Chào các bạn trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu với các bạn về Lambda Function còn được gọi là các hàm ẩn danh.Mình sẽ giải thích cho các bạn hiểu về khái niệm của chúng là gì, cú pháp và cách xử dụng của chúng. Các bạn cùng tìm hiểu trong bài viết của mình nhé!
Nội dung chính ShowShow
- Khái niệm Lambda Function[hàm ẩn danh] trong Python
- Làm cách nào xử dụng Lambda Function trong Python?
- Xử dụng Lambda Function trong Python
- Tham Khảo chi tiết hơn
- Biểu thức Lambda
- Cú pháp của một hàm Lambda
- Ví dụ
- Sử dụng hàm Lambda với filter []
- Sử dụng hàm Lambda với reduce []
- Ưu điểm và nhược điểm khi sử dụng hàm Lambda trong Python
Khái niệm Lambda Function[hàm ẩn danh] trong Python
Làm cách nào xử dụng Lambda Function trong Python?
Làm cách nào xử dụng Lambda Function trong Python?
Xử dụng Lambda Function trong Python
Tham Khảo chi tiết hơn
lambda arguments: expression
Biểu thức Lambda
Cú pháp của một hàm Lambda
Ví dụ
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
Sử dụng hàm Lambda với filter []
10
Sử dụng hàm Lambda với reduce []
Ưu điểm và nhược điểm khi sử dụng hàm Lambda trong Python
double = lambda x: x * 2
Trong Python, một hàm ẩn danh là một hàm được định nghĩa mà không có tên. Trong khi các hàm bình thường sẽ được định nghĩa bằng các từ khóa
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
Lambda Function.def double[x]:
return x * 2
Xử dụng Lambda Function trong Python
Tham Khảo chi tiết hơn
Biểu thức Lambda
Cú pháp của một hàm Lambda
Ví dụ
Sử dụng hàm Lambda với filter []
my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12]
new_list = list[filter[lambda x: [x%2 == 0] , my_list]]
print[new_list]
Sử dụng hàm Lambda với filter []
[4, 6, 8, 12]
Sử dụng hàm Lambda với reduce []
Ưu điểm và nhược điểm khi sử dụng hàm Lambda trong Python
Trong Python, một hàm ẩn danh là một hàm được định nghĩa mà không có tên. Trong khi các hàm bình thường sẽ được định nghĩa bằng các từ khóa
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
Lambda Function.my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12]
new_list = list[map[lambda x: x * 2 , my_list]]
print[new_list]
Sử dụng hàm Lambda với filter []
[2, 10, 8, 12, 16, 22, 6, 24]
Sử dụng hàm Lambda với reduce []
Ưu điểm và nhược điểm khi sử dụng hàm Lambda trong Python
Trong Python, một hàm ẩn danh là một hàm được định nghĩa mà không có tên. Trong khi các hàm bình thường sẽ được định nghĩa bằng các từ khóa #Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
0 trong Python, thì các hàm ẩn danh sẽ được định nghĩa bằng từ khóa #Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
1. Vì vậy các hàm ẩn danh còn được gọi là các Lambda Function.
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
Một
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
Cú pháp của Lambda Function trong python
Các hàm lambda có thể có bất kỳ số đối số nào nhưng chỉ có một biểu thức. Biểu thức được đánh giá và trả về. Các
#Ví dụ về việc sử dụng các Lambda Function trong Python
double = lambda x: x * 2
print[double[5]]
Tham Khảo chi tiết hơn
//www.programiz.com/python-programming/anonymous-function
Biểu thức Lambda
Cú pháp của một hàm Lambda
Ví dụ
Sử dụng hàm Lambda với filter [] API trong Python- Hướng dẫn sử dụng API cho người mới bắt đầu
Cú pháp của một hàm Lambda
Ví dụ
Sử dụng hàm Lambda với filter []
Sử dụng hàm Lambda với reduce []
Ví dụ
# Sử dụng Lambda để tính bình phương của một số
square = lambda x: x ** 2
print[square[3]] # Output: 9
# Sử dụng hàm truyền thống để tính bình phương của một số
def square1[num]:
return num ** 2
print[square[5]] # Output: 25
Trong ví dụ lambda ở trên, lambda x: x ** 2 đã tạo ra một đối tượng hàm ẩn danh có thể được liên kết với bất kỳ tên nào. Vì vậy, ở ví dụ tên ta đã liên kết đối tượng hàm với square. Vì vậy, từ bây giờ chúng ta có thể gọi đối tượng square giống như bất kỳ hàm truyền thống nào, chẳng hạn square[10]
>>> Tham khảo: Khóa học lập trình Python Khóa học lập trình Python
Sử dụng hàm Lambda với filter []
Hàm filter[] trong Python lọc ra các phần tử theo điều kiện của hàm func từ list, dict... Hàm này sẽ chỉ trả về những giá trị mà điều kiện trong func chấp nhận [có nghĩa là True]]
Ví dụ:
Sử dụng filter[] thông thường
my_list =[1,2,3,4,5]= [1, 2, 3, 4, 5]
defso_chan[number]: so_chan[number]:
if number %2==0:if number % 2 == 0:
returnTruereturn True
else:else:
returnFalsereturn False
print filter[so_chan, my_list] # [2,4] filter[so_chan, my_list] # [2,4]
Sử dụng hàm Lambda
print filter[lambda x: x%2==0, my_list]# [2,4] filter[lambda x: x%2 ==0, my_list]# [2,4]
Sử dụng hàm Lambda với reduce []
Hàm Reduce [] trong Python nhận một hàm và một danh sách làm đối số. Đây không phải một hàm tích hợp sẵn trong Python mà nằm trong package functools. Hàm reduce sẽ tính toán giá trị các tham số và sau đó trả về kết quả.
Ví dụ sử dụng hàm Lambda với reduce
# Python code to illustrate
# map[] with lambda[]
# to get double of a list.
li = [5, 7, 22, 97, 54, 62, 77, 23, 73, 61]
final_list = list[map[lambda x: x*2 , li]]
print[final_list]
Ưu điểm và nhược điểm khi sử dụng hàm Lambda trong Python
Ưu điểm: Hàm Lambda sẽ giúp việc lập trình trong Python trở nên tinh gọn và tối ưu hơn. Đặc biệt khi bạn cần xử lý logic tại một điểm nhất định trong thời gian ngắn.
Nhược điểm: Khi sử dụng hàm Lambda việc debug và bảo trì sẽ khó khăn hơn.
Kết luận: Hàm Lambda là một trong những hàm phổ biến sử dụng trong Python. Bạn có thể sử dụng hàm Lambda để lập trình một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.