Продажа квадроциклов, снегоходов и мототехники
second logo
Пн-Чт: 10:00-20:00
Пт-Сб: 10:00-19:00 Вс: выходной

+7 (812) 924 3 942

+7 (911) 924 3 942

Содержание

размеры 2 устройства у нас точно рассчитаны

Лямбда-механизм представляет собой кислородный анализатор, установленный на выпускном трубопроводе для контроля рабочих параметров катализатора с последующей корректировкой функциональных показателей двигателя для получения оптимального технологического процесса.

Обманка кислородного контроллера является специальным элементом, способным вносить изменения в сведения о доли кислорода в выхлопном потоке. Это позволяет передавать на электронный центр нужные показания, соответствующие номинальным данным рабочего цикла исправного каталитического нейтрализатора.

Обманки контроллеров обеспечивают отслеживание рабочих параметров преобразователей и передают данную информацию к бортовой системе управления.

В случае замены либо физического извлечения конвертера, электроника будет сигнализировать о неполадках и инициирует введение аварийного режима эксплуатации. Это ограничивает потребление мощности двигателя и развитие максимальной скорости. При удалении катализатора, проблемы с электроникой дает только второй лямбда-зонд. Первый датчик установлен перед катализирующим механизмом на выпускном коллекторе, и не приводит к возникновению сообщений о поломках.

Строение второго кислородного датчика механического типа

  1. Корпусная часть. Производится она цельнометаллической конструкцией без составляющих агрегатных единиц. Предусмотрено приемное отверстие для выполнения технологических функций. Верхняя часть корпуса имеет шестигранную форму. Это сделано для удобства проделывания крепежных операций.
  2. Катализирующий материал. Внутри корпусной оболочки сосредоточен малый функциональный элемент с незначительной вместимостью каталитического материала.

Механическая обманка на второй лямбда-зонд: суть рабочего цикла

При прохождении потока отработанных газов, происходит частичный захват выхлопных продуктов и передача на лямбду нужной доли кислорода, соответствующей штатному функционированию конвертера. Такие детали в большинстве случаев помогают избежать ошибок системы управления и поддерживать номинальный эксплуатационный режим.

Для монтажа обманки требуется извлечь второй кислородный контроллер. Затем при помощи резьбового соединения выполнятся его фиксация в посадочном месте выхлопного трубопровода. После этого осуществляется вкручивание кислородного датчика в корпус обманного механизма. В итоге первоначально реагирует с выхлопным потоком обманка лямбды, далее необходимое количество кислородного вещества поступает к штатному зонду.

Устройство эмулятора второго датчика электронного принципа действия

  1. Корпус. Изготовлен он из композитных материалов. Имеет кубические геометрические параметры.
  2. Контролирующая микросхема. Данное устройство принимает и обрабатывает сигнал с зонда, производит корректировочные манипуляции. К электронному центру управления доходит информация о нормальной работе нейтрализатора.

Рабочий процесс электронного эмулятора второго кислородного зонда

В данном случае не имеет значения химический состав отработанных продуктов горения или наличие преобразовательного узла. Микропроцессор обеспечивает передачу актуальных сведений к электронному блоку вне зависимости от установленных элементов выхлопной системы.

Устанавливается данный компонент в колодке соединения провода лямбды и электронного центра контроля. Имеет малогабаритные размеры.

Размеры обманки лямбда-зонда

Важным фактором является отсутствие универсальных эмуляторов кислородных контроллеров. Каждая конкретная модель автомобиля требует индивидуального подбора подходящей обманки.

Габариты детали зависят от глубины и ширины посадочного места зонда и рабочей части анализатора. При знании данных параметров можно рассчитать оптимальные размеры обманки датчика.

Специалисты автосервисов смогут осуществить профессиональный подбор соответствующей комплектующей части за небольшой промежуток времени. Необходимые элементы располагаются прямо на сервисном предприятии либо на близлежащем складе.

Обманка 2 лямбда-зонда: признаки надобности монтажа

Признаки необходимости установки обманки второго лямбда-зонда бывают следующие:

  • наличие оповещения о неполадках выпускного агрегата и неправильной работе мотора;
  • сокращение тягово-динамических показателей силовой установки;
  • возрастание нормы расхода топливного вещества;
  • потеря мощности моторного агрегата;
  • присутствие аварийного режима электроники;
  • при желании заменить катализатор на другой бюджетный вариант, адаптированный к отечественному сортаменту топливной жидкости;
  • после проведения физического удаления катализатора.

Диагностические процедуры лямбда-зондов

Выявление проблем с датчиками происходит с помощью специализированного оборудования. Его подключают к бортовой системе контроля и посредством соединительного кабеля. Для проделывания подобных манипуляций в автомобиле предусмотрен диагностический порт. Далее аппаратура с нужным пакетом программ выполняет мониторинг функциональных показателей второго лямбда-зонда и зависящих от него устройств. Затем осуществляется расшифровка и анализ полученных данных, после этого делается заключение о техническом состоянии контроллера. Визуальный осмотр позволит обнаружить обрыв соединительного провода либо физическое разрушение зонда.

Ремонтные операции

Эксплуатация транспортного средства с предустановленным каталитическим преобразователем в условиях использования отечественных марок горючего будет иметь сокращенный режим службы. Это объясняется несоответствием параметров качества топлива с зарубежным сортаментом дизельной жидкости.

При выполнении замены катализатора или его извлечении, необходимо проводить монтаж обманки второго кислородного зонда. Если обманный механизм не устанавливать, произойдет переход управляющей электроники в аварийное состояние, и появятся сигналы об ошибках.

Неисправность обманной детали либо второго контроллера не восстанавливается. В таких случаях будет произведена замена вышедших из строя элементов.

Приобретение обманных устройств

Данные комплектующие детали имеют хороший ассортимент обманок второго кислородного анализатора. Произвести их покупку можно прямо в условиях сервисной организации, либо СТО. Также достаточно предложений о продаже обманок присутствует в интернет-магазинах. Здесь можно проконсультироваться о правилах подбора необходимого компонента и получить помощь в выборе комплектующей части в зависимости от марки и модели автомобиля. Еще один вариант покупки требуемого элемента является посещение узкоспециализированных автомобильных заведений, занимающихся реализацией обманок лямбда-зондов.

При условии машины с присвоенным четвертым или пятым поколением зарубежных экологических норм, установка механического обманного устройства не даст гарантию отсутствия проблем с управляющей электроникой. В случае возникновения подобной ситуации, потребуется установка электронного эмулятора второго кислородного контроллера для исключения оповещений бортовой электроники об ошибках технологических процессов.

Обманка лямбда зонда – для чего нужна, и какие бывают виды? | Статьи, обзоры

Обманка лямбда зонда – для чего нужна, и какие бывают виды?

Подавляющее большинство автомобилей относительно нового года выпуска, снабжаются специальным элементом – каталитическим нейтрализатором (катализатором), который устанавливается в выхлопную систему сразу за коллектором или приемной трубой. Катализатор отвечает за уменьшение вредности отработанных газов автомобиля, что важно для экологии, ну и удовлетворяет экологическим нормам, существующим у нас в стране для автомобилей.

Однако в нашей стране с катализаторами существует несколько проблем:

  • во-первых, очень много б/у автомобилей попадает в страну или продается на рынке, а значит установленные в них катализаторы либо вышли из строя, либо близки к этому, а купить новый катализатор и дорого, и его менять придется довольно часто;
  • во-вторых, топливо низкого качества у нас в стране приводит к уменьшению рабочего ресурса катализатора, а вышедший из строя катализатор является проблемой для нормальной работы двигателя.

В связи с этим возникает популярная ситуация, когда катализатор удаляется из выхлопной системы совершенно. Такой подход полностью устраняет проблемы с катализатором в автомобиле, улучшается работа двигателя, существенно уменьшаются затраты на ремонт выхлопа, если сравнивать с покупкой нового катализатора.

Вместо удаленного катализатора устанавливают:

  • простую трубу с фланцами, соответствующую размерам катализатора;
  • обычный пламегаситель;
  • коллекторный пламегаситель, который вваривают в корпус старого катализатора.

Мы рекомендуем последний вариант, и дело вот в чем. Катализатор, когда был установлен в выхлоп, уменьшал температуру и скорость движения отработанных газов. Именно под такую температуру и скорость движения газов были рассчитаны резонатор и глушитель. После удаления катализатора температура и скорость выхлопных газов будут напрямую воздействовать на резонатор и глушитель, что уменьшит их ресурс работы. Коллекторный пламегаситель несколько сглаживает эту нагрузку, и в отличие от обычной трубы, защищает остальную часть выхлопной системы. Плюс его строение позволяет несколько уменьшить уровень шума от работы двигателя, который также увеличиться после удаления катализатора.

Однако при удалении катализатора из выхлопной системы возникает один побочный эффект.

Назначение лямбда зонда

Чтобы корректировать работу автомобиля и двигателя на уровне бортового компьютера, отработанные газы проверяются на уровень содержания кислорода при помощи датчика лямбда зонда. Сведения об уровне кислорода подаются в компьютер (электронный блок управления автомобилем), который автоматически будет регулировать топливную смесь.

В старых автомобилях стоял один кислородный датчик, между коллекторной трубой и катализатором. Однако для автомобилей со стандартом ЕВРО – 4 и выше, в выхлопную систему устанавливают два датчика кислорода: один между коллектором и катализатором, а второй в сам катализатор на выходе отработанных газов из катализатора.

При удалении катализатора из автомобиля второй датчик лямбда зонда будет выдавать на приборной панели водителя загорающуюся ошибку Check Engine, а сведения о неисправном катализаторе будут трактоваться бортовым компьютером, как повод корректировки топливной смеси. Это часто приводит к увеличению расхода топлива и не оптимальной работе двигателя.

Как решить проблему с лямбда зондом?

Есть три способа решения проблемы со вторым (катализаторным) датчиком лямбда зонда:

Все три пункта требуют комментариев, и мы начнем с последнего. Новая прошивка программного обеспечения автомобиля требует наличие оборудования и специалиста высокой квалификации с обширным опытом. Если установленная перепрошивка будет некорректной, то автомобиль будет работать неправильно, а это чревато проблемами. Здесь есть риск, и если вы идете на него, то убедитесь, что доверяете свой автомобиль в надежные руки мастера.

Механическая обманка лямбда зонда

Установка механической обманки лямбда зонда самое бюджетное решение проблемы. В гнездо лямбда зонда вкручивается обманка лямбда зонда, в которую вставляется сам лямбда зонд.

Обманка лямбда зонда имеет небольшое отверстие, через которое на датчик кислорода будут подаваться лишь частично отработанные газы, а значит, избыток кислорода также будет регистрироваться лишь частично. Плюс отверстие имеет термостойкую металлическую сетку, а за ней керамическую крошку, что позволяет очистить отработанные газы, перед их попаданием на датчик.

По сути, механическая обманка лямбда зонда это миникатализатор, который будет работать только для того, чтобы датчик кислорода регистрировал корректный состав отработанных газов и передавал на бортовой компьютер соответствующие данные.

Есть варианты более простых механических обманок лямбда зонда, без внутреннего наполнения. Такие обманки может изготовить хороший токарь на станке за короткое время.

После установки механической обманки лямбда зонда перестает загораться ошибка Check Engine на приборной панели.

Электронная обманка лямбда зонда

Хоть установка механической обманки и является наиболее дешевым вариантом решения проблемы, но она не всегда приводит к желаемому результату. Даже на автомобилях ЕВРО – 4 стандарта ошибка Check Engine может не исчезнуть, после установки механической обманки. И практически во всех случаях не получается устранить ошибку на автомобилях стандарта ЕВРО – 5.

Также не всегда есть место для установки механической обманки, это зависит от специфики строения кузова автомобиля и конфигурации выхлопной системы.

Чтобы решить проблему с ЕВРО – 5 и случаями, когда не получается установить механическую обманку лямбда зонда, применяется электронная обманка лямбда зонда.

Электронная обманка лямбда зонда представляет собой схему, включенную в цепь связи с бортовым компьютером. Такая схема позволяет скорректировать сигнал, посылаемый от датчика лямбда зонда на компьютер автомобиля, как будто катализатор в выхлопной системе есть и он работает исправно.

Обычный лямбда зонд имеет сигнальные контакты и электронагреватель. Нагревательный элемент позволяет нагреть в холодное время года датчик, так как исправный катализатор начинает работать только после нагрева до 360 градусов. К нагревателю обычно подводятся белые провода.

Измененная схема касается только сигнальных контактов и не затрагивает электронагреватель датчика. В простейшем случае в электронную обманку лямбда зонда включается резистор высокого сопротивления и конденсатор на 1 мкФ, (простая схема электронной обманки лямбда зонда приведена на рисунке).

Величина сопротивления резистора и емкости конденсатора подбирается в зависимости от модели автомобиля и характеристик его двигателя.

Стоит отметить, что в продаже имеются уже готовые электронные обманки лямбда зонда, которые устанавливаются в цепь и позволяют сразу решить проблему отсутствия катализатора в выхлопной системе и ошибки Check Engine.

Выводы

Если вы приняли решение совсем удалить катализатор из выхлопной системы вашего автомобиля, то устранить проблемы с лямбда зондом и загорающейся ошибкой Check Engine можно одним из предложенных способов. Для автомобилей прошлых лет выпуска, лучшим вариантом будет установка механической обманки лямбда зонда под соответствующий стандарт ЕВРО – 2, 3, 4. Для некоторых моделей авто со стандартом ЕВРО – 4, а также автомобилей ЕВРО — 5, скорее всего вам понадобится установка электронной обманки.

Электронную обманку вы можете поставить и на автомобили прошлых лет выпуска также, но она дороже стоит, а переплачивать в этом случае особого смысла не имеет.


Эмуляторы лямбда-зонда — Подобрать

Обманка лямбда зонда Евро 4 — Подобрать

Обманка лямбда зонда Евро 2 — 3 длинная — Подобрать


Электронная обманка лямбда зонда своими. Что делать с нерабочим лямбда-зондом

В наше время практически каждый автомобиль создается с электронными системами контроля. Они помогают достичь небольшого уменьшения расхода топлива, а также являются хорошими помощниками в нормализации работы двигателя. Разбираемая нами сегодня деталь отвечает за системы выпуска газов. Поломанная лямбда-зонда заставляет двигатель делать свою работу в аварийном режиме. Справиться с этой проблемой уже давно помогает обманка лямбда-зонда. Ее возможно купить или сделать самостоятельно. Сегодня мы как раз и разберем, каким образом делается обманка лямбда-зонда своими руками, а также узнаем немного полезной информации по этой теме. Давайте начнем.

Как работает лямбда-зонд?

Чем вообще занимается эта деталь? Этот датчик помогает преобразовать в сигнал информацию о количестве кислорода, содержащегося в выхлопных газах. Этот сигнал должен периодически передаваться на контроллер (пульт управления) и сравниваться и показателями, которые есть в его данных.

ПОСМОТРЕТЬ ВИДЕО

Если показатель в данных, хранящихся в контроллере, не совпадает с показателем, который был получен в данный момент, блок управлению обязан начать решать эту проблему путем увеличения или уменьшения длины впрыска смеси в камеру сгорания. Кстати, зачастую зондов ставят аж две штуки, чтобы, когда один выходит из строя, пользоваться другим. На что вообще влияет работа этих деталей? Есть несколько довольно важных аспектов:

  • Максимальная работоспособность двигателя;
  • Экономия топлива;
  • Уменьшение загрязнения воздуха путем уменьшения количества выбросов.

Что бывает, когда датчик катализатора выходит из строя?

Обычно, лямбда-зонд ломается после пробега в сто тысяч километров. Это средний максимальный предел износа датчика, после которого должна следовать его замена, так как отремонтировать его не представляется возможным.

При поломке лямды-зонда на экран приборной панели выводится аварийная надпись «Check Engine». Конечно, все еще существует вероятность, что прибор просто неверно работает, однако, скорее всего, он нуждается в замене, стоимость которой составляет довольно внушительную сумму. Конечно, вы можете очень внимательно следить за приборами в машине и тридцать тысяч км. делать диагностику датчика, но это все равно поможет ненадолго. И именно здесь в работу вступает обманка на лямбда-зонд.

Как нам может помочь обманка?

Обманка датчика катализатора делает практически те же действия, но за ощутимо меньшую стоимость. Этот прибор позволяет двигателю не обращать внимания на неполадки и работать в обычном стандартном состоянии, не задействуя аварийный сигнал.

Каковы разновидности эмулятора лямбда-зонда?

Стандартно обманка-эмулятор лямбда-зонда своими руками делается тремя разными способами:

  • С помощью установки механической втулки;
  • Подключая специальную электронную схему;
  • Перепрошивая контроллер.

Мы разберем в деталях каждый из них, чтобы вы могли выбрать тот, что для вас удобнее. Каждый из способов по своему эффективен.

Вариант первый: зонд-обманка механический с чертежом

Как вы уже поняли, изготавливать эту деталь придется самостоятельно. Для этого вам понадобится несколько материалов:

  • Бронзовая или стальная заготовка;
  • Отвертка;
  • Станок для обработки;
  • Ключи в наборе.

Наша бронзовая механическая обманка лямбда-зонда делается на токарном станке. Изготавливая, обязательно сверяйтесь с чертежом, так как на нем указаны те самые формы и размеры, необходимые для создания качественного и подходящего датчика. Вот подробная схема обманки катализатора своими руками.

Установку изготовленной детали нужно начать с поднятия вашей машины на эстакаду. Дальше, на аккумуляторе должен быть отключен «минус», после чего выкручены зонд и лямбда-зонд, расположенный спереди выхлопной трубы. Датчик также важно выкрутить.

Следуя фотографиям, накрутите зонд на втулку и наденьте нашу обманку на датчик контроллера. Теперь можно установить все на свои места, включить аккумулятор и проверить результат.

Вариант 2: лямбда-зонд как электронная схема

Электронная обманка на лямбда-зонд – уже более дорогой и сложный вариант, но более оптимальный. Как мы уже рассказали, датчик посылает контроллеру сигналы, которые как раз и можно изменить, подключив к проводам специальную схему-обманку. Но сперва ее нужно изготовить. Для этого вам понадобятся:

  • Паяльник и специальная тонкая насадка на него;
  • Ножик;
  • Канифоль;
  • Конденсатор 1 мкФ;
  • Резистор 1 МОм.

В изготовлении самого прибора вам поможет эта схема электронной обманки лямбда зонда.

При ее установке вам снова нужно отключить минус у аккумулятора, после чего важно изолировать соединения. Обычно для этого обманку помещают в пластик и заливают эпоксидным клеем.

Подключать ее нужно к проводам, идущим от датчика к разъему. Место, куда вам нужно установить обманку, разное у каждой машины, так что поверьте торпеду, моторный отсек и зону-тонель между сидениями.

Третий вариант: перепрошивка контроллера

Иногда сам датчик решают не менять, а перепрошивают сам контроллер. Это довольно удобный вариант, потому что для некоторых изготовленная обманка для второй лямбды своими руками – невозможное дело, так как не хватает подходящих материалов.

Для этого вам необходимо просто-напросто изменить алгоритм действий компьютера. Однако, это довольно трудоемкое дело, требующее знаний, потому что при неверной настройке вы получите неисправный компьютер. Заводская прошивка контроллера куда дороже замены лямбда-зонда, потому стоит доверить работу профессионалу. А вот покупать прошивку в Интернете или на рынке очень не рекомендуется, потому что есть большой риск попасть на мошенников.

Чем может обернуться установка различных обманок?

Конечно, все наши действия несут последствия, и установленная неверно обманка на 1 лямбда-зонд может привести к самым неприятным последствиям. Что может пойти не так после неправильной самостоятельной установки прибора? Вот несколько действительно распространенных вариантов того, что может пойти не так:

  • Повредятся остальные датчики;
  • Нарушится работоспособность двигателя за счет поломанной регулировки впрыскивания смеси в камеру сгорания контроллером;
  • Нарушится герметичность электропроводки и повредится сам контроллер, что поломает работу бортового компьютера.

ПОСМОТРЕТЬ ВИДЕО

Именно для того, чтобы не случалось таких проблем, консультируйтесь с мастером, если вы не имеете должного опыта. Также не заказывайте сами обманки в Интернете и не покупайте на рынках. Лучше готовить самостоятельно или следить за работой мастера.

На сегодняшний день качество отечественного бензина оставляет желать лучшего. Все те примеси, что очень часто добавляются, приводят к ряду поломок и нарушений. И одной из основных поломок является нарушение работы лямбда-зонда или катализатора. А замена катализатора обходится автолюбителям в кругленькую сумму, что приводит к тому, что они частенько сами выбивают керамический катализатор. Но это приводит к другой проблеме – появляется сигнал Check Engine на приборной доске, что сигнализирует об отсутствии катализатора. Очень многих эта лампочка раздражает и даже отвлекает внимание водителей, что может привести к печальным результатам.

Но очень часто автолюбители и сами допускают ошибки, приводящие к поломке датчиков. Вот пример наиболее распространенных:

1. Использование топлива, марка которого не соответствует двигателю;

2. При креплении датчиков, использование герметиков, в состав которых входит силикон; или же таких, которые снижают свою пластичность при комнатной температуре;

3. Многократные неудачные запуски двигателя за короткий промежуток времени;

Интересно знать! На профессиональных внедорожниках выхлопную трубу выводят вверх не красоты ради, а в практических целях. Ведь если выхлоп смотрит вверх, то авто проходит грязь или же глубокий брод, не черпая влагу в трубу.

Если взять автомобили, соответствующие экологическому стандарту EURO-4, то у них установлено два лямбда-зонда (в дальнейшем — датчик): первый находится перед, а второй – за катализатором. И, как правило, именно второй из датчиков чаще всего выходит из строя. Сигналы, получаемые от этих датчиков, должны быть разными. Но в случае, если владелец авто удалил катализатор или же заменил его пламегасителем, или, что более вероятно, один из датчиков требует замены, то сигналы, получаемые с этих двух датчиков, начнут совпадать, что приведет к включению аварийного режима. А это, в свою очередь, приводит к тому, что контроллер выберет усредненные параметры для впрыска. То есть, увеличивается расход топлива, и при этом же снижается мощность работы двигателя, появляется нестабильность в его работе на холостом ходу. Ну а на приборной панели загорается Check Engine.

Это интересно! В одном американском городе совсем недавно был проведен конкурс, по правилам которого участники должны были опознать марку спортивного автомобиля по звуку. «Легко!» – скажете вы? А с закрытыми глазами? Всего в состязании принимали участие около 150 автомобилей, и лидерами опознания становились звуки Ferrari и Subaru!

Если же автомобиль более старый, то датчик, как правило, установлен всего лишь один. Находится он перед катализатором. Это интересно: самым первым кислородным датчиком была деталь, которая представляла собой очень чувствительный элемент, не оборудованный подогревателем. Он нагревался от выхлопных газов, а потому данный процесс требовал времени.

Одним из решений данной проблемы является обманка лямбда-зонда, которую можно сделать своими руками, и стоить это будет дешевле, нежели покупать новый датчик. Всего существует три типа обманки лямбда-зонда:

механический

Электронный

Перепрошивка

Механический тип обманки

Если вы выбрали механический тип обманки, то вместо катализатора устанавливается так называемая «проставка», или, как еще ее называют, – втулка. Размещают ее между выхлопной трубой и датчиком. Размер этой детали, как вы можете видеть на чертеже обманки лямбда-зонда, строго определенный, а выполнена она из бронзы либо теплоустойчивой стали.

В проставке просверливается небольшое отверстие диаметром 2 мм, через которое выхлопные газы и будут попадать в проставку. Внутрь проставки помещают крошку из керамики, которую предварительно покрывают каталитическим слоем. В результате взаимодействия выхлопных газов с крошкой из керамики происходит окисление, что приводит к снижению концентрации вредных веществ на выходе. Это приведет к тому, что данные с обоих датчиков будут разными, и блок управления примет это за штатную работу катализатора.

Для того чтобы самостоятельно установить проставку, нужно выполнить несколько нехитрых действий. Нужно загнать машину на яму/эстакаду и отключить минусовую клемму. Потом находим датчик и выкручиваем его. Далее подключаем минусовую клемму и запускаем двигатель. Если после этого электронный блок управления выдает ошибку – снова повторяем процедуру. Данный вариант обманки является наиболее экономным.

Такой тип обманки отлично подходит для всех автомобилей: как отечественных, так и импортных. Это интересно: согласно исследованиям британской страховой компании Churchill, прямоточный глушитель повышает мощность авто в среднем на 5%, но при этом ухудшает слух водителя за год интенсивной эксплуатации авто на 2-3%.

Электронный тип обманки

Сделать обманку электронного типа уже значительно сложнее. Наиболее продвинутые автолюбители самостоятельно паяют схему и делают обманку при помощи одного резистора либо одного конденсатора. Для наиболее простой электронной обманки вам понадобится:

— конденсатор (неполярный) К10-17Б имп., емкостью 1мкФ Y5V, +/-20%,1206 (Номенклатурный номер: 759300515)

Резистор (сопротивление) С1-4имп. 0,25 Вт, 5% 1 Мом (Номенклатурный номер: 51741)

Паяльник

Припой, канифоль, изоляционная лента

Электронная обманка устанавливается на провода, которые идут от датчика к разъему. У некоторых автомобилей разъем расположен в тоннеле между водительским и пассажирским сиденьями. Также он может находиться как в моторном отсеке, так и под торпедой. Вот так выглядит схема подключений.


Чаще всего люди задаются вопросом: «Где ставить конденсатор?» Если смотреть от коннектора, то первым идет конденсатор, а уже после резистор.

Важно! Обязательно перед началом работы отключите минусовую клемму. Когда все соединения подключены, то их нужно хорошенько изолировать. Наиболее удачным будет поместить всю схему в пластиковую коробку и залить эпоксидным клеем.

Kучше всего соединение делать в том месте провода, где гофра легко отсоединяется, и потом ею же закрыть изоляцию. Также продаются специальные устройства с микропроцессором – эмуляторы.

Важно! Эмулятор лямбда зонда – это не обманка. Он обеспечивает правильную работу блока управления, а не просто обманывает его. Микропроцессор, установленный в эмуляторе, оценивает выхлопные газы, а также анализирует ситуацию с обработкой сигнала с первого датчика. И уже после формирует такой сигнал, который соответствует сигналу с второго работающего датчика.

Перепрошивка

Помимо обманок, существует еще и перепрошивка блока управления. Перепрошивка состоит в том, что после нее блок управления перестает брать в расчет сигнал от датчика, установленного за катализатором. В своей работе он ориентируется только на сигнал от датчика, установленного перед катализатором.

Нужно учитывать, что найти заводскую прошивку практически невозможно, так как они не соответствуют нынешним европейским экологическим стандартам. Как вариант, можно обратиться к хорошо знакомому специалисту, который при помощи некоторых изменений в программе отключит прием блоком управления сигналов со второго датчика, в результате чего получается обманка катализатора.

Также можно заказать/купить прошивку через интернет или на рынке, но тогда вся ответственность ложится на ваши плечи, ведь вы фактически покупаете «кота в мешке», так как некачественная прошивка может привести к серьёзным повреждения двигателя.

Засорившийся катализатор в современных иномарках доставляет немало хлопот автовладельцам. Такая ситуация вызывает сбои в работе мотора, повышенный расход топлива и непонятное поведение машины при наборе скорости. Чтобы избежать таких последствий, приходится заменять или удалять каталитический нейтрализатор. При неправильной «вырезке» элемента электроника авто начинает давать сбои, в этом случае электронная или механическая обманка лямбда зонда будет как раз кстати, установить которую помогут мастера нашей автомастерской.

Что такое обманка лямбда зонда электронная?

Лямбда зонд – специальный датчик, расположенный до и после каталитического нейтрализатора и показывающий количество кислорода в выхлопных газах. В комплектации есть нагревательный элемент, работающий от электричества, так как устройство функционирует при высоких температурах. А также расположен электролит, распознающий содержание чистого воздуха.

На информации с данного элемента работает ЭБУ, отвечающий за систему впрыска топлива. Поэтому для двигателей с электронной системой подачи топлива корректная работа лямбда зонда необходима.

Важно! При неполадках с данным элементом на табло авто будет выходить ошибка «Check Engine», при игнорировании ситуации авто полностью перестанет заводиться.

Если вы решились удалить катализатор, обманку лямбда зонда поставить «жизненно» необходимо для вашего автомобиля. Не пытайтесь проводить подобные манипуляции самостоятельно, чтобы не допустить «смерти» иномарки. Обратитесь в нашу автомастерскую, где в процессе удаления каталитического нейтрализатора будут устранены и предугаданы все возможные неполадки.

Механическая обманка лямбда зонда и другие разновидности обманок

Разные модели автомобилей оборудованы одним или двумя датчиками газа. Особенности своей иномарки необходимо знать, если вы хотите самостоятельно удалять каталитический нейтрализатор, не навредив в процессе работы другим элементам авто. Поэтому быстрее и надежнее обратиться в нашу автомастерскую, где работают опытные мастера, способные установить обманку в считанные минуты.

Чтобы правильно провести «устранение» катализатора, необходимо не только разрезать короб и удалить соты, но и выполнить перепрошивку электроники, чтобы автомобиль продолжал думать, что все элементы стоят на своих местах.

Если у вас нет специального оборудования для настройки машины, мастера рекомендуют использовать один из двух типов уловок:

  1. Обманка лямбда зонда электронная. Это сложное устройство, собрать которое под силу не всем. При этом оно дает самые точные показатели в процессе работы. В комплектации прибора есть конденсатор, резистор, провода нагрева и датчик кислорода. В некоторых автомагазинах есть готовые обманки такого типа, которые упрощают жизнь владельцам иномарок.
  2. Механическая обманка на лямбда зонд представляет собой специально изготовленную стальную деталь, устойчивую к высоким температурам. Есть варианты из бронзы. При этом размеры изделия должны быть соблюдены с ювелирной точностью, а просверленное внутрь отверстие настолько тонкое, чтобы через него проходили только выхлопные газы.

Совет: если вы не хотите навредить машине, приобретите готовую обманку у профессионалов своего дела. А также закажите установку в автомастерской, где есть возможность проверить работоспособность всех датчиков на специальных компьютерах.

Катализатор лямбда зонд обманка, которая продлит срок службы автомобиля

После удаления каталитического нейтрализатора необходимо продумать замену данному элементу, смастерив эмулятор. Механическая обманка лямбда зонда выполняется из теплоустойчивой стали или бронзы. Внутрь детали засыпают керамическую крошку с каталитическим покрытием, благодаря которой показатели выхлопных газов спускаются до адекватных показателей в 1 и 2 ДК.

Важно! Какую бы обманку вместо катализатора вы ни выбрали, монтировать ее можно только на исправно работающий лямбда зонд. Определить этот параметр способны мастера нашей автомастерской.

Самодельное приспособление следует изготавливать строго по схеме, где вам пригодятся:

  • заготовка;
  • набор отверток;
  • ключи.

Собирать элемент необходимо в строгой последовательности. Если что-то пойдет не так, автомобиль может заглохнуть и больше не завестись, чтобы избежать таких последствий, обращайтесь в профессиональные автомастерские.

Процесс установки

Процесс установки требует соблюдения определенных этапов. Если не уверены в своих силах, лучше обратиться к профессионалам, которые не только проведут установку точно и качественно, но и предоставят гарантии на выполненные услуги.

В процессе монтажа мастер автосервиса проделает следующие действия:

  1. Поставит машину на специальную эстакаду, чтобы получить свободный доступ к пространству под днищем.
  2. Отключит минусовую клемму на АКБ и выкрутит верхний зонд, затем второй, если он есть.
  3. Вкрутит лямбда зонд в обманку и поставит датчик на место.
  4. Включит аккумулятор и проверит работоспособность машины.

Специалисты нашего автосервиса учитывают все нюансы вашей модели автомобиля в процессе установки. При необходимости, дополнительно проводят компьютерную настройку электроники. А проверку работоспособности проверят не на глаз, а при помощи специальных датчиков, на холостом ходу и в процессе вождения.

Совет: если вы решили проводить ремонт своими силами, не стоит пытаться ставить обманку на второй датчик, так как он отвечает только за сгорание каталитического нейтрализатора и не влияет на работу системы.

Доверяйте работу профессионалам, чтобы не тратить лишние деньги на восстановление машины после «несанкционированной» починки.

Как поставить электронную обманку лямбда зонда

Другой вариант устранить ошибки после удаления катализатора – обманка лямбда зонда электронная. Это более сложный механизм, который проще купить, чем собирать самому. Но при этом он будет не только устранять помехи в работе иномарки, но и регулировать качество топлива, обеспечивая корректную работу мотора.

Само по себе это устройство – однокристальный микропроцессор, анализирующий состояние каталитического нейтрализатора. Он получает информацию с первого датчика и выдает сигнал на процессор машины. Этот поток данных электроника иномарки распознает как корректную работу катализатора в системе очистки выхлопных газов.

Для сборки электронной обманки лямбда зонда потребуются:

  • паяльник с канифолью или олово для сборки микросхемы;
  • резистор на 1 Мом;
  • конденсатор неполярный с емкостью 1 мкФ.

При создании элемента используется простая схема подключения. Если вы не разбираетесь в электротехнике, лучше купить готовое устройство и обратиться в автомастерскую для профессиональной установки и компьютерной настройки.

Электронная или механическая обманка на лямбда зонд

Сложность в установке обманки лямбда зонда в механическом или электронном исполнении заключается в последующей настройке электроники автомобиля. Она необходима, чтобы ваша машина и через сотни тысяч километров не выдавала ошибки или сбои в работе.

Обращаясь к нашим мастерам, вы можете быть уверены в качестве выполняемой работы. При этом мы можем взять на себя полное удаление катализатора с перепрошивкой и установкой обманок.

На все услуги предоставляются гарантии, при этом мы не возвращаем иномарку, пока не уверены в выполнении своей работы на все 100%. Звоните или приезжайте прямо сейчас, чтобы забыть о каких-либо неполадках в работе выхлопной системы.

Лямбда зонд позволяет снизить вредное влияние выхлопного газа и уменьшить расход топлива автомобиля. Однако, зачем многие водители создают устройства, эмитирующие или обманывающие данный датчик. В этой статье вы узнаете, что такое обманка на лямбда зонд и какие существуют способы его обхода.

Лямбда зонд представляет собой маленький аккумулятор, который вырабатывает малое напряжение, достаточное для передачи необходимой информации в блок управления. Один электрод датчика располагается внутри выхлопной системы, а другой – снаружи. Электризуясь благодаря составу выхлопных газов, первый электрод, совместно со вторым, создает напряжение определенной величины и посылает сигнал электронному блоку управлению двигателем.

В зависимости от содержания несгоревшего топлива в выхлопе, возникает определенная ЭДС, на основе которой ЭБУ принимает решение о количестве подачи воздуха и бензина в цилиндры двигателя. Данное свойство делает самым оптимальным.

Любой датчик лямбда зонд способствует получению идеальной смеси 1:1. Однако такие значения практически никогда не возникают, так как двигатель работает на различных режимах, где соотношение бензина и воздуха меняется довольно быстро.

Для чего нужна обманка

К сожалению не все датчики обладают точным алгоритмом работы. Многие из них являются попросту бракованными или вовсе – выходят из строя в неподходящий момент. При отказе работы лямбда зонд, ЭБУ перестает принимать от него сигнал и переводит мотор в аварийный режим работы. Количество топлива и воздуха перестает регулироваться и выводится на одно установленное значение. При этом, расход топлива заметно увеличивается, а цилиндры загрязняются несгоревшими излишками. Такой режим предназначен для того, чтобы добраться до станции технического обслуживания и длительная эксплуатация автомобиля во время отказа датчика не рекомендуется.

Многие современные автомобили оснащаются двумя датчиками, которые устанавливаются по разные стороны катализатора. Такое решение позволяет оценить правильную работу выхлопа, так как данные с датчиков должны различаться в обязательном порядке. Если они работают одинаково или один из них просто отказывает – на панели приборов загорится всем знакомый значок Check Engine.

Казалось бы, все просто – нужно просто заменить неисправный элемент и вывести двигатель в нормальный режим работы. Многие водители не делают этого из-за большой цены датчика. Если отечественные некачественные запчасти имеют куда более доступную цену, то хорошие зарубежные аналоги стоят очень дорого. На помощь приходят устройства, которые позволяют обойти датчик и спасти двигатель. Все эти устройства применяются в случаях, когда на выхлопе стоят два лямбда зонд и один из них начинает работать большими погрешностями или выходит из строя. Также актуальны эти обманки и при неисправностях катализатора.

Какие обманки применяются на лямбда зонд?

Существует довольно много способов обойти этот датчик. Условно их можно разделить на две категории: механически и электронные.

Механическая обманка

Первая категория предполагает вмешательство в конструктивные особенности выхлопа. Для этого, катализатор снимают и на его место устанавливают специальную проставку. Она должна быть точно таких же размеров и повторять свой оригинальный аналог. Внутри проставки рассыпают керамическую крошку, покрытую каталитическим слоем. Естественно, что эта деталь должна иметь отверстия под выхлопные газы.

В результате химических взаимодействий керамической крошки и выхлопных газов, вредные газы начинают окисляться, и в конце проставки получается очищенный газ, который имеет меньшее количество вредных веществ. Таким образом, два датчика, помещенных на разных сторонах этой проставки, снимают совершенно разные показания. Блок управления двигателем «думает», что работа датчиков проходит правильно и не выводит двигатель в аварийный режим работы.

Механический способ обхода лямбда зонд является самой дешевой и не требующей от водителя широких знаний в области автомобильной электроники.

Электронная обманка

Электронный способ бывает нескольких видов. Первые предполагают не просто обман ЭБУ, но и настройку максимально правильной работы двигателя. Второй же способ подразумевает вмешательство в контроллер и отключение специальной функции, осуществляющей контроль за количеством бензина в выхлопе.

Обман ЭБУ происходит за счет подключения специального эмулятора. В то время, как один из датчиков перестает работать, специальное устройство настраивается на требуемый режим и имитирует работу неисправного датчика. Таким образом, контроллер принимает сигнал с обоих датчиков, как и исправных. Кроме того, процессор такой обманки имеет более продвинутую функцию в области передачи информации, ведь он не только считывает количество бензина, но еще и выбирает наиболее оптимальную смесь при данном режиме работы и «подсказывает» ЭБУ, как правильно подать бензин и воздух.

Такое устройство, чаще всего изготавливается самостоятельно из одного резистора или конденсатора. Тем не менее, сейчас на прилавках магазинов появились уже готовые решения с небольшим процессором. Однако, порой, существуют и такие, чья цена превышает стоимость нового датчика, что является очень не выгодным.

Второй вид электронной обманки является не самым правильным, но довольно эффективным. Для этого электронный блок управления «перепрошивают» и он перестает учитывать сигналы, передающиеся от датчиков. Перепрограммирование осуществляется с помощью подключения ЭБУ к компьютерам и установки нового программного обеспечения. Многие мастера могут не только переустановить ПО, но и внести корректировки в уже имеющееся.

Данное вмешательство в бортовую сеть следует осуществлять при помощи специально обученного пероснала. Так как неправильная настройка контроллера может нанести двигателю серьезный урон.

Несмотря на все прелести и плюсы данных способов, все же рекомендуется как можно скорее произвести замену неисправной части. Ведь такие устройства не только влияют на грамотную работу контроллера, но и выполняют свою основную функцию – избавление от вредных веществ в атмосфере. А это, прежде всего, воздух, которым мы дышим.

Видео — Устройство обманки «Лямбда-сон»

Лямбда зонд (также называется кислородным контроллером, датчиком O2, ДК) является неотъемлемой частью выхлопной системы автотранспортных средств, отвечающих экологическим стандартам EURO-4 и выше. Это миниатюрное устройство (обычно устанавливается 2 лямбда зонда и более) контролирует содержание O2 в выхлопных смесях автотранспортного средства, благодаря чему значительно снижается выброс ядовитых отходов в атмосферу.

В случае некорректной работы ДК или если произошло отключение лямбда зонда, функционирование силового агрегата может быть нарушено, из-за чего мотор перейдет в аварийный режим (на панели загорится Check Engine). Чтобы такого не случилось, систему автомобиля можно перехитрить, установив обманку.

Механическая обманка лямбда зонда («ввертыш»)

«Ввертыш» — это втулка, изготовленная из бронзы или теплоустойчивой стали. Внутренняя часть такой «проставки» и ее полости заполняются керамической крошкой со специальным каталитическим покрытием. Благодаря этому отработанные газы дожигаются быстрее, что, в свою очередь, приводит к разным показателям импульсов 1 и 2 ДК.

Важно! Любая обманка устанавливается только на исправный лямбда зонд.

Самодельная обманка лямбда зонда, схема которой представлена ниже, проста в изготовлении. Для этого вам потребуется подготовить:

  • заготовку;
  • отвертку;
  • набор ключей.

Делается обманка на обрабатывающем токарном станке. Если такового нет, то можно обратиться к специалисту, предоставив ему чертеж.

Полученная деталь совместима с большинством выхлопных систем как отечественных, так и зарубежных автомобилей.

Установка обманки лямбда зонда производится следующим образом:

  • Поднимите авто на эстакаду.
  • Отключите минусовую клемму на АКБ.
  • Выкрутите первый (верхний) зонд (если их два, то снимите тот, который расположен между катализатором и выпускным коллектором).
  • Вкрутите лямбда зонд в «проставку».
  • Установите «усовершенствованный» датчик на место.
  • Подключите клемму к аккумулятору.

Полезно! Обычно механическая обманка второго лямбда зонда не выполняется, так как этот ДК защищен катализатором и контролирует только его состояние. Самым чутким является именно первый датчик, который установлен ближе всего к коллектору.

После этого системная ошибка «Check Engine» должна исчезнуть. Если этот способ не сработал, можно воспользоваться более дорогостоящей обманкой.

Электронная обманка

Еще один способ устранения проблем с ДК — это электронная обманка лямбда зонда, схема которой представлена чуть ниже. Так как датчик кислорода передает сигнал контроллеру, то схема-обманка, подключенная к проводке от датчика к разъему, позволит «загрубить» систему. Благодаря этому, в ситуации, если лямбда зонд будет неисправен, силовой агрегат будет продолжать работать корректно.

Полезно! Места установки такой обманки могут отличаться в зависимости от модели АТС. Например, она может быть монтирована в центральный тоннель между сиденьями, в торпеде или моторном отсеке.

Схема-обманка — это однокристальный микропроцессор, который анализирует процессы в катализаторе, получает данные от первого ДК, обрабатывает их, преобразует до показателей второго датчика и выдает на процессор автомобиля соответствующий сигнал.

Чтобы установить обманку этого типа, вам потребуется схема подключения лямбда зонда, которая выглядит следующим образом.

Как видите, бывает разная распиновка лямбда зонда (4 провода, три и два). Цвета проводов могут также отличаться, чаще всего встречаются изделия с 4 пинами (2 черных, белый и синий).

Для изготовления обманного устройства, вам потребуется:

  • паяльник с мелким жалом и припой;
  • канифоль;
  • неполярный конденсатор емкостью 1 мкФ Y5V, +/- 20%;
  • резистор (сопротивление) на 1 мОм, С1-4 имп, 0,25 Вт;
  • нож и изоляционная лента.

Полезно! Перед установкой, схему лучше всего поместить в пластиковый корпус и залить ее «эпоксидкой».

  • Отключите минусовую клемму АКБ.
  • «Препарируйте» провод, который идет от самого ДК к разъему.
  • Разрежьте синий провод и подсоедините его обратно через резистор.
  • Впаяйте неполярный конденсатор меду белым и синим проводами.
  • Заизолируйте соединения.

Ниже представлена схема обманки лямбда зонда своими руками для распиновки на 4 провода.

На заключительном этапе, должно получиться следующее.

Такие манипуляции не стоит выполнять, если у вас нет должного опыта. Сегодня в магазинах представлены готовые схемы-обманки, которые без труда сможет установить даже начинающий водитель.

Перепрошивка контроллера

Некоторые особо искушенные автовладельцы решаются на перепрошивку блока управления, благодаря чему блокируется обработка сигналов второго кислородного датчика. Однако необходимо учитывать, что любые изменения алгоритма работы системы могут привести к необратимым последствиям, так как вернуть заводские настройки будет практически невозможно и затратно. Поэтому выполнять такие манипуляции самостоятельно не рекомендуется. То же самое касается и готовых прошивок, которые продаются в интернете.

Полезно! При перепрошивке лямбда зонды удаляются.

Если вы все-таки хотите произвести перепрошивку системы, то обратитесь к грамотному специалисту, который сможет отключить получение данных ДК с помощью специализированного оборудования.

Также стоит учитывать, что практически любое вмешательство в работу систем, может привести к не самым приятным последствиям.

Какие последствия бывают после установки обманок

Нужно понимать, что любая обманка устанавливается на страх и риск автовладельца. Если монтаж был произведен неправильно, то вы можете столкнуться со следующими проблемами:

  • Из-за того, что бортовой компьютер не может регулировать впрыск жидкости, может произойти нарушение работы мотора.
  • Если схема неправильно спаяна, это может привести к повреждению электропроводки.
  • В процессе установки обманки вы можете повредить датчики кислорода, после чего даже не узнаете об их неисправности (так как у вас уже будет установлена обманка).
  • После таких вмешательств (не только при перепрошивке) может произойти сбой в бортовом компьютере.

Любая неточность приведет к плачевным последствиям, поэтому лучше установить более безопасный готовый эмулятор. В отличие от обманки, он не «обманывает» блок управления, а лишь обеспечивает его корректную работу, преобразуя сигнал ДК. Внутри эмулятора также установлен микропроцессор (как и в самодельной электронной обманке), который способен оценивать выхлопные газы и анализировать ситуацию.

В заключении

Многие автовладельцы устанавливают на свои машины самодельные обманки, чтобы сэкономить на покупке новых кислородных датчиков. Однако в такой погоне за выгодой, вы вполне можете столкнуться с большими денежными затратами, если кустарное устройство повлияет на работу «жизненно-важных» систем. Поэтому устанавливать обманки рекомендуется, только если вы смыслите в работах такого плана.

Можно ли использовать несколько операторов в лямбда-выражении Python?

Путешественник во времени здесь. Если вы обычно хотите иметь несколько операторов в лямбде, вы можете передать другие лямбды в качестве аргументов этой лямбда.

  (лямбда x, f: список ((y [1] для y в f (x)))) (lst, lambda x: (sorted (y) for y in x))
  

На самом деле у вас не может быть нескольких операторов, но вы можете смоделировать это, передав лямбды в лямбды.

Редактировать: Путешественник во времени возвращается! Вы также можете злоупотреблять поведением логических выражений (имея в виду правила сокращения и истинность), чтобы связать операции.Использование тернарного оператора дает вам еще больше возможностей. Опять же, у вас не может быть нескольких операторов , но вы, конечно, можете иметь много вызовов функций. В этом примере выполняется произвольный мусор с кучей данных, но он показывает, что вы можете делать некоторые забавные вещи. Операторы печати являются примерами функций, которые возвращают None (как и метод .sort () ), но они также помогают показать, что делает лямбда .

  >>> (лямбда x: print (x) или x + 1) (10)
10
11
>>> f = (лямбда x: x [:: 2], если print (x) или x.sort () else print (enumerate (x [:: - 1]) if print (x) else filter (lambda (i, y): print ((i, y)) or (i% 3 and y% 2), перечислить (x [:: - 1]))))
>>> из случайного перемешивания импорта
>>> l = список (диапазон (100))
>>> перемешать (l)
>>> f (l)
[84, 58, 7, 99, 17, 14, 60, 35, 12, 56, 26, 48, 55, 40, 28, 52, 31, 39, 43, 96, 64, 63, 54, 37, 79 , 25, 46, 72, 10, 59, 24, 68, 23, 13, 34, 41, 94, 29, 62, 2, 50, 32, 11, 97, 98, 3, 70, 93, 1, 36 , 87, 47, 20, 73, 45, 0, 65, 57, 6, 76, 16, 85, 95, 61, 4, 77, 21, 81, 82, 30, 53, 51, 42, 67, 74 , 8, 15, 83, 5, 9, 78, 66, 44, 27, 19, 91, 90, 18, 49, 86, 22, 75, 71, 88, 92, 33, 89, 69, 80, 38 ]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 , 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49 , 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74 , 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99 ]
(0, 99)
(1, 98)
(2, 97)
(3, 96)
(4, 95)
(5, 94)
(6, 93)
(7, 92)
(8, 91)
(9, 90)
(10, 89)
(11, 88)
(12, 87)
(13, 86)
(14, 85)
(15, 84)
(16, 83)
(17, 82)
(18, 81)
(19, 80)
(20, 79)
(21, 78)
(22, 77)
(23, 76)
(24, 75)
(25, 74)
(26, 73)
(27, 72)
(28, 71)
(29, 70)
(30, 69)
(31, 68)
(32, 67)
(33, 66)
(34, 65)
(35, 64)
(36, 63)
(37, 62)
(38, 61)
(39, 60)
(40, 59)
(41, 58)
(42, 57)
(43, 56)
(44, 55)
(45, 54)
(46, 53)
(47, 52)
(48, 51)
(49, 50)
(50, 49)
(51, 48)
(52, 47)
(53, 46)
(54, 45)
(55, 44)
(56, 43)
(57, 42)
(58, 41)
(59, 40)
(60, 39)
(61, 38)
(62, 37)
(63, 36)
(64, 35)
(65, 34)
(66, 33)
(67, 32)
(68, 31)
(69, 30)
(70, 29)
(71, 28)
(72, 27)
(73, 26)
(74, 25)
(75, 24)
(76, 23)
(77, 22)
(78, 21)
(79, 20)
(80, 19)
(81, 18)
(82, 17)
(83, 16)
(84, 15)
(85, 14)
(86, 13)
(87, 12)
(88, 11)
(89, 10)
(90, 9)
(91, 8)
(92, 7)
(93, 6)
(94, 5)
(95, 4)
(96, 3)
(97, 2)
(98, 1)
(99, 0)
[(2, 97), (4, 95), (8, 91), (10, 89), (14, 85), (16, 83), (20, 79), (22, 77), ( 26, 73), (28, 71), (32, 67), (34, 65), (38, 61), (40, 59), (44, 55), (46, 53), (50, 49), (52, 47), (56, 43), (58, 41), (62, 37), (64, 35), (68, 31), (70, 29), (74, 25) , (76, 23), (80, 19), (82, 17), (86, 13), (88, 11), (92, 7), (94, 5), (98, 1)]
  

Интерпретатор для расширенного лямбда-исчисления

Интерпретатор для расширенного лямбда-исчисления 439

5. Оба (THV x) и? X являются битами синтаксиса языка MicroPLANNER, который использовал сопоставление с образцом

в качестве важной части своей структуры управления.

6. Мы полагаем, что это было первое упоминание термина «стиль передачи продолжения» в литературе.

оказалось важной концепцией в анализе и преобразовании исходного кода для компиляторов и других инструментов метапрограммирования

. Он также вдохновил на создание ряда других «стилей» программного выражения.

7. То есть выражение в ** EXP **.

8. В следующем коде особая обработка выражения LAMBDA как первой формы комбинации

не является существенной. Такие выражения обрабатывались бы правильно, если бы особый случай (предпоследнее предложение

самого внешнего COND) был исключен. Особый случай был добавлен для ускорения работы, чтобы избежать построения

закрытия BETA. Это обсуждается далее в следующей заметке.

9.Здесь снова специальная обработка выражения LAMBDA как объекта функции является семантически несущественным приемом ускорения

. Если бы выражение LAMBDA было оценено в AEVAL для создания BETA-замыкания, среда

, извлеченная EVLIS из этого замыкания, была бы в точности средой в

** ENV **. Специальная обработка выражений LAMBDA в EVLIS использует этот факт.

10. На самом деле это неправда. Мы использовали LIST для создания пар, где исходный PAIRLIS использовал CONS; и, конечно же,

, оригинальный PAIRLIS не был написан с использованием цикла DO нового стиля MacLISP!

Ссылки

1.Боброу, Дэниел Г. и Вегбрайт, Бен. Модель и реализация стека для нескольких сред. CACM

16, 10, страницы 591–603, октябрь 1973 г.

2. Церковь, Алонзо. Исчисления лямбда-преобразования. Annals of Mathematics Studies Number 6, Princeton

University Press, 1941. Перепечатано Klaus Reprint Corp. (Нью-Йорк), 1965.

3. Дейкстра, Эдсгер В. Решение проблемы управления параллельным программированием. CACM 8,9, стр. 569,

Сентябрь 1965 г.

4.Фишер, Майкл Дж. Схемы исчисления лямбда. В материалах конференции ACM по доказательству утверждений

о программах, SIGPLAN Notices, январь 1972 г.

5. Галлей, S.W. и Пифер, Грег. Язык MDL. В документе отдела технологий программирования

SYS.11.01. Project MAC, Массачусетский технологический институт (Кембридж), ноябрь 1975 г.

6. Грейф, Ирен. Семантика взаимодействия параллельных процессов. Кандидат наук. Тезис. Технический отчет MAC-TR-154,

Project MAC, Массачусетский технологический институт (Кембридж), сентябрь 1975 г.

7. Грейф, Ирен и Хьюитт, Карл. Актерская семантика Планировщика-73. Технический отчет, рабочий документ 81, MIT AI

Lab (Кембридж), 1975.

8. Ингерман, П.З. Thunks — способ составления операторов процедур с некоторыми комментариями к объявлениям процедур

. CACM 4,1, страницы 55–58, январь 1961.

9. Кнут, Дональд Э. Дополнительные комментарии к проблеме управления параллельным программированием. CACM 9,5,

стр. 321–322, май 1966 г.

10. Лэмпорт, Лесли.Новое решение проблемы параллельного программирования Дейкстры. CACM 17,8, страницы

453–455, август 1974 г.

11. McCarthy, John, et al. Руководство программиста LISP 1.5. MIT Press (Кембридж), 1965.

12. Макдермотт, Дрю В. и Сассман, Джеральд Джей. Справочное руководство CONNIVER. Технический отчет AI

Memo 295a, MIT AI Lab (Кембридж), январь 1974 г.

13. Мун, Дэвид А. МАКЛИСП Справочное руководство, редакция 0. Проект MAC, Массачусетский технологический институт (Кембридж), 1974.

14.Моисей, Иоиль. Функция FUNCTION в LISP. Технический отчет AI Memo 199, MIT AI Lab (Cam-

bridge), июнь 1970.

15. Project MAC, MIT. (Кембридж). Отчет о ходе выполнения проекта MAC XI (июль 1973 г. — июль 1974 г.), 1974.

16. Рейнольдс, Джон К. Определительные интерпретаторы для языков программирования высшего порядка. В ACM Conference

Proceedings, 1972 г.

17. Смит, Брайан К. и Хьюитт, Карл. Грунтовка PLASMA (черновая). Технический отчет, MIT AI Lab (Кембридж),

,

, октябрь 1975 г.

18. Сассман, Джеральд Джей, Виноград, Терри и Чарняк, Юджин. Справочное руководство Micro-PLANNER. Tech-

nical Report AI Memo 203A, MIT AI Lab (Кембридж), декабрь 1971.

AWS Lambda Java Tutorial: Best Practices to Low Cold Starts


Черепах часто клевещут как на тупых животных. Kingdom, и как Java-инженер в Облаке я чувствую некую духовную связь с этими животными. Присоединяйтесь ко мне в этом путешествии, и мы возьмем наши Java-функции AWS Lambda с Bertie «the speedster» tortoise на Zond 5 tortoises .

Привет, я Шон О’Тул. Я ведущий инженер-программист в Capital One в Великобритании. Я посетил AWS re: Invent в конце 2019 года и узнал много интересного, связанного с моей ролью бэкэнд-инженера, работающего в облаке. Я напишу серию сообщений о том, что я узнал из практики облачной инженерии в re: Invent, чтобы, надеюсь, привить некоторые из этих передовых практик сообществу Java в целом. В этом первом выпуске — руководстве по AWS Lambda Java — мы рассмотрим передовые методы AWS Lambda и Java, которые помогут повысить производительность при холодном запуске.

Инженеры AWS уже проделали большой объем работы, чтобы решить эту проблему, например, обеспечили параллелизм, но мы все равно должны постараться написать больше подходящего для облака кода на нашей стороне, чтобы добиться максимальной производительности. В этом руководстве по AWS Lambda мы рассмотрим 11 передовых методов, позволяющих сделать наш Java-код более подходящим для облака, когда мы работаем в среде с ограниченными ресурсами, такой как лямбда. Это включает уменьшение зависимостей, использование большего количества библиотек, дружественных к лямбда, уменьшение отражения и несколько советов и приемов, относящихся к лямбда-выражению, для повышения производительности. Итак, без лишних слов, давайте погрузимся прямо в процесс и начнем переносить ваше приложение от черепахи к харле.

В чем проблема Java и AWS Lambda?

Java в лямбде может быть медленным. Достаточно хорошо известно, что Java особенно тяжело переживает время холодного запуска AWS Lambda, о чем уже рассказывалось в блогах AWS и широко публикуется в других местах. Это поведение присутствует даже при контроле таких вещей, как создание эластичных сетевых интерфейсов при работе в VPC, хотя это само по себе недавно было улучшено благодаря изменениям AWS в сети VPC.

Представьте себе большую неуклюжую черепаху, покрытую льдом, которая просыпается и все еще не в себе после спячки (брумации), и вы довольно близки к тому, что ощущается при холодном запуске AWS Lambda с использованием Java. Во многом это связано с тем, как мы пишем наши лямбда-функции с использованием Java. Есть вещи, на которые мы привыкли полагаться или принимать как должное, — такие как инфраструктура с кажущимися безграничными процессорами и памятью, дешевое отражение и однократный запуск на протяжении всего срока службы службы — которые не выполняются в лямбда-выражении. среда.Если мы работаем в рамках ограничений системы, с которой имеем дело, и вносим некоторые улучшения с учетом этих ограничений, мы можем перейти от черепахи на льду к черепахе на роликовых коньках и попрощаться с вялым холодным запуском.

Какое решение? Попробуйте эти передовые практики AWS Lambda Java

Что ж, нам повезло, потому что есть целый ряд вещей, которые мы можем сделать, чтобы улучшить производительность наших функций Java. В этом руководстве я рассмотрю 11 лучших практик AWS Lambda Java и попытаюсь привести несколько реальных примеров того, как это может работать.

Измерение текущей производительности

Первое, что вам нужно сделать, это измерить вашу текущую производительность. К сожалению, это не так просто, как взять в одну руку штангенциркуль, а в другую — черепаху. Вместо этого вы можете сделать это, развернув свою функцию в AWS, вызвав ее, а затем измерив, сколько времени потребовалось для завершения вызова. Как и вышеупомянутый измеритель, существуют инструменты, которые вы можете использовать для измерения производительности вашей лямбда.Одним из таких инструментов является Gatling, который вы можете использовать для многократного вызова лямбда-выражения, а затем взглянуть на время отклика в отчете, который дает хорошую визуализацию и дает вам необработанные числа.

Отчет, который я создал в Gatling

Есть еще инструмент AWS под названием X-Ray, который великолепен. Основная идея состоит в том, что вы инструментируете свой код с помощью вызовов X-Ray, а затем проверяете результаты в консоли AWS, чтобы узнать, сколько времени занимает работа. Существует ряд встроенных регистраторов, которые могут отслеживать HTTP-вызовы, вызовы AWS SDK и т. Д., и инструмент дает вам автоматическую визуализацию времени инициализации JVM при инструментировании лямбда-функций.

Помимо этого, есть третьи стороны, которые предоставляют аналогичные функции, такие как AppDynamics и DataDog, на которые стоит обратить внимание.

Выделить больше памяти

Слоны, возможно, никогда не забудут, но 200-летняя черепаха определенно видела кое-что. Если вы выделите больше памяти для лямбда-функции, она будет работать быстрее. Хорошо, запись в блоге окончена, можно мне перестать печатать?

Хорошо, это немного отговорка.Но если вы обнаружите, что ваша лямбда-функция размером 128 МБ слишком долго запускается и выполняется, вы можете изменить ее на лямбда-функцию размером 3008 МБ, и она будет работать намного быстрее. Частично это связано с моделью ресурсов линейного масштабирования в AWS Lambda, поскольку Lambda распределяет мощность ЦП линейно пропорционально настроенному объему памяти. Это означает, что больше памяти означает больше ЦП, а значит, более быстрые функции.

К сожалению, это также означает больше денег. Обратной стороной простого масштабирования всех ваших лямбда-функций со 128 МБ до 3008 МБ является то, что его выполнение также может стоить примерно в 25 раз больше (в зависимости от количества и длины запросов).Это может звучать довольно плохо, но это может быть не так важно, как кажется, поскольку все зависит от вашего профиля трафика. В моей команде есть служба с профилем трафика около 300 000 звонков в месяц, при этом 99% звонков занимают менее 100 мсек. С этим профилем переход от 128 МБ к 3008 МБ увеличит наш ежемесячный счет с 0,06 доллара США на оплату вычислений до 1,47 доллара США. Относительно большое увеличение, но на первый взгляд не так уж и важно.

Однако, если ваш профиль трафика ближе к услуге, принадлежащей одной из наших сестринских команд, вам может потребоваться гораздо больший счет.Их профиль трафика приближается к 400000000 запросов в месяц, занимающих около 300 мсек — это поднимет вас от 2500 долларов в месяц со 128 МБ памяти до ошеломляющих 58 750 долларов. Кроме того, у вас могут быть сотни служб на лямбда-выражении с профилями трафика между этими двумя крайностями, поэтому в этом случае сохранение небольшого объема памяти определенно в ваших интересах.

Уменьшить зависимости

Уменьшение количества зависимостей в развернутом jar-файле положительно повлияет на время холодного запуска вашей функции.Первоначально я думал, что это связано с размером jar — больше зависимостей означает упаковку этих зависимостей в ваш jar-файл, что означает более крупный jar-файл. Теоретически для этого требуется больше времени, и, следовательно, медленнее. Оказывается, хотя это и правда, это оказывает незначительное влияние на общую схему вещей.

Jar кешируется практически сразу, независимо от холодного запуска, и сетевой ввод-вывод никогда не становится проблемой, пока у вас не будет до смехотворно большого файла. Фактическая проблема с наличием большого количества зависимостей — это количество классов, которые вам нужно загрузить.

Давайте возьмем пример приложения SpringBoot, которое просто возвращает «Hello World», используя руководство по началу работы с SpringBoot.

Этот проект загружает ~ 5900 классов при запуске и еще ~ 200 при первом вызове. Если вы похожи на меня, вам никогда не приходилось серьезно разбираться в этом — на моем ноутбуке запуск сервера для приема HTTP-вызовов занимает около 1,59 секунды, а jstat сообщает, что все классы завершили загрузку примерно за 1 минуту.8 секунд. Это могло бы быть еще быстрее, если бы вы работали на большом сервере EC2 с большим количеством доступных ЦП и памяти.

Чего нам здесь не хватает, так это того факта, что ~ 6000 для обслуживания HTTP-запроса — это смехотворно большое количество классов. Для перспективы — базовая среда выполнения Java, которая загружается, если вы запускаете jar-файл «Hello World», составляет около 460 классов. Самый минимум для запуска лямбда-выражения с использованием зависимости aws-lambda-java-core добавляет еще 9 классов, так что у нас меньше 500 классов для полнофункциональной лямбда-функции.Когда это подключается с помощью API Gateway или Application Load Balancer, вы все равно можете обслуживать HTTP-запрос.

Вы можете провести этот эксперимент самостоятельно, используя jstat , как упоминалось ранее, что даст вам количество загруженных классов и сколько времени это заняло:

  $ java -jar
$ jstat -class 1000 
   

В качестве альтернативы вы можете использовать более полнофункциональный инструмент, такой как jVisualVM, и выполнить дамп кучи, который даст вам краткое изложение загруженных классов и количество их экземпляров, используемых в настоящее время:

Вы даже можете использовать подробное ведение журнала классов, когда запуск вашего jar-файла, который дает вам список всех отдельных классов, которые вы загрузили. Этот способ отлично подходит для определения того, какие зависимости стоят вам больше всего классов:

  $ java -cp your.jar -verbose: class MainClass | grep Loaded> loaded.txt 
   

Из этого файла вы можете выполнить несколько простых команд grep, чтобы выяснить, какие зависимости вам дороже всего.

В качестве практического примера возьмем простое приложение SpringBoot, описанное ранее. Я разделю команду и буду выводить строку за строкой, вместо того, чтобы делать волшебный однострочник, чтобы было легче следовать.

  $ java -cp build / libs / springboot-app.jar -verbose: class org.springframework.boot.loader.JarLauncher> startup.txt
$ cat startup.txt | grep загружен | Сортировка> загруженные классы.txt 
   

Это даст вам текстовый файл, содержащий около 6000 строк классов, загруженных вами при запуске службы, которые мы можем проверить, чтобы получить некоторые данные. Например, сколько из этих классов являются прямыми зависимостями Spring?

  $ cat loaded-classes.txt | grep org.пружинный каркас | туалет -l
2496 
   

Ой! Это много занятий.

Я не выступаю за то, чтобы полностью заново изобретать колесо повсюду и никогда больше не использовать другие зависимости, но я трачу время на то, чтобы должным образом проверить зависимости, которые вы вносите, и выполнить анализ рентабельности того, стоит ли это увеличивать стоимость или увеличенная задержка — это то, что мы все должны делать.

ЛЮБОПЫТНЫЙ ФАКТ О ЧЕРЕПАХАХ: В среднем морские черепахи откладывают 110 яиц в гнездо, и в среднем от 2 до 8 гнезд за сезон.Они не воспитывают своих птенцов, говорят о сокращении зависимостей!

Использовать AWS SDK v2

Знаете ли вы, что новая версия AWS SDK была опубликована в конце 2018 года? Я не использовал его до недавнего времени и был удивлен, узнав, как он может помочь в этой ситуации. Пакет SDK версии 1 был впервые доступен для использования в марте 2010 года, и хотя он продолжает получать обновления даже сегодня, API и базовая инфраструктура по-прежнему очень похожи на те, которые были созданы десять лет назад.Версия 2 была выпущена для общего пользования совсем недавно, в ноябре 2018 года, и намного лучше оптимизирована для бессерверных фреймворков, таких как лямбда. Некоторые из преимуществ использования V2 по сравнению с V1 заключаются в том, что он содержит меньше зависимостей, допускает неблокирующий ввод-вывод и имеет лучшие параметры конфигурации, чем исходная библиотека, включая возможность настраивать библиотеки HTTP с использованием подключения HTTP и т. Д.

Не забудьте исключить транзитивные зависимости, которые вы не используете — V2 включает в себя HTTP-библиотеки Netty и Apache, которые обычно вам не понадобятся в большинстве случаев использования.

Все еще используете V1? Amazon предоставляет руководство по миграции для обновления вашего кода, чтобы использовать V2 библиотеки вместо V1.

Использовать базовый HTTP-клиент

AWS SDK поставляется с набором различных клиентских библиотек HTTP, которые можно использовать для выполнения вызовов SDK. Это поющие, танцующие библиотеки, которые могут создавать пулы соединений и множество других вещей, которые действительно полезны в сценариях, например, когда вы находитесь на сервере в долгоживущем процессе.

Lambda — не один из таких сценариев.На самом деле, большую часть времени вы будете делать один или, возможно, несколько HTTP-вызовов, а затем возвращать результат своему клиенту. У вас вряд ли будет возможность даже выполнить какое-либо из других подключений, которые вы создали, поскольку лямбда-функция может обрабатывать только один входящий запрос за раз. Это означает, что любые параллельные запросы будут отправляться в отдельную лямбда-функцию (с собственным пулом соединений). Либо это, либо вы закончите с подключением, которое уже использовали, когда вы вернули свой ответ, поэтому в любом случае его можно будет снова использовать при следующем запросе к этой лямбде.

Встроенный HTTP-клиент Java должен быть достаточно хорош практически для всех случаев использования лямбда-функции, поэтому используйте его там, где это возможно, если у вас нет веских причин использовать что-то более сложное.

Полное определение клиентов AWS SDK

Хорошо, вы перешли с V1 на V2 AWS SDK, но вы можете внести еще больше улучшений. Один из них — полностью указать конфигурацию для отдельных клиентов SDK, а не использовать автоматическое обнаружение, которое вы получаете как часть цепочки поставщиков.

У вас есть контроль над средой и лямбда-функцией, поэтому вы должны знать, откуда поступают ваши учетные данные, регион, в котором вы работаете, конечную точку сервиса для сервиса AWS, который вы используете, и т. Д. Указывая их заранее , вы можете гарантировать, что SDK не будет выполнять больше работы, чем необходимо во время инициализации. Хорошим примером этого является то, что если вы не укажете переопределение конечной точки, SDK читает и анализирует большой файл JSON, содержащий все конечные точки для всех служб во всех регионах с использованием Джексона, поэтому у вас есть ввод-вывод и отражение здесь, чтобы что-то решить Уже известно.

Удаление дорогих каркасов внедрения зависимостей

Хотя инъекции могут быть полезны для черепах, они не так полезны для Java в лямбда-среде. Запуск многих наиболее часто используемых фреймворков внедрения зависимостей может быть дорогостоящим. Они будут использовать сканирование и отражение пути к классам, чтобы создать целую группу объектов, когда вы их попросите, и связать их все вместе. Это не очень хорошо работает в лямбда-среде, поскольку отражение происходит очень медленно в среде с ограниченным объемом памяти и ЦП.

Если вы используете структуру внедрения зависимостей на основе отражения, у вас есть два варианта увеличения скорости:

  1. Перейти к фреймворку, не основанному на отражении , например Dagger. При этом используются аннотации для предварительной генерации исходного кода Java во время компиляции, поэтому вам не нужно выполнять какое-либо отражение или генерацию байт-кода позже, что намного быстрее.
  2. Полностью удалить структуру внедрения зависимостей. Это может показаться резким, но оставайтесь со мной.Если ваша лямбда-функция достаточно мала (что должно быть), преимущества, которые вы получаете от наличия целой структуры для внедрения зависимостей, не так очевидны, как вы могли подумать. Трехуровневое приложение SpringBoot с целым набором зависимостей на нескольких уровнях в глубине приложения определенно выигрывает от наличия инфраструктуры внедрения зависимостей, которая обрабатывает все за вас. Если мы пишем небольшие лямбда-функции, у которых нет нескольких уровней, фреймворк для внедрения зависимостей намного менее полезен.Полезная лямбда-функция может иметь такую ​​небольшую иерархию, как Handler> Service> DynamoClient, которой намного проще управлять. Это устраняет необходимость в структуре DI и позволяет просто инициализировать объекты самостоятельно и передавать их в конструктор более простым способом обработки цепочки зависимостей.

Устранение отражения

Зеркало, зеркало, на озере, какие еще изменения мне внести? Избавьтесь от отражения или, по крайней мере, сделайте все возможное, чтобы уменьшить его, где это возможно.Как упоминалось выше, отражение происходит очень медленно в средах с ограниченным объемом памяти, таких как лямбда. Это означает, что вам определенно следует постараться и по возможности избегать этого самостоятельно, возможно, даже начать использовать библиотеки, отличные от тех, которые мы могли бы регулярно использовать, не задумываясь. Внедрение зависимостей очевидно из предыдущего пункта, и мы рассмотрели несколько вариантов для этого. Существуют и другие области, такие как маршаллинг и демаршаллинг JSON с использованием Джексона, которые иногда можно заменить таким же образом, заменив библиотеки генерации кода, такие как Moshi.

Это легче сказать, чем сделать, поскольку сам AWS SDK использует Jackson для выполнения собственного демаршаллинга. Однако, возможно, вам удастся обойтись без использования чего-то другого в вашем собственном коде. В некоторых из наших сервисов у нас есть хороший опыт использования Moshi для нашей сортировки и демаршалинга запросов и ответов ALB, использования RequestStreamHandler и работы с потоками ввода и вывода, которые быстрее, чем маршаллинг Джексона.

Инициализировать зависимости во время инициализации

Вы знаете историю про черепаху и зайца? Как, несмотря на то, что заяц быстро стартовал, он успокоился и в итоге проиграл гонку? Лямбда-функции совсем не такие — чем быстрее вы начинаете, тем быстрее заканчиваете, и есть небольшая хитрость, которую вы можете использовать, чтобы заставить вашу черепаху начать гонку, как заяц.

Начнем с теории. У лямбда-функций есть два этапа, которые они проходят при вызове: инициализация и среда выполнения . Инициализация запускается только тогда, когда лямбда-функция запускается без контекста выполнения, это то, что мы называем «холодным запуском». После этого он попытается повторно использовать контекст выполнения и, следовательно, запустить только этап выполнения. Этап инициализации отвечает за все, что делает код вашей функции доступным — запуск JVM, инициализацию объекта и т. Д.- все необходимое, чтобы ваш метод handle мог быть вызван на этапе выполнения.

Менее разрекламированный факт этого двухэтапного подхода заключается в том, что вы получаете расширенный доступ к ЦП во время инициализации, который затем снижается на время выполнения. Это означает, что любые дорогостоящие операции лучше выполнять во время инициализации, поскольку они будут завершаться быстрее при доступе к большему количеству ЦП.

В реальном мире это, вероятно, не будет проблемой для большинства реализаций — все, что создается как часть создания экземпляра объекта, произойдет во время инициализации. Сюда входят такие вещи, как статические поля и блоки, поля и блоки экземпляра, а также вызов конструктора. Большую часть времени мы будем создавать наши зависимости во время инициализации, верно? Но это не редкость, когда мы откладываем создание возражений для ленивой загрузки чего-либо при первом вызове, потому что это дорого, и вы непреднамеренно оставляете его для создания, когда мы находимся под дросселированием ЦП, что в конечном итоге может занять больше времени, чем если бы мы только что создали его заранее.

Основные зависимости во время инициализации

Этот шаг, вероятно, будет более полезным, чем предыдущий.После того, как мы инициализировали наши клиенты SDK и настроили их на этапе инициализации, это должно означать, что мы можем без проблем использовать их на этапе выполнения, верно?

Не так уж и много. Многие пакеты SDK AWS загружаются лениво, поэтому даже если вы заранее инициализируете клиент DynamoDB, большая часть фактической инициализации не произойдет, пока вы не придете для вызова GetItem или PutItem. Например, PutItem в DynamoDB может занять девять секунд, чтобы инициализировать маршаллеры Джексона, инициировать соединения и т. Д.при первом вызове при работе с небольшим объемом памяти.

Вы можете обойти эту дорогостоящую инициализацию среды выполнения, используя трюк, описанный выше, но на этот раз мы собираемся выполнять вызовы методов «инициализации», а не просто создавать экземпляры объектов. Это неприятно, но если вы переместите этот вызов DynamoDB PutItem на этап инициализации, это может занять всего 700 мс с доступом к ускоренному процессору, а затем последующие вызовы на этапе выполнения будут иметь подготовленный клиент, готовый к работе. .

Возможно, стоит использовать этот метод в ваших вызовах «проверки работоспособности» — вызов GetItem с использованием вашего клиента DynamoDB для известного элемента не только загрузит ваш клиент, но и проверит ваше соединение с DynamoDB, чтобы сделать его более полезным средством проверки работоспособности.

Использовать собственные исполняемые файлы через GraalVM

Этот раздел определенно заслуживает более глубокого расширения, чем этот пост в блоге, но одним из важных выводов для будущей разработки было использование такого инструмента, как GraalVM, в сочетании с Micronaut или Quarkus для создания собственных исполняемых файлов, которые запускаются непосредственно на основе ОС как собственный исполняемый файл, а не запускается на JVM.Он выглядит достаточно сложным в настройке и содержит много информации, которую я не смогу здесь подробно описать, но это может быть что-то интересное, на что можно посмотреть дальше. Этот подход еще не совсем зрел, поэтому я бы проявил осторожность, прежде чем использовать его в производственной службе, но в этой области дела идут быстро, и на это определенно стоит обратить внимание.

Ресурсы, чтобы узнать больше:

  1. Ссылки выше на отдельные продукты содержат руководства по началу работы, которые должны помочь вам начать работу относительно быстро.
  2. Это сообщение в блоге посвящено созданию приложения HelloWorld с использованием Quarkus, которое может подготовить вас к работе за считанные минуты.
  3. В этой публикации на Opsgenie подробно рассказывается о преимуществах GraalVM на примере собственной Java, работающей в AWS Lambda с использованием среды выполнения Golang.

Заключение

Существует множество передовых методов, которым мы можем следовать, чтобы сократить время холодного запуска AWS Lambda при использовании Java. Мы рассмотрели такие области, как измерение вашей текущей производительности, уменьшение количества и сложности ваших зависимостей, а также важность уменьшения отражения.Кроме того, мы кратко коснулись некоторых вещей, таких как Quarkus и GraalVM, которые требуют более глубокого погружения в будущем.

Надеюсь, вам понравилось это руководство по AWS Lambda Java. Чтобы узнать больше о том, что мы рассмотрели, я рекомендую посмотреть этот сеанс AWS re: Invent, посвященный передовым методам работы с AWS Lambda и Java. Это довольно аккуратно — вам стоит это проверить. Но, к сожалению, здесь нет упоминаний о черепахах.


Шон О’Тул , инженер-разработчик III, UK Tech Software Engineering

Я увлеченный технолог, и у меня есть веб-сайт, цель которого — обучать методологиям TDD и Agile с использованием катас (http: // agilekatas.co.uk), который посещают более 500 человек в месяц со всего мира, и я и другие опубликовали множество решений на GitHub. Я также участвую в разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом, размещенного на GitHub (https://github.com/SeanOToole/), которое призвано облегчить разработку для разработчиков Java и Hybris. У меня есть ряд личных проектов в областях, которые меня интересуют — я разработал игры для ПК и мобильных устройств, а также служебные приложения для Android.


СООБЩЕНИЕ О РАСКРЫТИИ ИНФОРМАЦИИ: © 2020 Capital One.Мнения принадлежат отдельному автору. Если в этом посте не указано иное, Capital One не является аффилированным лицом и не поддерживается ни одной из упомянутых компаний. Все используемые или отображаемые товарные знаки и другая интеллектуальная собственность являются собственностью соответствующих владельцев.

Различие между анонимными функциями и лямбдами в JavaScript. · GitHub

Анонимная функция означает «функция без имени».

Это один из относительно немногих случаев, когда определение слова из Википедии, хотя и не совсем неверно, вводит в заблуждение.Лямбды и анонимные функции — разные идеи.

Эти идеи обычно путают, потому что во многих языках программирования (и лямбда-исчислении) все лямбды анонимны или наоборот.

В JavaScript не все лямбды являются анонимными, и не все анонимные функции используются в качестве лямбда-выражений, поэтому это различие имеет некоторое практическое значение.

 (функция () {
  console.log (`
  Некоторые ошибочно думают, что лямбда и анонимная функция имеют
  тоже значение.Давайте проясним это.

  В информатике наиболее важная определяющая характеристика лямбда
  Выражение заключается в том, что оно используется как данные. То есть функция передается как
  аргумент другой функции, возвращенный как значение из функции, или
  присваивается переменным или структурам данных.

  Это в основном определение функции первого класса. В JavaScript вы
  может использовать любую функцию как лямбда-выражение, потому что функции являются первоклассными.

  Однако это не означает, что все функции JavaScript являются лямбда-выражениями.
  выражения.Например, это выражение определяет функцию, которая получает
  немедленно вызывается, а затем падает на пол, а не проходит,
  экспортировано или назначено. Другими словами, функция не используется как данные.
  Вместо этого он используется для побочного эффекта (вывод этого текста на консоль).

  Концептуально это больше похоже на императивное программирование, чем на функциональное программирование.
  программирование, и если рассматривать эту функцию как лямбду, то полезные
  значение для вашего понимания этого.

  Это различие несущественно, но полезно, когда вы
  обучение функциональному программированию.Другими словами, если вы это понимаете
  различие, вы лучше понимаете, что означает слово "лямбда"
  как в функциональном программировании, так и в лямбда-исчислении (которые
  связанные с).

  Можно использовать функции функционального языка, такие как первоклассные функции.
  в императивном стиле, но это не добавляет ничего интересного к вашему пониманию
  язык, или ваше понимание того, почему вообще существуют лямбда-выражения.
  `)
}) ();

$ ('# el'). on ('click', function clickHandler () {
  приставка.журнал (`
  Это пример лямбда-выражения, которое не является анонимным. Как вы можете
  видите, у него явно есть имя clickHandler, которое можно использовать внутри
  функция с целью рекурсии (также важное понятие в функциональной
  программирование). 

  Это лямбда-выражение из-за семантического использования - оно передается
  в другую функцию как данные. Функция .on () использует функцию как
  аргумент - другими словами, передается как сообщение (т.е. функционирует как
  данные).
  `);
}); 

Похоже, некоторые люди все еще сбиты с толку, потому что вы приняли «лямбда = анонимный» как евангелие .Хотя в некоторой степени полезно понимать, что анонимные функции имеют интересные применения, такие как стиль без точек (молчаливое программирование), это не главное в лямбдах. В основном это синтаксический сахар.

Я знаю, что сотни ссылок относятся к лямбдам и анонимным функциям как синонимы, и что во многих ссылках «анонимная функция» упоминается как определение «лямбда».

Я говорю, что они ошибаются , и различие имеет значение в JavaScript, чтобы избежать путаницы при изучении концепций функционального программирования.

Именно функции, используемые в качестве данных, являются истинной отличительной чертой лямбда-выражений, а не анонимностью.

Например, вы можете получить все те же преимущества анонимных функций, даже если у этих функций есть имена, просто игнорируя имена.

Однако у именованных лямбда-выражений есть преимущества, которыми нельзя пользоваться без имен, например улучшенная видимость отладки.

Дело здесь в том, что наличие у функции имени не имеет особого значения по сравнению с тем, используется ли функция как данные.JavaScript поддерживает именованные и безымянные лямбды, и полезно понимать, что именованная функция может быть анонимной. Если вы не считаете именованную функцию лямбда-выражением, вы упускаете суть лямбда-выражений.

bar — лямбда, но не анонимная:

 const foo = [1,2,3];
const baz = foo.map (function bar (n) {return n + 1;}); 

Эта анонимная функция не является лямбда:

 // Только что оценили и бросили на пол. Не используется в качестве данных. 

// Не лямбда.(msg) => {

  const formattedMsg = JSON.stringify ({
    время: Date.now (),
    сообщение
  });
  console.log (formattedMsg)
  
} ('фу'); 

`

Как использовать лямбда-функции Python — настоящий Python

В синтаксис Python и других языков, таких как Java, C # и даже C ++, были добавлены лямбда-функции, тогда как в таких языках, как LISP или семейство языков ML, Haskell, OCaml и F # , используйте лямбды как основную концепцию.

Лямбда-выражения Python — это небольшие анонимные функции, которые имеют более строгий, но более сжатый синтаксис, чем обычные функции Python.

Это руководство предназначено в основном для опытных программистов на Python, но оно доступно для всех любопытных людей, интересующихся программированием и лямбда-исчислением.

Все примеры, включенные в это руководство, были протестированы с Python 3.7.

Лямбда-исчисление

Лямбда-выражения в Python и других языках программирования берут свое начало в лямбда-исчислении, модели вычислений, изобретенной Алонзо Черчем. Вы узнаете, когда было введено лямбда-исчисление и почему это фундаментальная концепция, которая вошла в экосистему Python.

История

Алонзо Черч формализовал лямбда-исчисление, язык, основанный на чистой абстракции, в 1930-х годах. Лямбда-функции также называют лямбда-абстракциями, что является прямой ссылкой на модель абстракции оригинального творения Алонзо Чёрча.

Лямбда-исчисление может кодировать любые вычисления. Он является полным по Тьюрингу, но, вопреки концепции машины Тьюринга, он чист и не сохраняет никакого состояния.

Функциональные языки берут свое начало в математической логике и лямбда-исчислении, в то время как императивные языки программирования охватывают основанную на состоянии модель вычислений, изобретенную Аланом Тьюрингом.Две модели вычислений, лямбда-исчисление и машины Тьюринга, могут быть преобразованы друг в друга. Эта эквивалентность известна как гипотеза Черча-Тьюринга.

Функциональные языки напрямую наследуют философию лямбда-исчисления, принимая декларативный подход к программированию, который подчеркивает абстракцию, преобразование данных, композицию и чистоту (отсутствие состояния и побочных эффектов). Примеры функциональных языков включают Haskell, Lisp или Erlang.

Напротив, машина Тьюринга привела к императивному программированию, которое можно найти в таких языках, как Fortran, C или Python.

Императивный стиль состоит из программирования с операторами, шаг за шагом управляющего потоком программы с подробными инструкциями. Этот подход способствует мутации и требует управления состоянием.

Разделение обоих семейств имеет некоторые нюансы, так как некоторые функциональные языки включают императивные функции, такие как OCaml, в то время как функциональные возможности пронизывают императивное семейство языков, в частности, с введением лямбда-функций в Java или Python.

Python по своей сути не является функциональным языком, но он изначально принял некоторые функциональные концепции. В январе 1994 года в язык были добавлены map () , filter () , reduce () и оператор лямбда .

Первый пример

Вот несколько примеров, чтобы дать вам аппетит к коду Python, функциональному стилю.

Функция идентификации, функция, которая возвращает свой аргумент, выражается с помощью стандартного определения функции Python с использованием ключевого слова def следующим образом:

>>>
  >>> def identity (x):
... вернуть x
  

identity () принимает аргумент x и возвращает его при вызове.

Напротив, если вы используете лямбда-конструкцию Python, вы получите следующее:

В приведенном выше примере выражение состоит из:

  • Ключевое слово: лямбда
  • Связанная переменная: x
  • Корпус: x

Примечание : в контексте этой статьи связанная переменная является аргументом лямбда-функции.

Напротив, свободная переменная не связана и на нее можно ссылаться в теле выражения. Свободная переменная может быть константой или переменной, определенной во включающей области функции.

Вы можете написать немного более сложный пример, функцию, которая добавляет 1 к аргументу, как показано ниже:

Вы можете применить указанную выше функцию к аргументу, заключив функцию и ее аргумент в круглые скобки:

>>>
  >>> (лямбда x: x + 1) (2)
3
  

Редукция — это стратегия лямбда-исчисления для вычисления значения выражения.В текущем примере он состоит из замены связанной переменной x аргументом 2 :

.
  (лямбда x: x + 1) (2) = лямбда 2: 2 + 1
                     = 2 + 1
                     = 3
  

Поскольку лямбда-функция является выражением, ей можно дать имя. Поэтому вы можете написать предыдущий код следующим образом:

>>>
  >>> add_one = лямбда x: x + 1
>>> add_one (2)
3
  

Вышеупомянутая лямбда-функция эквивалентна записи:

  def add_one (x):
    вернуть x + 1
  

Все эти функции принимают один аргумент.Вы могли заметить, что в определении лямбд аргументы не заключаются в круглые скобки. Функции с несколькими аргументами (функции, которые принимают более одного аргумента) выражаются в лямбдах Python путем перечисления аргументов и разделения их запятой (, ), но без заключения в круглые скобки:

>>>
  >>> full_name = lambda first, last: f'Полное имя: {first.title ()} {last.title ()} '
>>> полное_имя ('гидо', 'ван россум')
'Полное имя: Гвидо Ван Россум'
  

Лямбда-функция, назначенная для full_name , принимает два аргумента и возвращает строку, интерполирующую два параметра : первый и последний .Как и ожидалось, определение лямбда перечисляет аргументы без круглых скобок, тогда как вызов функции выполняется точно так же, как обычная функция Python, с круглыми скобками вокруг аргументов.

Анонимные функции

Следующие термины могут использоваться взаимозаменяемо в зависимости от типа языка программирования и культуры:

  • Анонимные функции
  • Лямбда-функции
  • Лямбда-выражения
  • Лямбда-абстракции
  • Лямбда-форма
  • Функциональные литералы

В оставшейся части статьи после этого раздела вы в основном будете встречать термин лямбда-функция .

В буквальном смысле анонимная функция — это функция без имени. В Python анонимная функция создается с ключевым словом lambda . Говоря более свободно, ему может быть присвоено или нет имя. Рассмотрим анонимную функцию с двумя аргументами, определенную с помощью лямбда , но не связанную с переменной. Лямбде не присвоено имя:

>>>
  >>> лямбда x, y: x + y
  

Вышеупомянутая функция определяет лямбда-выражение, которое принимает два аргумента и возвращает их сумму.

Кроме того, что вы отметили, что Python отлично справляется с этой формой, она не имеет практического применения. Вы можете вызвать функцию в интерпретаторе Python:

В приведенном выше примере используется функция интерактивного интерпретатора, предоставляемая через подчеркивание ( _ ). См. Примечание ниже для получения более подробной информации.

Вы не можете написать подобный код в модуле Python. Считайте _ в интерпретаторе побочным эффектом, которым вы воспользовались.В модуле Python вы должны присвоить лямбда имя или передать лямбда функции. Позже в этой статье вы воспользуетесь этими двумя подходами.

Примечание : В интерактивном интерпретаторе одиночное подчеркивание ( _ ) привязано к последнему вычисленному выражению.

В приведенном выше примере _ указывает на лямбда-функцию. Дополнительные сведения об использовании этого специального символа в Python см. В статье Значение подчеркивания в Python.

Другой шаблон, используемый в других языках, таких как JavaScript, — это немедленное выполнение лямбда-функции Python. Это известно как выражение немедленно вызываемой функции (IIFE, произносится как «iffy»). Вот пример:

>>>
  >>> (лямбда x, y: x + y) (2, 3)
5
  

Приведенная выше лямбда-функция определяется и затем сразу вызывается с двумя аргументами ( 2 и 3 ). Он возвращает значение 5 , которое является суммой аргументов.

В нескольких примерах в этом руководстве этот формат используется, чтобы выделить анонимный аспект лямбда-функции и избежать сосредоточения на лямбда-выражении в Python как более коротком способе определения функции.

Python не поощряет использование немедленно вызываемых лямбда-выражений. Он просто является результатом вызываемого лямбда-выражения, в отличие от тела нормальной функции.

Лямбда-функции часто используются с функциями высшего порядка, которые принимают одну или несколько функций в качестве аргументов или возвращают одну или несколько функций.

Лямбда-функция может быть функцией высшего порядка, принимая функцию (нормальную или лямбда-функцию) в качестве аргумента, как в следующем надуманном примере:

>>>
  >>> high_ord_func = лямбда x, func: x + func (x)
>>> high_ord_func (2, лямбда x: x * x)
6
>>> high_ord_func (2, лямбда x: x + 3)
7
  

Python предоставляет функции высшего порядка как встроенные функции или в стандартной библиотеке. Примеры включают map () , filter () , functools.reduce () , а также ключевые функции, такие как sort () , sorted () , min () и max () . Вы будете использовать лямбда-функции вместе с функциями высшего порядка Python в разделе «Соответствующее использование лямбда-выражений».

Лямбда-выражения Python и регулярные функции

Эта цитата из FAQ по дизайну и истории Python, кажется, задает тон в отношении общих ожиданий относительно использования лямбда-функций в Python:

В отличие от лямбда-форм в других языках, где они добавляют функциональность, лямбда-выражения Python являются лишь сокращенной записью, если вам лень определять функцию. (Источник)

Тем не менее, не позволяйте этому утверждению удерживать вас от использования лямбда Python . На первый взгляд вы можете согласиться с тем, что лямбда-функция - это функция с некоторым синтаксическим сахаром, сокращающим код для определения или вызова функции. В следующих разделах подчеркиваются общие черты и тонкие различия между обычными функциями Python и лямбда-функциями.

Функции

Здесь вы можете задаться вопросом, что принципиально отличает лямбда-функцию, привязанную к переменной, от обычной функции с одной строкой return : под поверхностью почти ничего.Давайте посмотрим, как Python видит функцию, созданную с помощью одного оператора return, по сравнению с функцией, построенной как выражение ( лямбда ).

Модуль dis предоставляет функции для анализа байт-кода Python, сгенерированного компилятором Python:

>>>
  >>> импорт
>>> add = лямбда x, y: x + y
>>> введите (добавить)
<класс 'функция'>
>>> dis.dis (добавить)
  1 0 LOAD_FAST 0 (x)
              2 LOAD_FAST 1 (г)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE
>>> добавить
<функция <лямбда> в 0x7f30c6ce9ea0>
  

Вы можете видеть, что dis () предоставляет доступную для чтения версию байт-кода Python, позволяющую проверять низкоуровневые инструкции, которые интерпретатор Python будет использовать при выполнении программы.

Теперь посмотрим на обычный функциональный объект:

>>>
  >>> импорт
>>> def add (x, y): вернуть x + y
>>> введите (добавить)
<класс 'функция'>
>>> dis.dis (добавить)
  1 0 LOAD_FAST 0 (x)
              2 LOAD_FAST 1 (г)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE
>>> добавить
<функция добавить в 0x7f30c6ce9f28>
  

Байт-код, интерпретируемый Python, одинаков для обеих функций.Но вы можете заметить, что именование другое: имя функции добавить для функции, определенной с def , тогда как лямбда-функция Python отображается как лямбда .

Отслеживание

В предыдущем разделе вы видели, что в контексте лямбда-функции Python не предоставил имя функции, а только . Это может быть ограничением, которое следует учитывать при возникновении исключения, а трассировка показывает только <лямбда> :

>>>
  >>> div_zero = лямбда x: x / 0
>>> div_zero (2)
Отслеживание (последний вызов последний):
    Файл "", строка 1, в 
    Файл "", строка 1, в 
ZeroDivisionError: деление на ноль
  

Отслеживание исключения, возникшего во время выполнения лямбда-функции, идентифицирует только функцию, вызвавшую исключение, как <лямбда> .

Вот такое же исключение, вызываемое нормальной функцией:

>>>
  >>> def div_zero (x): вернуть x / 0
>>> div_zero (2)
Отслеживание (последний вызов последний):
    Файл "", строка 1, в 
    Файл "", строка 1, в div_zero
ZeroDivisionError: деление на ноль
  

Обычная функция вызывает аналогичную ошибку, но приводит к более точной трассировке, поскольку она дает имя функции div_zero .

Синтаксис

Как вы видели в предыдущих разделах, лямбда-форма представляет синтаксические отличия от нормальной функции. В частности, лямбда-функция имеет следующие характеристики:

  • Он может содержать только выражения и не может включать в себя операторы.
  • Записывается как одна строка исполнения.
  • Он не поддерживает аннотации типов.
  • Может быть вызван немедленно (IIFE).

Нет выписки

Лямбда-функция не может содержать операторов.SyntaxError: недопустимый синтаксис

Этот надуманный пример предназначен для утверждения , что параметр x имеет значение 2 . Но интерпретатор идентифицирует SyntaxError при синтаксическом анализе кода, который включает в себя оператор assert в теле лямбда .

Одно выражение

В отличие от обычной функции лямбда-функция Python представляет собой одно выражение. Хотя в теле лямбда вы можете распределить выражение по нескольким строкам, используя круглые скобки или многострочную строку, оно остается одним выражением:

>>>
  >>> (лямбда x:
... (x% 2 и «нечетное» или «четное»)) (3)
'странный'
  

В приведенном выше примере возвращается строка «нечетное», , если лямбда-аргумент нечетное, и «четное», , если аргумент четный. Он занимает две строки, потому что заключен в круглые скобки, но остается одним выражением.

Обозначения типа

Если вы начали использовать подсказки типов, которые теперь доступны в Python, у вас есть еще одна веская причина предпочесть обычные функции лямбда-функциям Python.Ознакомьтесь с проверкой типов Python (Руководство), чтобы узнать больше о подсказках типов Python и проверке типов. В лямбда-функции нет эквивалента для следующего:

  def full_name (first: str, last: str) -> str:
    return f '{first.title ()} {last.title ()}'
  

Ошибка любого типа с full_name () может быть обнаружена такими инструментами, как mypy или pyre , тогда как SyntaxError с эквивалентной лямбда-функцией возникает во время выполнения:

>>>
  >>> lambda first: str, last: str: first.title () + "" + last.title () -> str
  Файл "", строка 1
    лямбда сначала: str, last: str: first.title () + "" + last.title () -> str

SyntaxError: недопустимый синтаксис
  

Подобно попытке включить оператор в лямбду, добавление аннотации типа немедленно приводит к SyntaxError во время выполнения.

IIFE

Вы уже видели несколько примеров выполнения немедленно вызываемой функции:

>>>
  >>> (лямбда x: x * x) (3)
9
  

Вне интерпретатора Python эта функция, вероятно, не используется на практике. Это прямое следствие того, что лямбда-функция вызывается в том виде, в котором она определена. Например, это позволяет передать определение лямбда-выражения Python функции более высокого порядка, такой как map () , filter () или functools.reduce () , или ключевой функции.

Аргументы

Как и обычный функциональный объект, определенный с помощью def , лямбда-выражения Python поддерживают все различные способы передачи аргументов. Сюда входят:

  • Позиционные аргументы
  • Именованные аргументы (иногда называемые аргументами ключевого слова)
  • Переменный список аргументов (часто обозначается как varargs )
  • Переменный список аргументов ключевого слова
  • Аргументы только для ключевых слов

Следующие примеры иллюстрируют варианты, доступные вам для передачи аргументов лямбда-выражениям:

>>>
  >>> (лямбда x, y, z: x + y + z) (1, 2, 3)
6
>>> (лямбда x, y, z = 3: x + y + z) (1, 2)
6
>>> (лямбда x, y, z = 3: x + y + z) (1, y = 2)
6
>>> (лямбда * аргументы: сумма (аргументы)) (1,2,3)
6
>>> (лямбда ** kwargs: sum (kwargs.values ​​())) (один = 1, два = 2, три = 3)
6
>>> (лямбда x, *, y = 0, z = 0: x + y + z) (1, y = 2, z = 3)
6
  

Декораторы

В Python декоратор — это реализация шаблона, который позволяет добавлять поведение к функции или классу. Обычно это выражается с помощью синтаксиса @decorator перед функцией. Вот надуманный пример:

  def some_decorator (f):
    def обертывания (* args):
        print (f "Вызов функции '{f .__ name__}'")
        вернуть f (аргументы)
    возвратные обертки

@some_decorator
def Decorated_function (x):
    print (f "С аргументом '{x}'")
  

В приведенном выше примере some_decorator () — это функция, которая добавляет поведение к Decorated_function () , так что вызов Decorated_function ("Python") приводит к следующему результату:

  Вызов функции «Decorated_function»
С аргументом Python
  

Decorated_function () выводит только с аргументом «Python» , но декоратор добавляет дополнительное поведение, которое также выводит Вызов функции «Decorated_function» .

К лямбде можно применить декоратор. Хотя украсить лямбда-выражение синтаксисом @decorator невозможно, декоратор — это просто функция, поэтому он может вызывать лямбда-функцию:

  1 # Определение декоратора
 2def trace (f):
 3 def wrap (* args, ** kwargs):
 4 print (f "[TRACE] func: {f .__ name__}, args: {args}, kwargs: {kwargs}")
 5 вернуть f (* args, ** kwargs)
 6
 7 возвратная пленка
 8
 9 # Применение декоратора к функции
10 @ след
11def add_two (x):
12 возврат x + 2
13
14 # Вызов декорированной функции
15add_two (3)
16
17 # Применение декоратора к лямбде
18print ((след (лямбда x: x ** 2)) (3))
  

add_two () , украшенный @trace в строке 11, вызывается с аргументом 3 в строке 15.Напротив, в строке 18 немедленно задействуется лямбда-функция, которая встраивается в вызов trace () , декоратора. Когда вы выполните приведенный выше код, вы получите следующее:

  [TRACE] func: add_two, args: (3,), kwargs: {}
[TRACE] func: , args: (3,), kwargs: {}
9
  

Посмотрите, как, как вы уже видели, имя лямбда-функции отображается как , тогда как add_two четко идентифицируется для нормальной функции.

Такое оформление лямбда-функции может быть полезно для целей отладки, возможно, для отладки поведения лямбда-функции, используемой в контексте функции высшего порядка или ключевой функции. Давайте посмотрим на пример с map () :

 Список  (карта (трассировка (лямбда x: x * 2), диапазон (3)))
  

Первый аргумент map () — это лямбда, умножающая свой аргумент на 2 . Эта лямбда украшена следом () . При выполнении приведенный выше пример выводит следующее:

  [TRACE] Вызов  с аргументами (0,) и kwargs {}
[TRACE] Вызов  с аргументами (1,) и kwargs {}
[TRACE] Вызов  с аргументами (2,) и kwargs {}
[0, 2, 4]
  

Результат [0, 2, 4] — это список, полученный умножением каждого элемента диапазона (3) .А пока рассмотрим диапазон (3) , эквивалентный списку [0, 1, 2] .

Вы увидите карту () более подробно на карте.

Лямбда также может быть декоратором, но это не рекомендуется. Если вам нужно это сделать, обратитесь к PEP 8, Рекомендации по программированию.

Чтобы узнать больше о декораторах Python, ознакомьтесь с Primer on Python Decorators.

Закрытие

Замыкание — это функция, в которой каждая свободная переменная, все кроме параметров, используемых в этой функции, привязана к определенному значению, определенному во включающей области этой функции.Фактически, замыкания определяют среду, в которой они работают, и поэтому могут быть вызваны из любого места.

Понятия лямбда-выражений и замыканий не обязательно связаны, хотя лямбда-функции могут быть замыканиями так же, как обычные функции могут быть замыканиями. В некоторых языках есть специальные конструкции для замыкания или лямбда (например, Groovy с анонимным блоком кода в качестве объекта Closure) или лямбда-выражения (например, лямбда-выражение Java с ограниченным параметром закрытия).

Вот замыкание, построенное с помощью обычной функции Python:

  1def outer_func (x):
 2 года = 4
 3 def inner_func (z):
 4 print (f "x = {x}, y = {y}, z = {z}")
 5 вернуть x + y + z
 6 возвратите inner_func
 7
 8 для i в диапазоне (3):
 9 закрытие = external_func (я)
10 print (f "закрытие ({i + 5}) = {закрытие (i + 5)}")
  

outer_func () возвращает inner_func () , вложенную функцию, которая вычисляет сумму трех аргументов:

  • x передается в качестве аргумента функции outer_func () .
  • y — переменная, локальная для outer_func () .
  • z — это аргумент, переданный в inner_func () .

Для проверки поведения outer_func () и inner_func () , outer_func () вызывается три раза в цикле for , который выводит следующее:

  х = 0, у = 4, г = 5
закрытие (5) = 9
х = 1, у = 4, г = 6
закрытие (6) = 11
х = 2, у = 4, г = 7
закрытие (7) = 13
  

В строке 9 кода inner_func () , возвращаемый вызовом outer_func () , привязан к замыканию имени .В строке 5 inner_func () захватывает x и y , потому что у него есть доступ к своей среде встраивания, так что при вызове закрытия он может работать с двумя свободными переменными x и y. .

Аналогично, лямбда также может быть закрытием. Вот тот же пример с лямбда-функцией Python:

  1def outer_func (x):
 2 года = 4
 3 вернуть лямбда z: x + y + z
 4
 5 для i в диапазоне (3):
 6 закрытие = external_func (я)
 7 print (f "закрытие ({i + 5}) = {закрытие (i + 5)}")
  

Когда вы выполните приведенный выше код, вы получите следующий результат:

 закрытие  (5) = 9
закрытие (6) = 11
закрытие (7) = 13
  

В строке 6 outer_func () возвращает лямбду и присваивает ее закрытию переменной .В строке 3 тело лямбда-функции ссылается на x и y . Переменная y доступна во время определения, тогда как x определяется во время выполнения, когда вызывается outer_func () .

В этой ситуации и нормальная функция, и лямбда ведут себя одинаково. В следующем разделе вы увидите ситуацию, когда поведение лямбда-выражения может быть обманчивым из-за времени его оценки (время определения и время выполнения).

Время оценки

В некоторых ситуациях, связанных с циклами, поведение лямбда-функции Python в качестве замыкания может быть нелогичным.Это требует понимания, когда свободные переменные связаны в контексте лямбда. Следующие примеры демонстрируют разницу между использованием обычной функции и лямбда-выражения Python.

Сначала проверьте сценарий, используя обычную функцию:

>>>
  1 >>> def wrap (n):
 2 ... def f ():
 3 ... печать (n)
 4 ... вернуть f
 5 ...
 6 >>> числа = 'один', 'два', 'три'
 7 >>> funcs = []
 8 >>> для n цифрами:
 9 ... функц.добавить (обернуть (n))
10 ...
11 >>> для f в функциях:
12 ... f ()
13 ...
14one
15два
16три
  

В нормальной функции n оценивается во время определения, в строке 9, когда функция добавляется в список: funcs.append (wrap (n)) .

Теперь, с реализацией той же логики с лямбда-функцией, наблюдаем неожиданное поведение:

>>>
  1 >>> числа = 'один', 'два', 'три'
 2 >>> funcs = []
 3 >>> для n цифрами:
 4... funcs.append (лямбда: print (n))
 5 ...
 6 >>> для f в функциях:
 7 ... f ()
 8 ...
 9три
10три
11три
  

Неожиданный результат возникает из-за того, что свободная переменная n , как реализовано, связана во время выполнения лямбда-выражения. Лямбда-функция Python в строке 4 — это замыкание, которое захватывает n , свободную переменную, привязанную во время выполнения. Во время выполнения при вызове функции f в строке 7 значение n равно три .

Чтобы решить эту проблему, вы можете назначить свободную переменную во время определения следующим образом:

>>>
  1 >>> числа = 'один', 'два', 'три'
 2 >>> funcs = []
 3 >>> для n цифрами:
 4 ... funcs.append (лямбда n = n: print (n))
 5 ...
 6 >>> для f в функциях:
 7 ... f ()
 8 ...
 9one
10два
11три
  

Лямбда-функция Python ведет себя как обычная функция в отношении аргументов. Следовательно, лямбда-параметр может быть инициализирован значением по умолчанию: параметр n принимает внешние n в качестве значения по умолчанию.Лямбда-функцию Python можно было бы записать как lambda x = n: print (x) и получить тот же результат.

Лямбда-функция Python вызывается без аргументов в строке 7 и использует значение по умолчанию n , установленное во время определения.

Тестирование лямбда-выражений

лямбда-выражения Python можно тестировать аналогично обычным функциям. Можно использовать как unittest , так и doctest .

unittest

Модуль unittest обрабатывает лямбда-функции Python аналогично обычным функциям:

  импортный unittest

addtwo = лямбда x: x + 2

класс LambdaTest (unittest.Прецедент):
    def test_add_two (сам):
        self.assertEqual (addtwo (2), 4)

    def test_add_two_point_two (сам):
        self.assertEqual (addtwo (2.2), 4.2)

    def test_add_three (сам):
        # Должен потерпеть неудачу
        self.assertEqual (addtwo (3), 6)

если __name__ == '__main__':
    unittest.main (многословие = 2)
  

LambdaTest определяет тестовый пример с тремя методами тестирования, каждый из которых выполняет тестовый сценарий для addtwo () , реализованного как лямбда-функция.Выполнение файла Python lambda_unittest.py , который содержит LambdaTest , дает следующее:

  $ питон lambda_unittest.py
test_add_three (__main __. LambdaTest) ... FAIL
test_add_two (__main __. LambdaTest) ... хорошо
test_add_two_point_two (__main __. LambdaTest) ... хорошо

================================================== ====================
ОТКАЗ: test_add_three (__main __. LambdaTest)
-------------------------------------------------- --------------------
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "lambda_unittest.py ", строка 18, в test_add_three
    self.assertEqual (addtwo (3), 6)
AssertionError: 5! = 6

-------------------------------------------------- --------------------
Выполнить 3 теста за 0,001 с

ВЫПОЛНЕНО (отказов = 1)
  

Как и ожидалось, у нас есть два успешных тестовых примера и один сбой для test_add_three : результат 5 , но ожидаемый результат был 6 . Этот сбой вызван преднамеренной ошибкой в ​​тестовом примере. Изменение ожидаемого результата с 6 на 5 удовлетворит все тесты LambdaTest .

доктест

Модуль doctest извлекает интерактивный код Python из строки документации для выполнения тестов. Хотя синтаксис лямбда-функций Python не поддерживает типичную строку документации , можно присвоить строку элементу __doc__ именованной лямбда:

  addtwo = лямбда x: x + 2
addtwo .__ doc__ = "" "Добавьте 2 к числу.
    >>> addtwo (2)
    4
    >>> addtwo (2.2)
    4.2
    >>> addtwo (3) # Должен потерпеть неудачу
    6
    "" "

если __name__ == '__main__':
    импорт документов
    doctest.testmod (verbose = True)
  

doctest в комментарии документа лямбда addtwo () описывает те же тестовые случаи, что и в предыдущем разделе.

Когда вы выполняете тесты через doctest.testmod () , вы получаете следующее:

  $ python lambda_doctest.py
Пытающийся:
    addtwo (2)
Ожидая:
    4
ОК
Пытающийся:
    addtwo (2.2)
Ожидая:
    4.2
ОК
Пытающийся:
    addtwo (3) # Должен потерпеть неудачу
Ожидая:
    6
************************************************ ********************
Файл "lambda_doctest.py", строка 16, в __main __. Addtwo
Неудачный пример:
    addtwo (3) # Должен потерпеть неудачу
Ожидал:
    6
Получил:
    5
1 предмет не прошел тестов:
    __основной__
************************************************ ********************
По 1 предмету были сбои:
   1 из 3 в __main __. Addtwo
3 теста по 2 задания.
2 пройдены и 1 не пройден.
*** Тест не пройден *** 1 сбой. 

Неудачный тест является результатом того же сбоя, который объяснялся при выполнении модульных тестов в предыдущем разделе.

Вы можете добавить строку документации в лямбда-выражение Python через присвоение __doc__ для документирования лямбда-функции. Хотя это возможно, синтаксис Python лучше подходит для строки документации для обычных функций, чем для лямбда-функций.

Чтобы получить исчерпывающий обзор модульного тестирования в Python, вы можете обратиться к «Приступая к работе с тестированием в Python».

Злоупотребления лямбда-выражением

Несколько примеров в этой статье, если бы они были написаны в контексте профессионального кода Python, были бы квалифицированы как злоупотребления.

Если вы обнаружите, что пытаетесь преодолеть что-то, что лямбда-выражение не поддерживает, это, вероятно, признак того, что нормальная функция лучше подходит. Строка документации для лямбда-выражения в предыдущем разделе является хорошим примером. Попытка преодолеть тот факт, что лямбда-функция Python не поддерживает операторы, — еще один красный флаг.

В следующих разделах проиллюстрировано несколько примеров использования лямбда-выражения, которых следует избегать. Этими примерами могут быть ситуации, когда в контексте лямбда-выражения Python код демонстрирует следующий шаблон:

  • Он не соответствует руководству по стилю Python (PEP 8)
  • Это громоздкий и трудный для чтения.
  • Это излишне умно за счет трудной читаемости.

Вызов исключения

Попытка вызвать исключение в лямбда-выражении Python должна заставить вас дважды подумать.Есть несколько умных способов сделать это, но лучше избегать даже таких вещей:

>>>
  >>> def throw (ex): поднять ex
>>> (лямбда: throw (Exception ('Произошло что-то плохое'))) ()
Отслеживание (последний вызов последний):
    Файл "", строка 1, в 
    Файл "", строка 1, в 
    Файл "", строка 1, в throw
Исключение: произошло что-то плохое.
  

Поскольку оператор в лямбда-теле Python синтаксически неверен, обходной путь в приведенном выше примере состоит в абстрагировании вызова оператора с помощью специальной функции throw () .Следует избегать использования этого типа обходного пути. Если вы столкнулись с этим типом кода, вам следует подумать о его рефакторинге, чтобы использовать обычную функцию.

Загадочный стиль

Как и в любом другом языке программирования, вы найдете код Python, который может быть трудно читать из-за используемого стиля. Лямбда-функции из-за их краткости могут способствовать написанию кода, который трудно читать.

Следующий пример лямбда-выражения содержит несколько вариантов неправильного стиля:

>>>
  >>> (lambda _: list (map (lambda _: _ // 2, _))) ([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] )
[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]
  

Знак подчеркивания ( _ ) указывает на переменную, на которую не нужно ссылаться явно.Но в этом примере три _ относятся к разным переменным. Первоначальное обновление этого лямбда-кода могло состоять в том, чтобы назвать переменные:

>>>
  >>> (лямбда some_list: list (map (lambda n: n // 2,
                                some_list))) ([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]
  

По общему признанию, это все еще трудно читать. По-прежнему используя преимущество лямбда , обычная функция значительно улучшит читаемость этого кода, распределяя логику по нескольким строкам и вызовам функций:

>>>
  >>> def div_items (some_list):
      div_by_two = лямбда n: n // 2
      вернуть карту (div_by_two, some_list)
>>> список (div_items ([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])))
[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]
  

Это все еще не оптимально, но показывает вам возможный способ сделать код и, в частности, лямбда-функции Python более удобочитаемыми.В разделе «Альтернативы лямбдам» вы научитесь заменять map () и лямбда на составные части списков или выражения-генераторы. Это резко улучшит читаемость кода.

Классы Python

Вы можете, но не должны писать методы класса как лямбда-функции Python. Следующий пример представляет собой совершенно законный код Python, но демонстрирует нетрадиционный код Python, основанный на лямбда . Например, вместо того, чтобы реализовать __str__ как обычную функцию, он использует лямбда .Аналогично, brand и год — это свойства, также реализованные с помощью лямбда-функций вместо обычных функций или декораторов:

 Автомобиль класса :
    "" "Автомобиль с методами как лямбда-функциями." ""
    def __init __ (я, бренд, год):
        self.brand = бренд
        self.year = год

    brand = property (лямбда self: getattr (self, '_brand'),
                     лямбда self, значение: setattr (self, '_brand', value))

    год = свойство (лямбда-я: getattr (self, '_year'),
                    лямбда self, значение: setattr (self, '_year', value))

    __str__ = лямбда self: f '{self.brand} {self.year} '# 1: ошибка E731

    honk = lambda self: print ('Honk!') # 2: ошибка E731
  

Запуск такого инструмента, как flake8 , инструмента обеспечения соблюдения правил стиля, отобразит следующие ошибки для __str__ и honk :

  E731 не назначают лямбда-выражение, используйте def
  

Хотя flake8 не указывает на проблему использования лямбда-функций Python в свойствах, их трудно читать и они подвержены ошибкам из-за использования нескольких строк, таких как '_brand' и '_year '.

Ожидается, что правильная реализация __str__ будет выглядеть следующим образом:

  def __str __ (сам):
    return f '{self.brand} {self.year}'
  

марка запишется следующим образом:

  @property
def brand (self):
    вернуть self._brand

@ brand.setter
def brand (self, value):
    self._brand = значение
  

Как правило, в контексте кода, написанного на Python, предпочтение отдается регулярным функциям лямбда-выражениям.Тем не менее в некоторых случаях лямбда-синтаксис выигрывает, как вы увидите в следующем разделе.

Надлежащее использование лямбда-выражений

Лямбды в Python часто вызывают споры. Вот некоторые из аргументов против лямбд в Python:

  • Проблемы с читаемостью
  • Навязывание функционального мышления
  • Тяжелый синтаксис с ключевым словом лямбда

Несмотря на жаркие споры, ставящие под сомнение простое существование этой функции в Python, лямбда-функции обладают свойствами, которые иногда представляют ценность для языка Python и разработчиков.

Следующие примеры иллюстрируют сценарии, в которых использование лямбда-функций не только уместно, но и поощряется в коде Python.

Классические функциональные конструкции

Лямбда-функции регулярно используются со встроенными функциями map () и filter () , а также functools.reduce () , представленными в модуле functools . Следующие три примера являются соответствующими иллюстрациями использования этих функций с лямбда-выражениями в качестве сопутствующих:

>>>
  >>> список (map (lambda x: x.upper (), ['кошка', 'собака', 'корова']))
["КОШКА", "СОБАКА", "КОРОВА"]
>>> list (filter (lambda x: 'o' in x, ['cat', 'dog', 'cow']))
['собака', 'корова']
>>> из импорта functools уменьшить
>>> reduce (lambda acc, x: f '{acc} | {x}', ['кошка', 'собака', 'корова'])
'кошка | собака | корова'
  

Возможно, вам придется прочитать код, похожий на приведенные выше примеры, хотя и с более релевантными данными. По этой причине важно распознавать эти конструкции. Тем не менее, у этих конструкций есть эквивалентные альтернативы, которые считаются более питоническими.В разделе «Альтернативы лямбдам» вы узнаете, как преобразовывать функции высшего порядка и соответствующие лямбды в другие, более идиоматические формы.

Ключевые функции

Ключевые функции в Python — это функции высшего порядка, которые принимают параметр ключ в качестве именованного аргумента. Ключ получает функцию, которая может быть лямбда . Эта функция напрямую влияет на алгоритм, управляемый самой ключевой функцией. Вот некоторые ключевые функции:

  • sort () : метод списка
  • отсортировано () , мин. () , макс. () : встроенных функций
  • nlargest () и nsmallest () : в модуле алгоритма очереди кучи heapq

Представьте, что вы хотите отсортировать список идентификаторов, представленных в виде строк.Каждый идентификатор представляет собой объединение строки , идентификатора и числа. Сортировка этого списка с помощью встроенной функции sorted () по умолчанию использует лексикографический порядок, поскольку элементы в списке являются строками.

Чтобы повлиять на выполнение сортировки, вы можете назначить лямбду для именованного аргумента ключ , так что при сортировке будет использоваться число, связанное с идентификатором:

>>>
  >>> ids = ['id1', 'id2', 'id30', 'id3', 'id22', 'id100']
>>> print (sorted (ids)) # Лексикографическая сортировка
['id1', 'id100', 'id2', 'id22', 'id3', 'id30']
>>> sorted_ids = sorted (ids, key = lambda x: int (x [2:])) # Целочисленная сортировка
>>> печать (sorted_ids)
['id1', 'id2', 'id3', 'id22', 'id30', 'id100']
  

Фреймворки пользовательского интерфейса

UI-фреймворки, такие как Tkinter, wxPython или.NET Windows Forms с IronPython используют лямбда-функции для сопоставления действий в ответ на события пользовательского интерфейса.

Наивная программа Tkinter ниже демонстрирует использование лямбда , назначенного команде кнопки Reverse :

  импорт tkinter as tk
import sys

окно = tk.Tk ()
window.grid_columnconfigure (0, вес = 1)
window.title ("Лямбда")
window.geometry ("300x100")
label = tk.Label (window, text = "Лямбда-исчисление")
label.grid (столбец = 0, строка = 0)
кнопка = тк.Кнопка(
    окно,
    text = "Обратный",
    command = lambda: label.configure (text = label.cget ("текст") [:: - 1]),
)
button.grid (столбец = 0, строка = 1)
window.mainloop ()
  

При нажатии кнопки Reverse запускается событие, которое запускает лямбда-функцию, меняя метку с Lambda Calculus на suluclaC adbmaL *:

Как wxPython, так и IronPython на платформе .NET используют схожий подход к обработке событий. Обратите внимание, что лямбда — это один из способов обработки событий срабатывания, но для той же цели можно использовать функцию.В конечном итоге он оказывается самодостаточным и менее подробным, чтобы использовать лямбда , когда количество необходимого кода очень мало.

Чтобы изучить wxPython, прочтите статью «Как создать приложение Python с графическим интерфейсом пользователя с помощью wxPython».

Интерпретатор Python

Когда вы играете с кодом Python в интерактивном интерпретаторе, лямбда-функции Python часто становятся благом. Легко создать быструю однострочную функцию для изучения некоторых фрагментов кода, которые никогда не увидят свет вне интерпретатора.Лямбды, написанные в интерпретаторе для быстрого обнаружения, похожи на макулатуру, которую вы можете выбросить после использования.

таймит

В том же духе, что и в интерпретаторе Python, модуль timeit предоставляет функции для временного измерения небольших фрагментов кода. timeit.timeit () , в частности, можно вызывать напрямую, передавая некоторый код Python в строке. Вот пример:

>>>
  >>> из timeit import timeit
>>> timeit ("factorial (999)", "from math import factorial", number = 10)
0.0013087529951008037
  

Когда оператор передается в виде строки, timeit () требуется полный контекст. В приведенном выше примере это обеспечивается вторым аргументом, который устанавливает среду, необходимую для функции main, для синхронизации. В противном случае возникнет исключение NameError .

Другой подход — использовать лямбда :

>>>
  >>> из математического импорта факториала
>>> timeit (лямбда: факториал (999), число = 10)
0.0012704220062005334
  

Это решение чище, удобочитаемее и быстрее вводится в интерпретатор. Хотя время выполнения было немного меньше для версии лямбда , повторное выполнение функций может показать небольшое преимущество для версии string . Время выполнения настройки исключается из общего времени выполнения и не должно влиять на результат.

Обезьяна Patching

Для тестирования иногда необходимо полагаться на повторяемые результаты, даже если во время нормального выполнения данного программного обеспечения ожидается, что соответствующие результаты будут отличаться или даже будут полностью случайными.

Допустим, вы хотите протестировать функцию, которая во время выполнения обрабатывает случайные значения. Но во время выполнения тестирования вам необходимо постоянно проверять предсказуемые значения. В следующем примере показано, как с помощью функции лямбда вам может помочь исправление обезьяны:

  из contextlib import contextmanager
секреты импорта

def gen_token ():
    "" "Создать случайный токен." ""
    return f'TOKEN_ {secrets.token_hex (8)} '

@contextmanager
def mock_token ():
    "" "Менеджер контекста, чтобы обезьяна исправлять секреты.token_hex
    функция во время тестирования.
    "" "
    default_token_hex = секреты.token_hex
    secretts.token_hex = lambda _: 'feedfacecafebeef'
    урожай
    secretts.token_hex = default_token_hex

def test_gen_key ():
    "" "Проверить случайный жетон." ""
    с mock_token ():
        assert gen_token () == f "ТОКЕН _ {'feedfacecafebeef'}"

test_gen_key ()
  

Диспетчер контекста помогает изолировать операцию исправления функции обезьяны от стандартной библиотеки ( секретов , в этом примере).Лямбда-функция, назначенная для secrets.token_hex () , заменяет поведение по умолчанию, возвращая статическое значение.

Это позволяет предсказуемо тестировать любую функцию в зависимости от token_hex () . Перед выходом из диспетчера контекста поведение по умолчанию token_hex () восстанавливается, чтобы устранить любые неожиданные побочные эффекты, которые могут повлиять на другие области тестирования, которые могут зависеть от поведения по умолчанию token_hex () .

Среды модульного тестирования

, такие как unittest и pytest , выводят эту концепцию на более высокий уровень сложности.

С pytest , все еще используя лямбда-функцию , тот же пример становится более элегантным и лаконичным:

  секреты импорта

def gen_token ():
    return f'TOKEN_ {secrets.token_hex (8)} '

def test_gen_key (патч обезьяны):
    monkeypatch.setattr ('secrets.token_hex', lambda _: 'feedfacecafebeef')
    assert gen_token () == f "ТОКЕН _ {'feedfacecafebeef'}"
  

С прибором pytest monkeypatch , секретов.token_hex () перезаписывается лямбда-выражением, которое возвращает детерминированное значение, feedfacecafebeef , что позволяет проверить тест. Приспособление pytest monkeypatch позволяет вам контролировать объем переопределения. В приведенном выше примере вызов secrets.token_hex () в последующих тестах без использования исправлений обезьяны приведет к нормальной реализации этой функции.

Выполнение теста pytest дает следующий результат:

  $ pytest test_token.py -v
============================= Начинается тестовая сессия ================== ============
платформа Linux - Python 3.7.2, pytest-4.3.0, py-1.8.0, pluggy-0.9.0
cachedir: .pytest_cache
корневой каталог: / home / andre / AB / tools / bpython, inifile:
собрано 1 предмет

test_token.py::test_gen_key ПРОЙДЕН [100%]

=========================== 1 пройдено за 0,01 секунды ================== =========
  

Тест проходит, так как мы подтвердили, что gen_token () был задействован, и результаты были ожидаемыми в контексте теста.

Альтернативы лямбдам

Хотя есть веские причины использовать лямбда , есть случаи, когда его использование осуждается. Итак, какие есть альтернативы?

Функции высшего порядка, такие как map () , filter () и functools.reduce () , могут быть преобразованы в более элегантные формы с небольшими хитростями творчества, в частности, с помощью списков или генераторов выражений.

Чтобы узнать больше о понимании списков, ознакомьтесь с разделом Когда использовать понимание списков в Python.Чтобы узнать больше о выражениях генератора, ознакомьтесь с разделом Как использовать генераторы и yield в Python.

Карта

Встроенная функция map () принимает функцию в качестве первого аргумента и применяет ее к каждому из элементов своего второго аргумента, итерации . Примерами итераций являются строки, списки и кортежи. Для получения дополнительной информации об итерациях и итераторах ознакомьтесь с Iterables и Iterators.

map () возвращает итератор, соответствующий преобразованной коллекции.Например, если вы хотите преобразовать список строк в новый список с заглавными буквами для каждой строки, вы можете использовать map () , как показано ниже:

>>>
  >>> list (map (lambda x: x.capitalize (), ['cat', 'dog', 'cow']))
["Кошка", "Собака", "Корова"]
  

Вам необходимо вызвать list () , чтобы преобразовать итератор, возвращаемый функцией map () , в расширенный список, который может отображаться в интерпретаторе оболочки Python.

Использование понимания списка устраняет необходимость определения и вызова лямбда-функции:

>>>
  >>> [x.capitalize () для x в ['кошка', 'собака', 'корова']]
["Кошка", "Собака", "Корова"]
  

Фильтр

Встроенная функция filter () , еще одна классическая функциональная конструкция, может быть преобразована в составную часть списка. Он принимает предикат в качестве первого аргумента и итерацию в качестве второго аргумента. Он строит итератор, содержащий все элементы начальной коллекции, удовлетворяющей функции предиката. Вот пример, который фильтрует все четные числа в заданном списке целых чисел:

>>>
  >>> четное = лямбда x: x% 2 == 0
>>> список (фильтр (даже, диапазон (11)))
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
  

Обратите внимание, что filter () возвращает итератор, следовательно, необходимо вызывать встроенный тип list , который создает список с учетом итератора.

Реализация, использующая конструкцию понимания списка, дает следующее:

>>>
  >>> [x для x в диапазоне (11), если x% 2 == 0]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
  

Уменьшить

Начиная с Python 3, reduce () превратилась из встроенной функции в функцию модуля functools . Как и map () и filter () , его первые два аргумента являются соответственно функцией и итерацией. Он также может принимать инициализатор в качестве третьего аргумента, который используется в качестве начального значения результирующего аккумулятора.Для каждого элемента итерации reduce () применяет функцию и накапливает результат, который возвращается, когда итерация исчерпана.

Чтобы применить reduce () к списку пар и вычислить сумму первого элемента каждой пары, вы можете написать это:

>>>
  >>> import functools
>>> пары = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> functools.reduce (лямбда-совпадение, пара: совпадение + пара [0], пары, 0)
6
  

Более идиоматический подход с использованием выражения генератора в качестве аргумента функции sum () в этом примере выглядит следующим образом:

>>>
  >>> пары = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> sum (x [0] для x попарно)
6
  

Немного другое и, возможно, более чистое решение устраняет необходимость явного доступа к первому элементу пары и вместо этого использует распаковку:

>>>
  >>> пары = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> сумма (x вместо x, _ попарно)
6
  

Использование подчеркивания ( _ ) — это соглашение Python, указывающее, что вы можете игнорировать второе значение пары.

sum () принимает уникальный аргумент, поэтому выражение генератора не обязательно заключать в круглые скобки.

Лямбды питонические или нет?

PEP 8, руководство по стилю кода Python, гласит:

Всегда используйте оператор def вместо оператора присваивания, который связывает лямбда-выражение напрямую с идентификатором. (Источник)

Это настоятельно не рекомендует использовать лямбда, привязанную к идентификатору, в основном там, где функции должны использоваться и иметь больше преимуществ.PEP 8 не упоминает другие варианты использования лямбда . Как вы видели в предыдущих разделах, лямбда-функции, безусловно, могут иметь хорошее применение, хотя и ограничены.

Возможный способ ответить на этот вопрос состоит в том, что лямбда-функции идеально подходят для Pythonic, если больше нет доступных Pythonic. Я избегаю определения того, что означает «Pythonic», оставляя вам определение, которое лучше всего соответствует вашему мышлению, а также вашему личному стилю программирования или стилю программирования вашей команды.

Помимо узких рамок Python lambda , Как написать красивый код Python с помощью PEP 8 — отличный ресурс, который вы, возможно, захотите проверить относительно стиля кода в Python.

Заключение

Теперь вы знаете, как использовать функции Python lambda и можете:

  • Напишите лямбды Python и используйте анонимные функции
  • Выбирайте с умом между лямбдами или обычными функциями Python
  • Избегайте чрезмерного использования лямбд
  • Использование лямбда-выражений с функциями высшего порядка или ключевыми функциями Python

Если у вас есть склонность к математике, вы можете повеселиться, исследуя увлекательный мир лямбда-исчисления.

Лямбды Python похожи на соль. Щепотка в спаме, ветчине и яйцах усилит вкус, но слишком много — испортит блюдо.