Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Лямбда-Функція | Функція як Аргумент
Середній Рівень Python: Аргументи, Генератори та Декоратори

Свайпніть щоб показати меню

book
Лямбда-Функція

У Python лямбда функції - це анонімні функції, визначені за допомогою ключового слова lambda. Вони часто використовуються для коротких, одноопераційних функцій без імені і можуть бути передані як аргументи іншим функціям, так само як і звичайні функції.

Ось приклад, що демонструє, як передати лямбда-функцію як аргумент іншій функції:

12345678
# Визначення функції що приймає функцію і значення, як аргументи def apply_function(func, value): return func(value) # Виклик функції з переданою lambda функцією як перший аргумент result = apply_function(lambda x: x * x, 5) print(result)
copy
  • apply_function - це функція, яка приймає іншу функцію (func) і значення (value), а потім застосовує func до value.

  • Лямбда-функція lambda x: x * x визначається в одну строчку і передається як аргумент до apply_function. Ця лямбда-функція підносить вхідні дані до квадрату.

  • Виклик apply_function з функцією lambda і значенням 5, в результаті чого лямбда-функція підносить 5 до квадрата, що дає значення 25.

Завдання

Swipe to start coding

Припустимо, у вас є список чисел, і ви хочете застосувати різні операції до одного списку, наприклад, додати константне значення до кожного елемента або помножити кожен елемент на константу.

  1. apply_to_list - це наша користувацька функція, яка застосовує задану функцію (func) до кожного елемента в numbers.
  2. Ми викликаємо apply_to_list двічі з різними лямбда-функціями.
  3. Перша лямбда-функція (lambda x: x + 10) додає 10 до кожного елементу.
  4. Друга лямбда-функція (lambda x: x * 2) множить кожен елемент на 2.

Фактично, ми створюємо власну версію функції map.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 2
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.7

book
Лямбда-Функція

У Python лямбда функції - це анонімні функції, визначені за допомогою ключового слова lambda. Вони часто використовуються для коротких, одноопераційних функцій без імені і можуть бути передані як аргументи іншим функціям, так само як і звичайні функції.

Ось приклад, що демонструє, як передати лямбда-функцію як аргумент іншій функції:

12345678
# Визначення функції що приймає функцію і значення, як аргументи def apply_function(func, value): return func(value) # Виклик функції з переданою lambda функцією як перший аргумент result = apply_function(lambda x: x * x, 5) print(result)
copy
  • apply_function - це функція, яка приймає іншу функцію (func) і значення (value), а потім застосовує func до value.

  • Лямбда-функція lambda x: x * x визначається в одну строчку і передається як аргумент до apply_function. Ця лямбда-функція підносить вхідні дані до квадрату.

  • Виклик apply_function з функцією lambda і значенням 5, в результаті чого лямбда-функція підносить 5 до квадрата, що дає значення 25.

Завдання

Swipe to start coding

Припустимо, у вас є список чисел, і ви хочете застосувати різні операції до одного списку, наприклад, додати константне значення до кожного елемента або помножити кожен елемент на константу.

  1. apply_to_list - це наша користувацька функція, яка застосовує задану функцію (func) до кожного елемента в numbers.
  2. Ми викликаємо apply_to_list двічі з різними лямбда-функціями.
  3. Перша лямбда-функція (lambda x: x + 10) додає 10 до кожного елементу.
  4. Друга лямбда-функція (lambda x: x * 2) множить кожен елемент на 2.

Фактично, ми створюємо власну версію функції map.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.7

Свайпніть щоб показати меню

some-alt