu quả hơn bằng cách sử dụng trí thông minh máy móc và tự động hóa. Để trở nên thành công hơn trong việc mã hóa, giải quyết nhiều vấn đề thực sự hơn cho người thực. Đó là cách bạn đánh bóng các kỹ năng bạn thực sự cần trong thực tế. Rốt cuộc, những gì mà việc sử dụng lý thuyết học tập mà không ai cần? Bạn xây dựng các kỹ năng mã hóa có giá trị cao bằng cách làm việc trên các dự án mã hóa thực tế! Bạn có muốn ngừng học hỏi với các dự án đồ chơi và tập trung vào các dự án mã thực tế kiếm tiền cho bạn và giải quyết các vấn đề thực sự cho mọi người? Nếu câu trả lời của bạn là có !, Hãy xem xét việc trở thành một nhà phát triển tự do Python! Đó là cách tốt nhất để tiếp cận nhiệm vụ cải thiện các kỹ năng trăn của bạn, ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu hoàn toàn.YES!, consider becoming a Python freelance developer! It’s the best way of approaching the task of improving your Python skills—even if you are a complete beginner. Nếu bạn chỉ muốn tìm hiểu về cơ hội làm việc tự do, vui lòng xem hội thảo trên web miễn phí của tôi Làm thế nào để xây dựng kỹ năng thu nhập cao của bạn Python và tìm hiểu cách tôi phát triển kinh doanh mã hóa của mình trực tuyến và làm thế nào bạn có thể, từ sự thoải mái của bạn riêng nhà. Tham gia hội thảo trên web miễn phí ngay bây giờ!  Trong khi làm việc như một nhà nghiên cứu trong các hệ thống phân tán, Tiến sĩ Christian Mayer đã tìm thấy tình yêu của mình đối với việc dạy các sinh viên khoa học máy tính. Để giúp học sinh đạt được thành công cao hơn của Python, ông đã thành lập trang web giáo dục chương trình Finxter.com. Ông là tác giả của cuốn sách lập trình phổ biến Python Oneer (Nostarch 2020), đồng tác giả của loạt sách Break Break Python, những cuốn sách tự xuất bản, người đam mê khoa học máy tính, freelancer và chủ sở hữu của một trong 10 blog Python lớn nhất trên toàn thế giới. Niềm đam mê của ông là viết, đọc và mã hóa. Nhưng niềm đam mê lớn nhất của anh là phục vụ các lập trình viên đầy tham vọng thông qua Finxter và giúp họ tăng cường các kỹ năng của họ. Bạn có thể tham gia học viện email miễn phí của anh ấy ở đây. Có phải áp dụng Lambda nhanh hơn so với Loop Python không?Phương thức Ứng dụng () - nhanh hơn 811 lần chúng ta có thể sử dụng áp dụng với hàm Lambda.Tất cả chúng ta phải làm điều đó để chỉ định trục.Trong trường hợp này, chúng tôi phải sử dụng Axis = 1 vì chúng tôi muốn thực hiện hoạt động khôn ngoan về cột: Mã này thậm chí còn nhanh hơn các phương thức trước đó và mất 27 mili giây để hoàn thành.811 times faster
We can use apply with a Lambda function. All we have to do it to specify the axis. In this case we have to use axis=1 because we want to perform a column-wise operation: This code is even faster than the previous methods and took 27 milliseconds to be finished.
Chức năng Lambda có nhanh hơn so với vòng lặp không?Câu trả lơi con phụ thuộc vao nhiêu thư.Tôi đã thấy các trường hợp sử dụng Lambda chậm hơn và nó nhanh hơn.it depends. I have seen cases where using a lambda was slower and where it was faster.
Lambda có thể được sử dụng với vòng lặp trong Python không?Vì một vòng lặp là một câu lệnh (như được in, trong Python 2. x), bạn không thể đưa nó vào biểu thức Lambda.Thay vào đó, bạn cần sử dụng phương thức ghi trên sys.you cannot include it in a lambda expression. Instead, you need to use the write method on sys.
Biểu thức lambda có nhanh hơn python không?Lambda chậm hơn gọi chức năng trong Python, tại sao., why. |
