Чему равна лямбда
лямбда (единица измерения)
Время Динамическая вязкость Кинематическая вязкость Давление, механическое напряжение Длина и расстояние Объем данных Скорость передачи данных Количество вещества Концентрация вещества Массовая концентрация Молярная концентрация Крутящий момент Магнитная индукция Магнитный поток Магнитодвижущая сила Напряженность магнитного поля Масса Момент инерции Мощность Объем, емкость Площадь Мощность поглощенной дозы ионизирующего излучения Радиация. Поглощённая доза Радиация. Экспозиционная доза Радиоактивность. Радиоактивный распад Расход массовый Расход молярный Расход объемный Свет, фотометрия Освещенность Сила света Яркость Сила Линейная скорость Угловая скорость (скорость вращения) Ускорение линейное Ускорение угловое Твердость Температура Коэффициент теплоотдачи Термическое сопротивление Удельная теплопроводность Удельная теплота сгорания (по массе) Удельная теплота сгорания топлива (по объему) Удельная теплоёмкость Энергетическая экспозиция, мощность теплового излучения Углы Уровень звука Частота Индуктивность Линейная плотность заряда Напряжённость электрического поля Объемная плотность заряда Поверхностная плотность заряда Поверхностная плотность тока Удельная электрическая проводимость Удельное электрическое сопротивление Электрическая емкость Электрическая проводимость Электрический заряд Электрический ток Электрическое сопротивление Электростатический потенциал и напряжение Энергия и работа Разрешение в компьютерной графике
- Товары
- Клиенты
- Случаи использования
- Переполнение стека Публичные вопросы и ответы
- Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
- предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
- работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
- Талант Нанимать технический талант
- реклама Связаться с разработчиками по всему миру
В нашем первом посте мы говорили об общих шаблонах проектирования, позволяющих осуществлять масштабное масштабирование в приложениях без серверов. В этом посте мы рассмотрим различные способы вызова лямбда-функций и то, что вы должны знать о каждой модели вызова.
Синхронный вызов
Синхронные вызовы - это самый простой способ вызова ваших лямбда-функций. В этой модели ваши функции выполняются немедленно при выполнении вызова API Lambda Invoke.Это может быть достигнуто с помощью различных опций, включая использование CLI или любого из поддерживаемых SDK.
Вот пример синхронного вызова с использованием CLI:
aws лямбда-вызов - имя-функции MyLambdaFunction - тип запроса RequestResponse —payload «[строка JSON здесь]»
Флаг типа Invocation-type указывает значение «RequestResponse». Это дает AWS команду выполнить вашу функцию Lambda и дождаться ее завершения.Когда вы выполняете синхронный вызов, вы несете ответственность за проверку ответа и определение того, произошла ли ошибка и следует ли повторить этот вызов.
Многие сервисы AWS могут генерировать события, которые запускают лямбда-функции. Вот список служб, которые вызывают функции Lambda синхронно:
асинхронных вызовов
Вот пример асинхронного вызова с использованием CLI:
aws лямбда-вызов - имя-функции MyLambdaFunction - событие типа вызова —платина «[строка JSON здесь]»
Обратите внимание, что флаг Invocation-type указывает «Событие.«Если ваша функция возвращает ошибку, AWS автоматически повторяет вызов дважды, всего три вызова.
Вот список служб, которые вызывают функции Lambda асинхронно:
Асинхронные вызовы помещают ваш запрос на запуск в очередь службы Lambda, и мы обрабатываем запросы по мере их поступления. Вам следует использовать AWS X-Ray, чтобы проверить, сколько времени ваш запрос провел в очереди на обслуживание, проверив сегмент «время задержки».
Опрос на основе опроса
Эта модель вызова предназначена для интеграции с сервисами AWS Stream и Queue без управления кодом или сервером.Lambda будет опрашивать следующие службы от вашего имени, извлекать записи и вызывать ваши функции. Поддерживаемые сервисы:
AWS будет управлять устройством опроса от вашего имени и выполнять синхронные вызовы вашей функции с помощью этого типа интеграции. Поведение повторных попыток для этой модели основано на истечении срока действия данных в источнике данных. Например, потоки данных Kinesis по умолчанию хранят записи в течение 24 часов (до 168 часов). Конкретные детали каждой интеграции связаны выше.
Заключение
В следующей статье мы дадим несколько советов и рекомендаций по разработке функций Lambda. Удачного кодирования!
,
Python Lambda - анонимная функция без имени
Из этого туториала Вы узнаете анонимную функцию лямбда-оператора Python a.k.a. Вы узнаете, как создать лямбда-функцию, использовать ее со списками, словарями, map () и filter ().
В Python у вас есть несколько способов сделать функций :
a) Использовать ключевое слово Def: Создает объект функции и присваивает его имени.
b) Use lambda: Создает встроенную функцию и возвращает ее в результате.
Лямбда-функция - это легкая анонимная функция. Он может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно выражение.
Давайте узнаем больше о лямбде Python.
Содержание
Что такое лямбда в Python?
Лямбда - безымянная функция. Он предоставляет форму выражения, которая генерирует функциональные объекты.
Эта форма выражения создает функцию и возвращает ее объект для последующего вызова.
TOC
Как создать лямбда-функцию?
Синтаксис
имеет следующую подпись:
лямбда-арг1, арг2,... argN: выражение с использованием аргументов
Тело лямбда-функции сродни тому, что вы положили в оператор возврата тела def. Разница здесь в том, что результатом является типизированное выражение, а не его явное возвращение.
Обратите внимание, что лямбда-функция не может содержать никаких операторов. Он возвращает только функциональный объект, который вы можете назначить любой переменной.
Лямбда-оператор может появляться в местах, где определение не разрешено. Например - внутри литерала списка или аргументов вызова функции и т. Д.
Пример
лямбда внутри списка:
alist = [лямбда-м: м ** 2, лямбда-м, н: м * н, лямбда-м: м ** 4] print (alist [0] (10), alist [1] (2, 20), alist [2] (3)) # Вывод: 100 40 81
лямбда внутри словаря:
ключ = "м" aDict = {'m': лямбда x: 2 * x, 'n': лямбда x: 3 * x} print (aDict [key] (9)) # Вывод: 18
TOC
Расширение лямбда-функций Python
Мы можем расширить полезность лямбда-функций, используя ее с функциями фильтра и отображения.
Это возможно, передав лямбда-выражение в качестве аргумента другой функции. Мы называем эти методы функциями высшего порядка, поскольку они принимают функциональные объекты в качестве аргументов.
Python предоставляет две встроенные функции, такие как filter () и map (), которые могут принимать лямбда-функции в качестве аргументов.
Функции карты над итерациями - map ()
Функция map () позволяет нам вызывать функцию для коллекции или группы итераций.
Мы также можем указать лямбда-функцию Python в вызове карты в качестве объекта функции.
Функция map () имеет следующую подпись.
карта (function_object, iterable1, iterable2, ...)
Он ожидает аргументы переменной длины: сначала - это объект лямбда-функции , а остальные - итераторы , такие как список, словарь и т. Д.
Что делает функция map ()?
Функция map выполняет итерацию всех списков (или словарей и т. Д.) И вызывает лямбда-функцию для каждого их элемента.
Что возвращает функция map ()?
Вывод map () представляет собой список, который содержит результат, возвращаемый лямбда-функцией для каждого вызываемого элемента.
Ниже приведен простой пример, иллюстрирующий использование функции map () для преобразования элементов списков в верхний регистр.
# Лямбда-демо Python для использования map () для добавления элементов двух списков alist = ['learn', 'python', 'step', 'by', 'step'] выход = список (карта (лямбда х: х.upper (), alist)) # Вывод: ['LEARN', 'PYTHON', 'STEP', 'BY', 'STEP'] печать (вывод)
Давайте рассмотрим другой пример, иллюстрирующий использование функции map () для добавления элементов двух списков.
# Лямбда-демо Python для использования map () для добавления элементов двух списков list1 = [1, 2, 3, 4] list2 = [100, 200, 300, 400] выход = список (карта (лямбда х, у: х + у, список1, список2)) # Вывод: [101, 202, 303, 404] печать (вывод)
TOC
Выбрать элементы в итерации - фильтр ()
Функция filter () выбирает итерацию (список, словарь и т. Д.)) элементы, основанные на тестовой функции.
Мы также можем отфильтровать список, используя лямбда-функцию Python в качестве объекта функции.
Функция фильтра имеет следующую подпись.
фильтр (function_object, list)
Ожидается два параметра: первый - это лямбда-объект функции , а второй - -список .
Что делает функция filter ()?
Функция фильтра выполняет итерации по списку и вызывает лямбда-функцию для каждого элемента.
Что возвращает функция filter ()?
Возвращает окончательный список, содержащий элементы, для которых лямбда-функция оценивается как True.
Ниже приведен простой пример, иллюстрирующий использование функции filter () для определения гласных из списка алфавитов.
# Лямбда-демо Python для отфильтровывания гласных из списка алфавиты = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i'] гласные = ['a', 'e', 'i', 'o', 'u'] выход = список (фильтр (лямбда-х: (х в гласных), алфавиты)) # Вывод: ['a', 'e', 'i'] печать (вывод)
TOC
Сгруппировать элементы в итерациях - уменьшить ()
Метод сокращения непрерывно применяет функцию к итерируемому (например, списку), пока в списке не останется ни одного элемента.Он дает не повторяемый результат, то есть возвращает одно значение.
Этот метод помогает собирать данные из списка и возвращать результат. Это может позволить нам выполнить скользящий расчет по последовательным парам значений в последовательности.
Мы также можем передать лямбда-функцию Python в качестве аргумента метода Reduce.
Функция Reduce () имеет следующий синтаксис.
уменьшить (func_obj, итерируемый [, инициализатор])
Ниже приведен простой пример, где метод redu () вычисляет сумму элементов в списке.
от импорта functools уменьшить def fn (m, n): вернуть m + n печать (уменьшить ((лямбда м, н: м + н), [1, 2, 3, 4])) печать (уменьшить (fn, [1, 2, 3, 4]))
После выполнения вышеприведенного кода вы видите следующий вывод.
10 10
TOC
Резюме - Python лямбда
Сегодня мы рассмотрели Python Lambda. Это один из многих способов создания функций в Python.
Надеюсь, ты это хорошо выучил. Попробуйте использовать его в своих рутинных задачах программирования.
Если вы хотите увидеть больше таких обновлений, следите за нами ( Facebook / Twitter ).
Best,
TechBeamers
,