Python lambda 浅析

本文详细介绍了Python中lambda和def的区别,包括lambda的特性、用途和与def的对比,帮助开发者更好地理解和运用这两种创建函数的方式。
     python lambda是在python中使用lambda来创建匿名函数,而用def创建的方法是有名称的,除了从表面上的方法名不一样外,python lambda还有哪些和def不一样呢?
    (1)、 python lambda会创建一个函数对象,但不会把这个函数对象赋给一个标识符,而def则会把函数对象赋值给一个变量。
    (2) 、python lambda它只是一个表达式,而def则是一个语句。

下面是python lambda的格式,很精简:
lambda x: print x


如果你在python 列表解析里用到python lambda,我感觉意义不是很大,因为python lambda它会创建一个函数对象,但马上又给丢弃了,因为你没有使用它的返回值,即那个函数对象。也正是由于lambda只是一个表达式,它可以直接作为python 列表或python 字典的成员,比如:

info = [lambda a: a**3, lambda b: b**3]


        在这个地方没有办法用def语句直接代替。因为def是语句,不是表达式不能嵌套在里面,lambda表达式在“:”后只能有一个表达式。也就是说,在def中,用return可以返回的也可以放在lambda后面,不能用return返回的也不能定义在python lambda后面。因此,像if或for或print这种语句就不能用于lambda中,lambda一般只用来定义简单的函数。

下面举几个python lambda的例子:
1)、单个参数的:
g = lambda x:x*2
print g(3)
结果是6
2)、多个参数的:
m = lambda x,y,z: (x-y)*z
print m(3,1,2)

结果是4


转自:http://www.cnblogs.com/wanpython/archive/2010/11/01/1865919.html

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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