Лямбда и функции высшего порядка

Функция без имени: лямбда

Представьте, что вам нужно отсортировать список слов не по алфавиту, а по длине. Для этого sorted() просит передать ей правило сравнения — функцию, которая скажет, что сравнивать. Писать ради одного использования полноценную функцию с def, именем и отдельным местом в файле неудобно: три строки кода нужны один-единственный раз, прямо в этой строке.

Для таких коротких одноразовых случаев в Python есть особая форма функции — она не имеет имени и умещается в одну строку прямо там, где нужна. В официальной терминологии Python это называется лямбда-функция (lambda function) — анонимная функция, заданная одним выражением.

square = lambda x: x * x
print(square(5))

Вывод программы:

25

У лямбды нет слова return — и не может быть: Python запрещает его внутри лямбды синтаксически. Но значение всё равно возвращается: правило простое — лямбда всегда возвращает результат своего единственного выражения, без отдельной команды на это.

classify = lambda x: "положительное" if x > 0 else "не положительное"
print(classify(5))
print(classify(-3))

Вывод:

положительное
не положительное

Функция как обычное значение

В Python функция — это не что-то особенное на уровне языка, а такой же объект, как число или строка. Её можно положить в переменную, передать в другую функцию как аргумент или вернуть из функции как результат — ровно так же, как вы уже передаёте числа и списки.

Функцию, которая принимает другую функцию как аргумент (или возвращает функцию), в документации Python называют функцией высшего порядка (higher-order function). Именно такие функции и разберём дальше в этом уроке — map, filter, reduce.

def double(x):
    return x * 2

def apply_twice(func, value):
    return func(func(value))

print(apply_twice(double, 3))

Вывод:

12

map() — одна операция для каждого элемента

Часто нужно применить одно и то же преобразование к каждому элементу списка: перевести все цены из долларов в рубли, привести все слова к верхнему регистру. Писать для этого цикл с накоплением результата в новый список — рабочий, но многословный способ.

Для этого в Python есть встроенная функция map(): она принимает функцию и коллекцию, и применяет эту функцию к каждому элементу коллекции по очереди.

prices_usd = [10, 25, 5, 100]
rate = 90
prices_rub = list(map(lambda p: p * rate, prices_usd))
print(prices_rub)

Вывод:

[900, 2250, 450, 9000]

filter() — оставляем только нужное

Другая частая задача — не преобразовать все элементы, а отобрать из них только те, что подходят под условие: только положительные числа, только совершеннолетних пользователей. Здесь помогает filter().

filter(функция, коллекция) проходит по коллекции и оставляет только те элементы, для которых функция вернула True. Такую функцию — ту, что возвращает только True/False, — в документации Python называют предикатом (predicate).

numbers = [1, -3, 5, -2, 8, -7, 0, 4]
positives = list(filter(lambda x: x > 0, numbers))
print(positives)

Вывод:

[1, 5, 8, 4]

map и filter отлично комбинируются друг с другом — результат одной функции можно сразу передать в другую:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
result = list(map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))
print(result)

Вывод:

[4, 16, 36, 64]

functools.reduce() — сворачиваем коллекцию в одно число

map и filter возвращают коллекцию (пусть и меньше или преобразованную). А что, если нужен не список, а одно итоговое значение — например, сумма всех чисел? Можно представить это как стопку монет: берёте текущую стопку и кладёте сверху ещё одну монету, получаете новую стопку — и так по одной, пока монеты не кончатся.

Именно так работает reduce(): она последовательно применяет функцию к паре "накопленный результат, следующий элемент" и на каждом шаге получает новый накопленный результат. В конце остаётся одно значение. В документации Python это называют свёрткой (reduction). В отличие от map и filter, которые встроены в язык, reduce лежит в отдельном модуле functools, поэтому её нужно сначала импортировать строкой from functools import reduce.

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = reduce(lambda acc, x: acc + x, numbers)
print(total)

Вывод:

15

Третьим аргументом можно задать начальное значение накопителя — тогда перебор начнётся с первого элемента, а не со второго:

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = reduce(lambda acc, x: acc + x, numbers, 100)
print(total)

Вывод:

115

any() и all() — хотя бы один или все сразу

Часто нужно ответить на простой вопрос: "Есть ли в списке хоть один отрицательный элемент?" или "Все ли поля формы заполнены?". Можно перебрать коллекцию циклом с флагом, а можно обойтись одной встроенной функцией.

any(iterable) возвращает True, если хотя бы один элемент коллекции истинный. all(iterable) возвращает True, только если истинны абсолютно все элементы. Обеим функциям обычно передают генератор — вы уже работали с таким синтаксисом, когда разбирали коллекции.

numbers = [5, 3, -1, 8, 2]
has_negative = any(x < 0 for x in numbers)
all_positive = all(x > 0 for x in numbers)
print(has_negative)
print(all_positive)

Вывод:

True
False

Частые ошибки

bad = lambda x: return x * 2

result = map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3])
print(result)

total = reduce(lambda acc, x: acc + x, [1, 2, 3])