Функции, замыкания и лямбда-выражения
Определяйте повторно используемые вспомогательные функции, применяйте аргументы по умолчанию и используйте лямбда-выражения для сортировки и функциональных приёмов в задачах на собеседованиях
«Функции, замыкания и лямбда-выражения» — бесплатный урок DSA Interview Prep на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения DSA Interview Prep, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс DSA Interview Prep содержит 4 уроков всего.
Определение функций в Python
Функции в Python являются объектами первого класса: их можно передавать, возвращать и сохранять. Хорошо названные вспомогательные функции делают код для собеседования понятнее. Сначала обрабатывайте пограничные случаи.
def is_palindrome(s: str) -> bool:
'''Return True if s reads the same forwards and backwards.'''
s = s.lower()
return s == s[::-1]
print(is_palindrome('Racecar')) # True
print(is_palindrome('hello')) # False
# Functions as values
checks = [is_palindrome]
print(checks[0]('level')) # TrueАргументы по умолчанию и именованные аргументы
Значения по умолчанию позволяют не указывать аргументы при вызове. Но никогда не используйте изменяемое значение по умолчанию, например список, — все вызовы будут совместно его использовать. Исправление: задайте None по умолчанию и создайте список внутри функции. См. код.
# WRONG: shared mutable default
def bad_append(val, lst=[]):
lst.append(val)
return lst
print(bad_append(1)) # [1]
print(bad_append(2)) # [1, 2] surprise!
# CORRECT: use None sentinel
def good_append(val, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(val)
return lst
print(good_append(1)) # [1]
print(good_append(2)) # [2]*args и **kwargs
*args собирает дополнительные позиционные аргументы в кортеж, а **kwargs — дополнительные именованные аргументы в словарь. Символ * также распаковывает последовательность при вызове функции.
def total(*args):
return sum(args)
print(total(1, 2, 3)) # 6
print(total(1, 2, 3, 4)) # 10
# Unpack a list as positional args
point = [3, 7]
print(max(*point)) # 7
# **kwargs
def greet(**kwargs):
name = kwargs.get('name', 'World')
return f'Hello, {name}!'
print(greet(name='Alice')) # Hello, Alice!Лямбда-выражения
lambda — это небольшая функция в одну строку: lambda params: expression. Она идеально подходит как быстрый ключ для sorted или max. Для чего-то более сложного именованное определение def читается понятнее.
# Lambda as sort key
pairs = [(1, 3), (2, 1), (3, 2)]
sorted_by_second = sorted(pairs, key=lambda p: p[1])
print(sorted_by_second) # [(2,1),(3,2),(1,3)]
# Lambda with map
double = list(map(lambda n: n * 2, [1, 2, 3]))
print(double) # [2, 4, 6]
# Named function is clearer for complex logic
def sort_key(p):
return (p[1], -p[0]) # secondary sort
print(sorted(pairs, key=sort_key))Вложенные функции и замыкания
Замыкание — это функция, которая запоминает переменные из окружающей её функции. Определите вспомогательную функцию внутри другой функции, и она сможет использовать внешние переменные — это удобно для DFS.
def make_counter(start=0):
count = [start] # list to allow mutation
def increment():
count[0] += 1
return count[0]
return increment
counter = make_counter()
print(counter()) # 1
print(counter()) # 2
# Alternative: nonlocal keyword
def make_counter2():
count = 0
def increment():
nonlocal count
count += 1
return count
return incrementЗамыкания в рекурсивном DFS
Распространённый шаблон: определите вспомогательную функцию dfs внутри основной функции и позвольте ей собирать результаты во внешней переменной. Внутренняя функция замыкает эту область видимости.
def max_depth(root):
'''Closure pattern for tree DFS.'''
max_d = [0] # mutable container for closure
def dfs(node, depth):
if node is None:
return
max_d[0] = max(max_d[0], depth)
dfs(node.left, depth + 1)
dfs(node.right, depth + 1)
dfs(root, 1)
return max_d[0]
# This pattern avoids a class or global state.functools.lru_cache для мемоизации
lru_cache (или @cache в версии 3.9 и новее) запоминает результаты функции по её аргументам, превращая наивное вычисление чисел Фибоначчи из O(2^n) в O(n). Аргументы должны быть хешируемыми, поэтому используйте кортежи.
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n <= 1:
return n
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
print(fib(40)) # 102334155 fast!
print(fib.cache_info()) # hits, misses, sizeФункции высшего порядка
Функция высшего порядка принимает функцию или возвращает её. sorted, map и filter относятся к таким функциям. Создание собственных функций позволяет абстрагировать повторяющиеся шаблоны. В коде показана композиция.
def apply_twice(f, x):
return f(f(x))
print(apply_twice(lambda n: n * 2, 3)) # 12 (3*2*2)
# Composing transformations
def compose(f, g):
return lambda x: f(g(x))
double = lambda n: n * 2
add_one = lambda n: n + 1
double_then_add = compose(add_one, double)
print(double_then_add(5)) # 11 ((5*2)+1)Рекурсия со вспомогательными функциями
Во многих решениях внешняя функция выполняет подготовку и обрабатывает пограничные случаи, а внутренняя вспомогательная функция выполняет рекурсию. Чистый внешний интерфейс, изолированная логика. См. код.
def flatten(nested):
'''Flatten an arbitrarily nested list.'''
result = []
def _flatten(lst):
for item in lst:
if isinstance(item, list):
_flatten(item)
else:
result.append(item)
_flatten(nested)
return result
print(flatten([1, [2, [3, 4], 5], 6]))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]Частичные функции с functools.partial
functools.partial заранее заполняет некоторые аргументы и возвращает новый вызываемый объект. Это полезно, когда интерфейс требует функцию без аргументов, а Вам нужно зафиксировать один набор параметров.
from functools import partial
def power(base, exp):
return base ** exp
square = partial(power, exp=2)
cube = partial(power, exp=3)
print(square(5)) # 25
print(cube(3)) # 27
print(list(map(square, [1, 2, 3, 4]))) # [1, 4, 9, 16]Лямбда-функция для нестандартных сравнений
В Python 3 отказались от функций сравнения с двумя аргументами, но cmp_to_key возвращает их для сложных порядков сортировки — например, чтобы расположить числа так, чтобы их конкатенация была наибольшей. См. код.
from functools import cmp_to_key
def largest_number(nums):
def compare(a, b):
if a + b > b + a: return -1
if a + b < b + a: return 1
return 0
strs = list(map(str, nums))
strs.sort(key=cmp_to_key(compare))
result = ''.join(strs)
return '0' if result[0] == '0' else result
print(largest_number([3, 30, 34, 5, 9])) # '9534330'Быстрая проверка
Быстрая проверка — покажите, что Вы узнали о функциях, замыканиях и лямбдах. Сделайте вдох — и приступайте. 🚀
Итоги урока
Итоги: никогда не используйте изменяемые значения по умолчанию (используйте None), замыкания позволяют внутренним вспомогательным функциям обращаться к внешним переменным для DFS, а инструменты functools, такие как lru_cache, помогают создавать быстрые решения.
Часто задаваемые вопросы
Урок «Функции, замыкания и лямбда-выражения» бесплатный?
Да — полный текст урока «Функции, замыкания и лямбда-выражения» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс DSA Interview Prep, подпишись на CoddyKit PRO. Курс DSA Interview Prep содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Функции, замыкания и лямбда-выражения»?
Определяйте повторно используемые вспомогательные функции, применяйте аргументы по умолчанию и используйте лямбда-выражения для сортировки и функциональных приёмов в задачах на собеседованиях Ты практикуешь DSA Interview Prep с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать DSA Interview Prep?
Предыдущий опыт не требуется. DSA Interview Prep на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.
Сколько времени занимает урок «Функции, замыкания и лямбда-выражения»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке DSA Interview Prep?
Да. Каждый урок DSA Interview Prep включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Списки, кортежи и срезы
- Словари и множества в Python
- Генераторы коллекций и встроенные функции
- Функции, замыкания и лямбда-выражения