Курс Python → Сравнение def и lambda функций в Python
Сравнение быстродействия обычных функций (def) и lambda-функций в Python позволяет определить, какой из них более эффективен в различных сценариях использования. Обычные функции, созданные с помощью ключевого слова def, имеют имена и могут содержать несколько строк кода. Они могут быть вызваны многократно в программе, что делает их удобными для повторного использования.
С другой стороны, lambda-функции представляют собой анонимные функции, которые могут содержать только одно выражение. Они используются в тех случаях, когда требуется простая функция без необходимости создания отдельного имени. Lambda-функции обычно используются для создания функций в одной строке кода.
Производные функции в Python представляют собой функции второго уровня вложенности, которые могут быть вызваны многократно и создавать функции третьего уровня вложенности во время каждого вызова. Это позволяет динамически создавать функции в зависимости от конкретных условий или параметров.
def outer_function(x):
def inner_function(y):
return x + y
return inner_function
result = outer_function(5)
print(result(3)) # Вывод: 8
Приведенный выше пример демонстрирует создание производной функции с использованием обычной функции def. Внешняя функция outer_function принимает аргумент x и возвращает внутреннюю функцию inner_function, которая складывает аргументы x и y. После вызова внешней функции с аргументом 5, мы получаем результат 8 при вызове внутренней функции с аргументом 3.
Другие уроки курса "Python"
- Создание и использование модулей в Python
- Порядок и длина множеств в Python
- Установка и использование emoji
- Расширение операции побитового «и» в Python
- Вывод с переменной через запятую
- Выборка чисел
- Работа с IP-адресами в Python
- Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
- Функция reduce() из модуля functools
- Оптимизация памяти с __slots__
- Взаимодействие с внешними процессами в Python
- Установка библиотек в Python
- Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
- Измерение времени выполнения кода
- Обработка ошибок в JSON данных
- Работа с пакетами
- Декоратор Ajax required
- Профилирование с cProfile
- Многострочные строки в Python
- Команда %dhist — список посещенных каталогов
- Именование переменных в Python
- Отношения подклассов в Python
- Преобразование числа в восьмеричную строку
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Работа с файлами в Python
- TON Smart Challenge #2: участие и подготовка
- Деление в Python
- Переименование файлов в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter из collections
- Получение идентификатора объекта в памяти
- Ускорение обработки данных с %autoawait
- Работа с изменяемыми списками
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Списковые включения в Python
- lru_cache оптимизация функций
- inspect в Python: анализ кода
- Упрощение работы с JSON-данными в Python
- Множественное назначение в Python
- Создание вложенного генератора
- Поиск индекса элемента
- Установка и использование Python-dateutil
- Замена символов в Python
- Логирование с Loguru
- Пустой оператор pass в Python
- Избегайте ошибку FileNotFoundError
- Работа с collections в Python
- Оператор assert в Python
