functional.md
1> **Источник:** https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html2>3> «Документация Python на русском» – неофициальный перевод официальной документации Python: версии от 2.6 до 3.16, полнотекстовый поиск, английский оригинал рядом с переводом. Эта Markdown-версия страницы предназначена для работы с LLM: вставьте её в ChatGPT, Claude или Cursor.45---67# Руководство по функциональному программированию89**Автор:**1011A. M. Kuchling1213**Версия:**14150.321617В этом документе мы рассмотрим возможности Python, подходящие для реализации программ в функциональном стиле. После введения в концепции функционального программирования мы рассмотрим такие языковые средства, как [итератор](https://python-all.ru/3.11/glossary.html#term-iterator)ы и [генератор](https://python-all.ru/3.11/glossary.html#term-generator)ы, а также соответствующие библиотечные модули, такие как [`itertools`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#module-itertools) и [`functools`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#module-functools).1819## Введение2021В этом разделе объясняется основная концепция функционального программирования; если вас интересуют только особенности языка Python, переходите к следующему разделу [Итераторы](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html#functional-howto-iterators).2223Языки программирования поддерживают декомпозицию задач несколькими различными способами:2425- Большинство языков программирования являются **процедурными**: программы представляют собой списки инструкций, которые указывают компьютеру, что делать с входными данными программы. C, Pascal и даже оболочки Unix являются процедурными языками.26- В **декларативных** языках пишется спецификация, описывающая решаемую задачу, а реализация языка самостоятельно определяет, как эффективно выполнить вычисления. SQL – это декларативный язык, с которым вы, скорее всего, знакомы; SQL-запрос описывает набор данных, который вы хотите получить, а механизм SQL решает, сканировать таблицы или использовать индексы, какие подзапросы выполнять в первую очередь и т.д.27- **Объектно-ориентированные** программы манипулируют коллекциями объектов. Объекты имеют внутреннее состояние и поддерживают методы, которые запрашивают или изменяют это внутреннее состояние определённым образом. Smalltalk и Java являются объектно-ориентированными языками. C++ и Python – языки, поддерживающие объектно-ориентированное программирование, но не навязывающие использование объектно-ориентированных возможностей.28- **Функциональное** программирование разбивает задачу на набор функций. В идеале функции только принимают входные данные и выдают результаты, не имея внутреннего состояния, влияющего на вывод для заданного входа. К известным функциональным языкам относятся семейство ML (Standard ML, OCaml и другие варианты) и Haskell.2930Разработчики некоторых языков программирования решают сделать упор на один конкретный подход к программированию. Это часто затрудняет написание программ, использующих другой подход. Другие языки являются мультипарадигмальными и поддерживают несколько различных подходов. Lisp, C++ и Python – мультипарадигмальные; в каждом из этих языков можно писать программы или библиотеки, преимущественно процедурные, объектно-ориентированные или функциональные. В большой программе разные разделы могут быть написаны с использованием разных подходов; например, графический интерфейс может быть объектно-ориентированным, а логика обработки – процедурной или функциональной.3132В функциональной программе входные данные проходят через набор функций. Каждая функция обрабатывает свой вход и выдаёт некоторый результат. Функциональный стиль не одобряет функции с побочными эффектами, изменяющими внутреннее состояние или вносящими другие изменения, невидимые в возвращаемом значении функции. Функции, не имеющие побочных эффектов вообще, называются **чисто функциональными**. Избегание побочных эффектов означает отказ от использования структур данных, которые обновляются в процессе выполнения программы; результат каждой функции должен зависеть только от её входных данных.3334Некоторые языки очень строги в отношении чистоты и даже не имеют операторов присваивания, таких как `a=3` или `c = a + b`, но трудно избежать всех побочных эффектов, таких как вывод на экран или запись в файл на диске. Другим примером является вызов функции [`print()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#print) или [`time.sleep()`](https://python-all.ru/3.11/library/time.html#time.sleep), ни одна из которых не возвращает полезного значения. Обе вызываются только ради побочных эффектов – отправки текста на экран или приостановки выполнения на секунду.3536Программы на Python, написанные в функциональном стиле, обычно не доходят до крайности полного отказа от ввода-вывода или присваиваний; вместо этого они предоставляют интерфейс, выглядящий функциональным, но внутри используют не функциональные возможности. Например, реализация функции всё равно будет использовать присваивания локальным переменным, но не будет изменять глобальные переменные или иметь другие побочные эффекты.3738Функциональное программирование можно считать противоположностью объектно-ориентированного. Объекты – это небольшие капсулы, содержащие некоторое внутреннее состояние вместе с набором вызовов методов, позволяющих изменять это состояние, а программы состоят из выполнения правильного набора изменений состояния. Функциональное программирование стремится максимально избегать изменений состояния и работает с данными, передаваемыми между функциями. В Python вы можете комбинировать эти два подхода, написав функции, которые принимают и возвращают экземпляры, представляющие объекты в вашем приложении (сообщения электронной почты, транзакции и т.д.).3940Функциональный дизайн может показаться странным ограничением для работы. Зачем избегать объектов и побочных эффектов? У функционального стиля есть теоретические и практические преимущества:4142- Формальная доказуемость.43- Модульность.44- Композируемость.45- Лёгкость отладки и тестирования.4647### Формальная доказуемость4849Теоретическое преимущество заключается в том, что легче построить математическое доказательство корректности функциональной программы.5051Уже долгое время исследователи заинтересованы в поиске способов математического доказательства корректности программ. Это отличается от тестирования программы на множестве входных данных и заключения, что её вывод обычно корректен, или чтения исходного кода программы и заключения, что код выглядит правильно; цель – строгое доказательство того, что программа выдаёт правильный результат для всех возможных входных данных.5253Метод, используемый для доказательства корректности программ, заключается в записи **инвариантов** – свойств входных данных и переменных программы, которые всегда истинны. Для каждой строки кода затем показывается, что если инварианты X и Y истинны **до** выполнения строки, то слегка изменённые инварианты X’ и Y’ истинны **после** выполнения строки. Это продолжается до конца программы, после чего инварианты должны соответствовать желаемым условиям на выход программы.5455Избегание присваиваний в функциональном программировании возникло потому, что присваивания сложно обрабатывать с помощью этого метода; присваивания могут нарушить инварианты, которые были истинны до присваивания, не порождая новых инвариантов, которые можно было бы распространить дальше.5657К сожалению, доказательство корректности программ в значительной степени непрактично и не применимо к программному обеспечению на Python. Даже тривиальные программы требуют доказательств длиной в несколько страниц; доказательство корректности для умеренно сложной программы было бы огромным, и мало какие (или вообще никакие) из программ, которые вы используете ежедневно (интерпретатор Python, ваш XML-парсер, веб-браузер), могли бы быть доказаны корректными. Даже если бы вы записали или сгенерировали доказательство, возник бы вопрос его проверки; возможно, в нём есть ошибка, и вы ошибочно полагаете, что доказали корректность программы.5859### Модульность6061Более практическое преимущество функционального программирования заключается в том, что оно заставляет разбивать задачу на небольшие части. Программы становятся более модульными. Проще определить и написать маленькую функцию, которая делает одно дело, чем большую функцию, выполняющую сложное преобразование. Маленькие функции также легче читать и проверять на ошибки.6263### Лёгкость отладки и тестирования6465Тестировать и отлаживать программу в функциональном стиле проще.6667Отладка упрощается, потому что функции обычно малы и чётко определены. Когда программа не работает, каждая функция является точкой интерфейса, где можно проверить корректность данных. Можно просмотреть промежуточные входные и выходные данные, чтобы быстро изолировать функцию, ответственную за ошибку.6869Тестирование проще, потому что каждая функция является потенциальным объектом для модульного теста. Функции не зависят от состояния системы, которое нужно воспроизводить перед запуском теста; вместо этого нужно только синтезировать правильный вход и затем проверить, что выход соответствует ожиданиям.7071### Композируемость7273В процессе работы над программой в функциональном стиле вы напишете ряд функций с различными входными и выходными данными. Некоторые из этих функций будут неизбежно специализированы для конкретного приложения, но другие будут полезны в самых разных программах. Например, функция, принимающая путь к каталогу и возвращающая все XML-файлы в нём, или функция, принимающая имя файла и возвращающая его содержимое, могут применяться во многих различных ситуациях.7475Со временем у вас сформируется личная библиотека утилит. Часто вы будете собирать новые программы, компонуя существующие функции в новой конфигурации и написав несколько функций, специализированных для текущей задачи.7677## Итераторы7879Я начну с рассмотрения возможности языка Python, которая является важной основой для написания функциональных программ: итераторов.8081Итератор – это объект, представляющий поток данных; этот объект возвращает данные по одному элементу за раз. Итератор Python должен поддерживать метод [`__next__()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#iterator.__next__), который не принимает аргументов и всегда возвращает следующий элемент потока. Если в потоке больше нет элементов, [`__next__()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#iterator.__next__) должно возбуждать исключение [`StopIteration`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#StopIteration). Однако итераторы не обязаны быть конечными; вполне допустимо написать итератор, который порождает бесконечный поток данных.8283Встроенная функция [`iter()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#iter) принимает произвольный объект и пытается вернуть итератор, который будет возвращать содержимое или элементы объекта, возбуждая [`TypeError`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#TypeError), если объект не поддерживает итерацию. Несколько встроенных типов данных Python поддерживают итерацию, наиболее распространённые – списки и словари. Объект называется [итерируемым](https://python-all.ru/3.11/glossary.html#term-iterable), если для него можно получить итератор.8485Можно поэкспериментировать с интерфейсом итерации вручную:8687```python88>>> L = [1, 2, 3]89>>> it = iter(L)90>>> it 91<...iterator object at ...>92>>> it.__next__() # то же, что и next(it)93194>>> next(it)95296>>> next(it)97398>>> next(it)99Traceback (most recent call last):100 File "<stdin>", line 1, in <module>101StopIteration102>>>103```104105Python ожидает итерируемые объекты в нескольких различных контекстах, самым важным из которых является оператор [`for`](https://python-all.ru/3.11/reference/compound_stmts.html#for). В операторе `for X in Y` Y должен быть итератором или объектом, для которого [`iter()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#iter) может создать итератор. Эти два оператора эквивалентны:106107```python108for i in iter(obj):109 print(i)110111for i in obj:112 print(i)113```114115Итераторы можно материализовать в списки или кортежи с помощью функций-конструкторов [`list()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#list) или [`tuple()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#tuple):116117```python118>>> L = [1, 2, 3]119>>> iterator = iter(L)120>>> t = tuple(iterator)121>>> t122(1, 2, 3)123```124125Распаковка последовательностей также поддерживает итераторы: если известно, что итератор вернёт N элементов, их можно распаковать в N-кортеж:126127```python128>>> L = [1, 2, 3]129>>> iterator = iter(L)130>>> a, b, c = iterator131>>> a, b, c132(1, 2, 3)133```134135Встроенные функции, такие как [`max()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#max) и [`min()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#min), могут принимать один аргумент-итератор и возвращать наибольший или наименьший элемент. Операторы `"in"` и `"not in"` также поддерживают итераторы: `X in iterator` истинно, если X найден в потоке, возвращаемом итератором. С бесконечным итератором возникнут очевидные проблемы: [`max()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#max) и [`min()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#min) никогда не завершатся, а если элемент X никогда не появится в потоке, операторы `"in"` и `"not in"` тоже не вернут результат.136137Обратите внимание, что по итератору можно двигаться только вперёд; нет способа получить предыдущий элемент, сбросить итератор или создать его копию. Объекты-итераторы могут опционально предоставлять эти дополнительные возможности, но протокол итератора определяет только метод [`__next__()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#iterator.__next__). Поэтому функции могут потребить весь вывод итератора, и если нужно выполнить другое действие с тем же потоком, придётся создавать новый итератор.138139### Типы данных, поддерживающие итераторы140141Мы уже видели, как списки и кортежи поддерживают итераторы. На самом деле любой тип последовательности Python, например строки, автоматически поддерживает создание итератора.142143Вызов [`iter()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#iter) для словаря возвращает итератор, который будет перебирать ключи словаря:144145```python146>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,147... 'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}148>>> for key in m:149... print(key, m[key])150Jan 1151Feb 2152Mar 3153Apr 4154May 5155Jun 6156Jul 7157Aug 8158Sep 9159Oct 10160Nov 11161Dec 12162```163164Обратите внимание, что начиная с Python 3.7 порядок итерации словаря гарантированно совпадает с порядком вставки. В более ранних версиях поведение не было определено и могло различаться в разных реализациях.165166Применение [`iter()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#iter) к словарю всегда перебирает ключи, но у словарей есть методы, возвращающие другие итераторы. Если нужно перебрать значения или пары ключ/значение, можно явно вызвать методы [`values()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#dict.values) или [`items()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#dict.items), чтобы получить соответствующий итератор.167168Конструктор [`dict()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#dict) может принимать итератор, возвращающий конечный поток кортежей `(key, value)`:169170```python171>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]172>>> dict(iter(L))173{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}174```175176Файлы также поддерживают итерацию путём вызова метода [`readline()`](https://python-all.ru/3.11/library/io.html#io.TextIOBase.readline), пока в файле не закончатся строки. Это означает, что можно читать каждую строку файла так:177178```python179for line in file:180 # сделать что-то для каждой строки181 ...182```183184Множества могут принимать своё содержимое из итерируемого объекта и позволяют перебирать элементы множества:185186```python187>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}188>>> for i in S:189... print(i)19021913192519371941119513196```197198## Генераторные выражения и списковые включения199200Две распространённые операции над выводом итератора: 1) выполнение некоторого действия для каждого элемента, 2) выбор подмножества элементов, удовлетворяющих некоторому условию. Например, имея список строк, можно удалить завершающие пробелы из каждой строки или извлечь все строки, содержащие заданную подстроку.201202Списковые включения и генераторные выражения (сокращённо «listcomps» и «genexps») – это краткая запись для таких операций, заимствованная из функционального языка программирования Haskell ([https://www.haskell.org/](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html)). Удалить все пробелы из потока строк можно следующим кодом:203204```python205>>> line_list = [' line 1\n', 'line 2 \n', ' \n', '']206207>>> # Генераторное выражение – возвращает итератор208>>> stripped_iter = (line.strip() for line in line_list)209210>>> # Списочное выражение – возвращает список211>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list]212```213214Можно выбрать только определённые элементы, добавив условие `"if"`:215216```python217>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list218... if line != ""]219```220221При использовании спискового включения возвращается список Python; `stripped_list` – это список, содержащий результирующие строки, а не итератор. Генераторные выражения возвращают итератор, который вычисляет значения по мере необходимости, не требуя материализации всех значений сразу. Это означает, что списковые включения бесполезны при работе с итераторами, возвращающими бесконечный поток или очень большой объём данных. В таких ситуациях предпочтительнее генераторные выражения.222223Генераторные выражения заключаются в круглые скобки («()»), а списковые включения – в квадратные скобки («\[\]»). Генераторные выражения имеют вид:224225```python226( expression for expr in sequence1227 if condition1228 for expr2 in sequence2229 if condition2230 for expr3 in sequence3231 ...232 if condition3233 for exprN in sequenceN234 if conditionN )235```236237Опять же, для спискового включения отличаются только внешние скобки (квадратные вместо круглых).238239Элементами генерируемого вывода будут последовательные значения `expression`. Все предложения `if` являются необязательными; если они присутствуют, `expression` вычисляется и добавляется в результат только тогда, когда `condition` истинно.240241Генераторные выражения всегда должны быть записаны внутри круглых скобок, но скобки, обозначающие вызов функции, также подходят. Если нужно создать итератор, который будет немедленно передан функции, можно написать:242243```python244obj_total = sum(obj.count for obj in list_all_objects())245```246247Предложения `for...in` содержат последовательности, по которым производится итерация. Последовательности не обязательно должны быть одинаковой длины, поскольку они перебираются слева направо, **не** параллельно. Для каждого элемента в `sequence1`, `sequence2` перебирается с начала. Затем `sequence3` перебирается для каждой результирующей пары элементов из `sequence1` и `sequence2`.248249Другими словами, списковое включение или генераторное выражение эквивалентно следующему коду Python:250251```python252for expr1 in sequence1:253 if not (condition1):254 continue # Пропустить этот элемент255 for expr2 in sequence2:256 if not (condition2):257 continue # Пропустить этот элемент258 ...259 for exprN in sequenceN:260 if not (conditionN):261 continue # Пропустить этот элемент262263 # Вывести значение264 # выражения.265```266267Это означает, что при наличии нескольких предложений `for...in`, но отсутствии предложений `if`, длина результирующего вывода будет равна произведению длин всех последовательностей. Если есть два списка длины 3, выходной список будет длиной 9 элементов:268269```python270>>> seq1 = 'abc'271>>> seq2 = (1, 2, 3)272>>> [(x, y) for x in seq1 for y in seq2] 273[('a', 1), ('a', 2), ('a', 3),274 ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3),275 ('c', 1), ('c', 2), ('c', 3)]276```277278Чтобы избежать неоднозначности в грамматике Python, если `expression` создаёт кортеж, его необходимо заключить в круглые скобки. Первое списковое включение ниже является синтаксической ошибкой, а второе – правильным:279280```python281# Синтаксическая ошибка282[x, y for x in seq1 for y in seq2]283# Верно284[(x, y) for x in seq1 for y in seq2]285```286287## Генераторы288289Генераторы – это особый класс функций, упрощающих написание итераторов. Обычные функции вычисляют значение и возвращают его, а генераторы возвращают итератор, который возвращает поток значений.290291Вы, несомненно, знакомы с тем, как работают обычные вызовы функций в Python или C. Когда функция вызывается, она получает приватное пространство имён, в котором создаются её локальные переменные. Когда функция достигает оператора `return`, локальные переменные уничтожаются, а значение возвращается вызывающему. Последующий вызов той же функции создаёт новое приватное пространство имён и новый набор локальных переменных. Но что, если бы локальные переменные не отбрасывались при выходе из функции? Что, если бы можно было позже возобновить функцию с того места, где она остановилась? Именно это и обеспечивают генераторы; их можно рассматривать как возобновляемые функции.292293Вот простейший пример функции-генератора:294295```python296>>> def generate_ints(N):297... for i in range(N):298... yield i299```300301Любая функция, содержащая ключевое слово [`yield`](https://python-all.ru/3.11/reference/simple_stmts.html#yield), является функцией-генератором; это обнаруживается компилятором [байт-кода](https://python-all.ru/3.11/glossary.html#term-bytecode) Python, который соответствующим образом компилирует функцию.302303При вызове функции-генератора она не возвращает одно значение; вместо этого возвращается объект-генератор, поддерживающий протокол итератора. При выполнении выражения `yield` генератор выводит значение `i`, аналогично оператору `return`. Основное различие между `yield` и оператором `return` заключается в том, что при достижении `yield` состояние выполнения генератора приостанавливается, а локальные переменные сохраняются. При следующем вызове метода [`__next__()`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.__next__) генератора функция возобновляет выполнение.304305Вот пример использования генератора `generate_ints()`:306307```python308>>> gen = generate_ints(3)309>>> gen 310<generator object generate_ints at ...>311>>> next(gen)3120313>>> next(gen)3141315>>> next(gen)3162317>>> next(gen)318Traceback (most recent call last):319 File "stdin", line 1, in <module>320 File "stdin", line 2, in generate_ints321StopIteration322```323324Можно также написать `for i in generate_ints(5)` или `a, b, c = generate_ints(3)`.325326Внутри функции-генератора `return value` вызывает возбуждение `StopIteration(value)` из метода [`__next__()`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.__next__). Как только это происходит или достигается конец функции, поток значений завершается, и генератор больше не может выдавать значения.327328Можно добиться эффекта генераторов вручную, написав собственный класс и сохранив все локальные переменные генератора как переменные экземпляра. Например, возврат списка целых чисел можно выполнить, установив `self.count` в 0 и заставив метод [`__next__()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#iterator.__next__) увеличивать `self.count` и возвращать его. Однако для сколько-нибудь сложного генератора написание соответствующего класса может быть гораздо более запутанным.329330Тестовый набор, входящий в библиотеку Python, [Lib/test/test\_generators.py](https://python-all.ru/src/3.11/Lib/test/test_generators.py), содержит ряд более интересных примеров. Вот один генератор, который реализует обход дерева в порядке (in-order) с использованием генераторов рекурсивно.331332```python333# Рекурсивный генератор, порождающий листья дерева в порядке in-order.334def inorder(t):335 if t:336 for x in inorder(t.left):337 yield x338339 yield t.label340341 for x in inorder(t.right):342 yield x343```344345Два других примера в `test_generators.py` дают решения задачи о N ферзях (размещение N ферзей на шахматной доске NxN так, чтобы ни один ферзь не угрожал другому) и о ходе коня (поиск маршрута, который проводит коня через каждую клетку доски NxN, не посещая ни одну клетку дважды).346347### Передача значений в генератор348349В Python 2.4 и ранее генераторы только выдавали результат. Как только код генератора вызывался для создания итератора, не было способа передать новую информацию в функцию при возобновлении её выполнения. Можно было сымитировать эту возможность, заставив генератор обращаться к глобальной переменной или передавая изменяемый объект, который затем изменяли вызывающие стороны, но эти подходы были громоздкими.350351В Python 2.5 появился простой способ передачи значений в генератор. [`yield`](https://python-all.ru/3.11/reference/simple_stmts.html#yield) стал выражением, возвращающим значение, которое можно присвоить переменной или иным образом обработать:352353```python354val = (yield i)355```356357Рекомендуется **всегда** заключать выражение `yield` в скобки, когда вы что-то делаете с возвращаемым значением, как в примере выше. Скобки не всегда обязательны, но проще всегда их добавлять, чем запоминать, когда они нужны.358359([**PEP 342**](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html) объясняет точные правила: выражение `yield` всегда должно быть в скобках, за исключением случая, когда оно находится на верхнем уровне справа от присваивания. Это значит, что можно написать `val = yield i`, но нужно использовать скобки при наличии операции, как в `val = (yield i) + 12`.)360361Значения отправляются в генератор вызовом его метода [`send(value)`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.send). Этот метод возобновляет код генератора, и выражение `yield` возвращает указанное значение. Если вызывается обычный метод [`__next__()`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.__next__), то `yield` возвращает `None`.362363Вот простой счётчик, который увеличивается на 1 и позволяет изменять значение внутреннего счётчика.364365```python366def counter(maximum):367 i = 0368 while i < maximum:369 val = (yield i)370 # Если передано значение, изменить counter.371 if val is not None:372 i = val373 else:374 i += 1375```376377А вот пример изменения счётчика:378379```python380>>> it = counter(10) 381>>> next(it) 3820383>>> next(it) 3841385>>> it.send(8) 3868387>>> next(it) 3889389>>> next(it) 390Traceback (most recent call last):391 File "t.py", line 15, in <module>392 it.next()393StopIteration394```395396Поскольку `yield` часто будет возвращать `None`, всегда следует проверять этот случай. Не используйте его значение в выражениях, если вы не уверены, что метод [`send()`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.send) будет единственным методом, используемым для возобновления вашей функции-генератора.397398Помимо [`send()`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.send), у генераторов есть два других метода:399400- [`throw(value)`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.throw) используется для возбуждения исключения внутри генератора; исключение возбуждается выражением `yield`, на котором приостановлено выполнение генератора.401- [`close()`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.close) вызывает исключение [`GeneratorExit`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#GeneratorExit) внутри генератора, чтобы завершить итерацию. При получении этого исключения код генератора должен либо возбудить [`GeneratorExit`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#GeneratorExit), либо [`StopIteration`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#StopIteration); перехватывать исключение и делать что-либо ещё запрещено и вызовет [`RuntimeError`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#RuntimeError). [`close()`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#generator.close) также будет вызван сборщиком мусора Python при сборке мусора генератора.402403 Если нужно выполнить код очистки при возникновении [`GeneratorExit`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#GeneratorExit), рекомендуется использовать конструкцию `try: ... finally:` вместо перехвата [`GeneratorExit`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#GeneratorExit).404405Совокупный эффект этих изменений – превращение генераторов из однонаправленных производителей информации одновременно и в производителей, и в потребителей.406407Генераторы также становятся **корутинами** – более обобщённой формой подпрограмм. Подпрограммы имеют одну точку входа и одну точку выхода (начало функции и оператор `return`), тогда как корутины могут иметь много разных точек входа, выхода и возобновления (операторы `yield`).408409## Встроенные функции410411Рассмотрим подробнее встроенные функции, часто используемые с итераторами.412413Две встроенные функции Python, [`map()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#map) и [`filter()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#filter), дублируют возможности генераторных выражений:414415**[`map(f, iterA, iterB, ...)`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#map) возвращает итератор по последовательности**416417`f(iterA[0], iterB[0]), f(iterA[1], iterB[1]), f(iterA[2], iterB[2]), ...`.418419```python420>>> def upper(s):421... return s.upper()422```423424```python425>>> list(map(upper, ['sentence', 'fragment']))426['SENTENCE', 'FRAGMENT']427>>> [upper(s) for s in ['sentence', 'fragment']]428['SENTENCE', 'FRAGMENT']429```430431Конечно, того же эффекта можно достичь с помощью спискового включения.432433[`filter(predicate, iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#filter) возвращает итератор по всем элементам последовательности, удовлетворяющим определённому условию, и также дублируется списковыми включениями. **Предикат** – это функция, возвращающая истинностное значение некоторого условия; для использования с [`filter()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#filter) предикат должен принимать одно значение.434435```python436>>> def is_even(x):437... return (x % 2) == 0438```439440```python441>>> list(filter(is_even, range(10)))442[0, 2, 4, 6, 8]443```444445Это также можно записать в виде спискового включения:446447```python448>>> list(x for x in range(10) if is_even(x))449[0, 2, 4, 6, 8]450```451452[`enumerate(iter, start=0)`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#enumerate) нумерует элементы в итерируемом объекте, возвращая кортежи из двух элементов: счёт (от *начала*) и каждый элемент.453454```python455>>> for item in enumerate(['subject', 'verb', 'object']):456... print(item)457(0, 'subject')458(1, 'verb')459(2, 'object')460```461462[`enumerate()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#enumerate) часто используется при переборе списка и записи индексов, для которых выполняются определённые условия:463464```python465f = open('data.txt', 'r')466for i, line in enumerate(f):467 if line.strip() == '':468 print('Blank line at line #%i' % i)469```470471[`sorted(iterable, key=None, reverse=False)`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#sorted) собирает все элементы итерируемого объекта в список, сортирует его и возвращает отсортированный результат. Аргументы *key* и *reverse* передаются методу [`sort()`](https://python-all.ru/3.11/library/stdtypes.html#list.sort) созданного списка.472473```python474>>> import random475>>> # Сгенерировать 8 случайных чисел в диапазоне [0, 10000).476>>> rand_list = random.sample(range(10000), 8)477>>> rand_list 478[769, 7953, 9828, 6431, 8442, 9878, 6213, 2207]479>>> sorted(rand_list) 480[769, 2207, 6213, 6431, 7953, 8442, 9828, 9878]481>>> sorted(rand_list, reverse=True) 482[9878, 9828, 8442, 7953, 6431, 6213, 2207, 769]483```484485(Для более подробного обсуждения сортировки см. [Руководство по сортировке](https://python-all.ru/3.11/howto/sorting.html#sortinghowto).)486487Встроенные функции [`any(iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#any) и [`all(iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#all) проверяют истинность элементов итерируемого объекта. [`any()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#any) возвращает `True`, если хотя бы один элемент является истинным, а [`all()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#all) возвращает `True`, если все элементы истинны:488489```python490>>> any([0, 1, 0])491True492>>> any([0, 0, 0])493False494>>> any([1, 1, 1])495True496>>> all([0, 1, 0])497False498>>> all([0, 0, 0])499False500>>> all([1, 1, 1])501True502```503504[`zip(iterA, iterB, ...)`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#zip) берёт по одному элементу из каждого итерируемого объекта и возвращает их в виде кортежа:505506```python507zip(['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>508 ('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)509```510511Он не создаёт список в памяти и не исчерпывает все входные итераторы до возврата; вместо этого кортежи создаются и возвращаются только по запросу. (Технический термин для такого поведения – [ленивые вычисления](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html).)512513Этот итератор предназначен для использования с итерируемыми объектами одинаковой длины. Если длины различаются, результирующий поток данных будет иметь длину кратчайшего итерируемого объекта.514515```python516zip(['a', 'b'], (1, 2, 3)) =>517 ('a', 1), ('b', 2)518```519520Тем не менее, так делать не стоит, поскольку из более длинных итераторов может быть взят и отброшен элемент. Это означает, что использовать эти итераторы дальше нельзя – есть риск пропустить отброшенный элемент.521522## Модуль itertools523524Модуль [`itertools`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#module-itertools) содержит ряд часто используемых итераторов, а также функции для комбинирования нескольких итераторов. В этом разделе будут представлены возможности модуля на небольших примерах.525526Функции модуля делятся на несколько широких категорий:527528- Функции, создающие новый итератор на основе существующего.529- Функции для передачи элементов итератора в качестве аргументов функции.530- Функции для выбора части вывода итератора.531- Функция для группировки вывода итератора.532533### Создание новых итераторов534535[`itertools.count(start, step)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.count) возвращает бесконечный поток данных с равномерно распределёнными значениями. При желании можно указать начальное число (по умолчанию 0) и интервал между числами (по умолчанию 1):536537```python538itertools.count() =>539 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...540itertools.count(10) =>541 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...542itertools.count(10, 5) =>543 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, ...544```545546[`itertools.cycle(iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.cycle) сохраняет копию содержимого переданного итерируемого объекта и возвращает новый итератор, который выдает его элементы от первого до последнего. Новый итератор будет повторять эти элементы бесконечно.547548```python549itertools.cycle([1, 2, 3, 4, 5]) =>550 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, ...551```552553[`itertools.repeat(elem, [n])`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.repeat) возвращает переданный элемент *n* раз, или возвращает элемент бесконечно, если *n* не указан.554555```python556itertools.repeat('abc') =>557 abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, ...558itertools.repeat('abc', 5) =>559 abc, abc, abc, abc, abc560```561562[`itertools.chain(iterA, iterB, ...)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.chain) принимает произвольное количество итерируемых объектов и возвращает все элементы первого итератора, затем все элементы второго и т. д., пока все итерируемые объекты не будут исчерпаны.563564```python565itertools.chain(['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>566 a, b, c, 1, 2, 3567```568569[`itertools.islice(iter, [start], stop, [step])`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.islice) возвращает поток данных, представляющий собой срез итератора. С одним аргументом *stop* он вернёт первые *stop* элементов. Если указан начальный индекс, будет получено *stop-start* элементов, а если указано значение *step*, элементы будут пропускаться соответствующим образом. В отличие от срезов строк и списков Python, для *start*, *stop* и *step* нельзя использовать отрицательные значения.570571```python572itertools.islice(range(10), 8) =>573 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7574itertools.islice(range(10), 2, 8) =>575 2, 3, 4, 5, 6, 7576itertools.islice(range(10), 2, 8, 2) =>577 2, 4, 6578```579580[`itertools.tee(iter, [n])`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.tee) реплицирует итератор: возвращает *n* независимых итераторов, каждый из которых будет возвращать содержимое исходного итератора. Если не указано значение *n*, по умолчанию используется 2. Репликация итераторов требует сохранения части содержимого исходного итератора, поэтому при большом размере итератора и неравномерном потреблении новых итераторов может расходоваться значительный объём памяти.581582```python583itertools.tee( itertools.count() ) =>584 iterA, iterB585586where iterA ->587 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...588589and iterB ->590 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...591```592593### Применение функций к элементам594595Модуль [`operator`](https://python-all.ru/3.11/library/operator.html#module-operator) содержит набор функций, соответствующих операторам Python. Примеры: [`operator.add(a, b)`](https://python-all.ru/3.11/library/operator.html#operator.add) (складывает два значения), [`operator.ne(a, b)`](https://python-all.ru/3.11/library/operator.html#operator.ne) (аналог `a != b`) и [`operator.attrgetter('id')`](https://python-all.ru/3.11/library/operator.html#operator.attrgetter) (возвращает вызываемый объект, который извлекает атрибут `.id`).596597[`itertools.starmap(func, iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.starmap) предполагает, что итерируемый объект будет возвращать поток данных из кортежей, и вызывает *func*, используя эти кортежи в качестве аргументов:598599```python600itertools.starmap(os.path.join,601 [('/bin', 'python'), ('/usr', 'bin', 'java'),602 ('/usr', 'bin', 'perl'), ('/usr', 'bin', 'ruby')])603=>604 /bin/python, /usr/bin/java, /usr/bin/perl, /usr/bin/ruby605```606607### Выбор элементов608609Ещё одна группа функций выбирает подмножество элементов итератора на основе предиката.610611[`itertools.filterfalse(predicate, iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.filterfalse) является противоположностью [`filter()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#filter), возвращая все элементы, для которых предикат возвращает ложь:612613```python614itertools.filterfalse(is_even, itertools.count()) =>615 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, ...616```617618[`itertools.takewhile(predicate, iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.takewhile) возвращает элементы до тех пор, пока предикат возвращает истину. Как только предикат возвращает ложь, итератор сигнализирует об окончании результатов.619620```python621def less_than_10(x):622 return x < 10623624itertools.takewhile(less_than_10, itertools.count()) =>625 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9626627itertools.takewhile(is_even, itertools.count()) =>628 0629```630631[`itertools.dropwhile(predicate, iter)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.dropwhile) отбрасывает элементы, пока предикат возвращает истину, а затем возвращает остальные результаты итерируемого объекта.632633```python634itertools.dropwhile(less_than_10, itertools.count()) =>635 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...636637itertools.dropwhile(is_even, itertools.count()) =>638 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ...639```640641[`itertools.compress(data, selectors)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.compress) принимает два итератора и возвращает только те элементы *data*, для которых соответствующий элемент *selectors* является истинным, останавливаясь, когда любой из них исчерпан:642643```python644itertools.compress([1, 2, 3, 4, 5], [True, True, False, False, True]) =>645 1, 2, 5646```647648### Комбинаторные функции649650[`itertools.combinations(iterable, r)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.combinations) возвращает итератор, выдающий все возможные комбинации по *r* элементов из *iterable*.651652```python653itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>654 (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),655 (2, 3), (2, 4), (2, 5),656 (3, 4), (3, 5),657 (4, 5)658659itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 3) =>660 (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 2, 5), (1, 3, 4), (1, 3, 5), (1, 4, 5),661 (2, 3, 4), (2, 3, 5), (2, 4, 5),662 (3, 4, 5)663```664665Элементы в каждом кортеже остаются в том же порядке, в котором их вернул *iterable*. Например, в примерах выше число 1 всегда стоит перед 2, 3, 4 или 5. Похожая функция [`itertools.permutations(iterable, r=None)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.permutations) снимает это ограничение на порядок и возвращает все возможные перестановки длины *r*:666667```python668itertools.permutations([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>669 (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),670 (2, 1), (2, 3), (2, 4), (2, 5),671 (3, 1), (3, 2), (3, 4), (3, 5),672 (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 5),673 (5, 1), (5, 2), (5, 3), (5, 4)674675itertools.permutations([1, 2, 3, 4, 5]) =>676 (1, 2, 3, 4, 5), (1, 2, 3, 5, 4), (1, 2, 4, 3, 5),677 ...678 (5, 4, 3, 2, 1)679```680681Если не указать значение *r*, используется длина итерируемого объекта, то есть переставляются все элементы.682683Обратите внимание: эти функции порождают все возможные комбинации по позициям и не требуют, чтобы содержимое *iterable* было уникальным:684685```python686itertools.permutations('aba', 3) =>687 ('a', 'b', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('b', 'a', 'a'),688 ('b', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'b', 'a')689```690691Одинаковый кортеж `('a', 'a', 'b')` встречается дважды, но две строки 'a' пришли из разных позиций.692693[`itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.combinations_with_replacement) ослабляет другое ограничение: элементы могут повторяться в одном кортеже. Концептуально для первого места каждого кортежа выбирается элемент, который затем заменяется перед выбором второго.694695```python696itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>697 (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),698 (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5),699 (3, 3), (3, 4), (3, 5),700 (4, 4), (4, 5),701 (5, 5)702```703704### Группировка элементов705706Последняя функция, которую я рассмотрю, [`itertools.groupby(iter, key_func=None)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.groupby), самая сложная. `key_func(elem)` – это функция, которая может вычислить ключевое значение для каждого элемента, возвращённого итерируемым объектом. Если не передать функцию-ключ, ключом будет каждый элемент сам по себе.707708[`groupby()`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.groupby) собирает все последовательные элементы из базового итерируемого объекта, имеющие одинаковое ключевое значение, и возвращает поток кортежей из двух элементов, содержащих ключевое значение и итератор для элементов с этим ключом.709710```python711city_list = [('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL'),712 ('Anchorage', 'AK'), ('Nome', 'AK'),713 ('Flagstaff', 'AZ'), ('Phoenix', 'AZ'), ('Tucson', 'AZ'),714 ...715 ]716717def get_state(city_state):718 return city_state[1]719720itertools.groupby(city_list, get_state) =>721 ('AL', iterator-1),722 ('AK', iterator-2),723 ('AZ', iterator-3), ...724725where726iterator-1 =>727 ('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL')728iterator-2 =>729 ('Anchorage', 'AK'), ('Nome', 'AK')730iterator-3 =>731 ('Flagstaff', 'AZ'), ('Phoenix', 'AZ'), ('Tucson', 'AZ')732```733734[`groupby()`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.groupby) предполагает, что содержимое базового итерируемого объекта будет уже отсортировано по ключу. Обратите внимание: возвращённые итераторы также используют базовый итерируемый объект, поэтому нужно потребить результаты iterator-1 до того, как запрашивать iterator-2 и соответствующий ему ключ.735736## Модуль functools737738Модуль [`functools`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#module-functools) содержит некоторые функции высшего порядка. **Функция высшего порядка** принимает одну или несколько функций на вход и возвращает новую функцию. Самый полезный инструмент в этом модуле – функция [`functools.partial()`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#functools.partial).739740Для программ в функциональном стиле иногда требуется создавать варианты существующих функций с частично заполненными параметрами. Рассмотрим функцию Python `f(a, b, c)`; возможно, вы захотите создать новую функцию `g(b, c)`, эквивалентную `f(1, b, c)`; вы заполняете значение для одного из параметров `f()`. Это называется «частичным применением функции».741742Конструктор [`partial()`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#functools.partial) принимает аргументы `(function, arg1, arg2, ..., kwarg1=value1, kwarg2=value2)`. Полученный объект является вызываемым, поэтому его можно просто вызвать для выполнения `function` с переданными аргументами.743744Вот небольшой, но реалистичный пример:745746```python747import functools748749def log(message, subsystem):750 """Записать содержимое 'message' в указанную подсистему."""751 print('%s: %s' % (subsystem, message))752 ...753754server_log = functools.partial(log, subsystem='server')755server_log('Unable to open socket')756```757758[`functools.reduce(func, iter, [initial_value])`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#functools.reduce) кумулятивно выполняет операцию над всеми элементами итерируемого объекта и, следовательно, не может применяться к бесконечным итерируемым объектам. *func* должна быть функцией, принимающей два элемента и возвращающей одно значение. [`functools.reduce()`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#functools.reduce) берёт первые два элемента A и B, возвращённые итератором, и вычисляет `func(A, B)`. Затем запрашивает третий элемент C, вычисляет `func(func(A, B), C)`, объединяет этот результат с четвёртым элементом и продолжает до исчерпания итерируемого объекта. Если итерируемый объект не возвращает ни одного значения, возбуждается исключение [`TypeError`](https://python-all.ru/3.11/library/exceptions.html#TypeError). Если указано начальное значение, оно используется как отправная точка и `func(initial_value, A)` становится первым вычислением.759760```python761>>> import operator, functools762>>> functools.reduce(operator.concat, ['A', 'BB', 'C'])763'ABBC'764>>> functools.reduce(operator.concat, [])765Traceback (most recent call last):766 ...767TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value768>>> functools.reduce(operator.mul, [1, 2, 3], 1)7696770>>> functools.reduce(operator.mul, [], 1)7711772```773774Если использовать [`operator.add()`](https://python-all.ru/3.11/library/operator.html#operator.add) с [`functools.reduce()`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#functools.reduce), будут просуммированы все элементы итерируемого объекта. Этот случай настолько распространён, что для него существует специальная встроенная функция [`sum()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#sum):775776```python777>>> import functools, operator778>>> functools.reduce(operator.add, [1, 2, 3, 4], 0)77910780>>> sum([1, 2, 3, 4])78110782>>> sum([])7830784```785786Однако для многих применений [`functools.reduce()`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#functools.reduce) может быть понятнее просто написать очевидный цикл [`for`](https://python-all.ru/3.11/reference/compound_stmts.html#for):787788```python789import functools790# Вместо:791product = functools.reduce(operator.mul, [1, 2, 3], 1)792793# Можно написать:794product = 1795for i in [1, 2, 3]:796 product *= i797```798799Родственная функция – [`itertools.accumulate(iterable, func=operator.add)`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.accumulate). Она выполняет то же вычисление, но вместо возврата только конечного результата [`accumulate()`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#itertools.accumulate) возвращает итератор, который также выдаёт каждый промежуточный результат:800801```python802itertools.accumulate([1, 2, 3, 4, 5]) =>803 1, 3, 6, 10, 15804805itertools.accumulate([1, 2, 3, 4, 5], operator.mul) =>806 1, 2, 6, 24, 120807```808809### Модуль operator810811Модуль [`operator`](https://python-all.ru/3.11/library/operator.html#module-operator) упоминался ранее. Он содержит набор функций, соответствующих операторам Python. Эти функции часто полезны в функциональном коде, поскольку избавляют от написания тривиальных функций, выполняющих одну операцию.812813Некоторые функции этого модуля:814815- Математические операции: `add()`, `sub()`, `mul()`, `floordiv()`, `abs()`, …816- Логические операции: `not_()`, `truth()`.817- Побитовые операции: `and_()`, `or_()`, `invert()`.818- Сравнения: `eq()`, `ne()`, `lt()`, `le()`, `gt()` и `ge()`.819- Идентичность объектов: `is_()`, `is_not()`.820821Полный список – в документации модуля operator.822823## Небольшие функции и лямбда-выражение824825При написании программ в функциональном стиле часто требуются небольшие функции, которые выступают в роли предикатов или каким-либо образом комбинируют элементы.826827Если есть подходящая встроенная функция Python или функция из модуля, не нужно определять новую функцию:828829```python830stripped_lines = [line.strip() for line in lines]831existing_files = filter(os.path.exists, file_list)832```833834Если нужной функции не существует, её нужно написать. Один из способов написания небольших функций – использовать выражение [`lambda`](https://python-all.ru/3.11/reference/expressions.html#lambda). `lambda` принимает несколько параметров и выражение, объединяющее эти параметры, и создаёт анонимную функцию, возвращающую значение выражения:835836```python837adder = lambda x, y: x+y838839print_assign = lambda name, value: name + '=' + str(value)840```841842Альтернатива – просто использовать инструкцию `def` и определить функцию обычным способом:843844```python845def adder(x, y):846 return x + y847848def print_assign(name, value):849 return name + '=' + str(value)850```851852Какая альтернатива предпочтительнее? Это вопрос стиля; я обычно стараюсь не использовать `lambda`.853854Одна из причин моего предпочтения в том, что `lambda` весьма ограничен в определении функций. Результат должен быть вычислим как одно выражение, а это значит, что нельзя использовать множественные сравнения `if... elif... else` или инструкции `try... except`. Если попытаться сделать слишком много в инструкции `lambda`, получится чрезмерно сложное выражение, которое трудно читать. Быстро, что делает следующий код?855856```python857import functools858total = functools.reduce(lambda a, b: (0, a[1] + b[1]), items)[1]859```860861Можно разобраться, но требуется время, чтобы распутать выражение и понять, что происходит. Использование коротких вложенных инструкций `def` немного улучшает ситуацию:862863```python864import functools865def combine(a, b):866 return 0, a[1] + b[1]867868total = functools.reduce(combine, items)[1]869```870871Но лучше всего было бы просто использовать цикл `for`:872873```python874total = 0875for a, b in items:876 total += b877```878879Или встроенную функцию [`sum()`](https://python-all.ru/3.11/library/functions.html#sum) и выражение-генератор:880881```python882total = sum(b for a, b in items)883```884885Многие применения [`functools.reduce()`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#functools.reduce) становятся понятнее, если записать их в виде циклов `for`.886887Фредрик Лунд однажды предложил следующий набор правил для рефакторинга использования `lambda`:8888891. Написать лямбда-функцию.8902. Написать комментарий, объясняющий, что, черт возьми, делает эта лямбда.8913. Некоторое время изучать комментарий и придумать имя, отражающее суть комментария.8924. Преобразовать лямбду в инструкцию def, используя это имя.8935. Удалить комментарий.894895Мне очень нравятся эти правила, но вы вольны не соглашаться с тем, что этот стиль без лямбда лучше.896897## История изменений и благодарности898899Автор хотел бы поблагодарить следующих людей за предложения, исправления и помощь с различными черновиками этой статьи: Ian Bicking, Nick Coghlan, Nick Efford, Raymond Hettinger, Jim Jewett, Mike Krell, Leandro Lameiro, Jussi Salmela, Collin Winter, Blake Winton.900901Версия 0.1: опубликована 30 июня 2006 г.902903Версия 0.11: опубликована 1 июля 2006 г. Исправлены опечатки.904905Версия 0.2: опубликована 10 июля 2006 г. Разделы о выражениях-генераторах и списковых включениях объединены в один. Исправлены опечатки.906907Версия 0.21: добавлены дополнительные ссылки, предложенные в списке рассылки tutor.908909Версия 0.30: добавлен раздел о модуле `functional`, написанный Коллином Уинтером; добавлен короткий раздел о модуле operator; несколько других правок.910911## Ссылки912913### Общие914915**Структура и интерпретация компьютерных программ**, Гарольд Абельсон, Джеральд Джей Сассман с Джули Сассман. Книгу можно найти по адресу [https://mitpress.mit.edu/sicp](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html). В этом классическом учебнике по информатике главы 2 и 3 обсуждают использование последовательностей и потоков для организации потока данных внутри программы. В книге используются примеры на Scheme, но многие подходы к проектированию, описанные в этих главах, применимы к коду Python в функциональном стиле.916917[https://www.defmacro.org/ramblings/fp.html](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html): общее введение в функциональное программирование на примерах Java с обширным историческим вступлением.918919[https://en.wikipedia.org/wiki/Functional\_programming](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html): общая статья в Википедии, описывающая функциональное программирование.920921[https://en.wikipedia.org/wiki/Coroutine](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html): статья о корутинах.922923[https://en.wikipedia.org/wiki/Currying](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html): статья о концепции каррирования.924925### Специфическое для Python926927[https://gnosis.cx/TPiP/](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html): первая глава книги Дэвида Мертца *Text Processing in Python* обсуждает функциональное программирование для обработки текста в разделе «Использование функций высшего порядка в обработке текстов».928929Мерц также написал трёхчастную серию статей по функциональному программированию для сайта IBM DeveloperWorks; см. [часть 1](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html), [часть 2](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html) и [часть 3](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html).930931### Документация Python932933Документация по модулю [`itertools`](https://python-all.ru/3.11/library/itertools.html#module-itertools).934935Документация по модулю [`functools`](https://python-all.ru/3.11/library/functools.html#module-functools).936937Документация по модулю [`operator`](https://python-all.ru/3.11/library/operator.html#module-operator).938939[**PEP 289**](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html): “Генераторные выражения”940941[**PEP 342**](https://python-all.ru/3.11/howto/functional.html): “Корутины через улучшенные генераторы” описывает новые возможности генераторов в Python 2.5.942