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lambda 能做的, 基本上普通函数都可以做到。 lambda 的主要作用是简化表达式, 并且似乎尤其适合于表达科学计算公式。 结合 map, reduce 等函数,可以获得更强大而“优雅”的表达能力。 这里的“优雅”并不一定表示易理解性,而常常是因为一句短小精炼的代码使得人眼前一亮。

以下代码演示 lambda 的用法及 python 并发编程。

 

import pp
from multiprocessing import Process, Pool, Pipe def addNFunc(n):
return lambda x:x+n def fac(n):
if n <= 1:
return 1
return reduce(lambda x,y: x*y, map(addNFunc(1), range(n))) def computingFacOfRange(begin, end):
for i in map(addNFunc(begin), range(end-begin+1)):
print i, '! =', fac(i) def another():
print 'another quick job' def QuadraticSum(n, m):
''' compute 1^m + 2^m + ... + n^m '''
if n <= 1:
return 1
return reduce(lambda x,y: x+y**m, map(addNFunc(1), range(n))) def expressQS(n,m):
if n <= 1:
return ''
return reduce(lambda x,y: "%s+%s" %(str(x),str(y)+'^'+str(m)), map(addNFunc(1), range(n))) def obtainQuadraticSum(n, m):
return "%s=%s" % (expressQS(n, m), QuadraticSum(n,m)) def obtainQuadraticSumByPipe(conn, n, m):
conn.send(obtainQuadraticSum(n, m)) def printQuadraticSum(n, m):
print obtainQuadraticSum(n, m) def testQuadraticSum():
for n in [1,2,3,4,5]:
for m in [-1,1,2,3]:
printQuadraticSum(n, m) def usingPP():
''' using pp module for python concurrent programming '''
nworkers = 10
ppservers = ()
job_server = pp.Server(nworkers, ppservers=ppservers) print "Starting pp with", job_server.get_ncpus(), "workers" jobs = []
for i in range(nworkers):
jobs.append(job_server.submit(computingFacOfRange, (i*10+1, (i+1)*10), (fac,addNFunc,))) jobs.append(job_server.submit(another, ())) for job in jobs:
job() job_server.print_stats() def usingMultiprocess():
''' using multiprocessing module for python concurrent programming '''
num = 100
processes = [] print '************ using original process ***********'
input_conn, output_conn = Pipe()
for m in [-1,1,2,3]:
p = Process(target=obtainQuadraticSumByPipe, args=(input_conn, num,m,))
p.start()
print output_conn.recv() print '------------- using Pool -------------'
pool = Pool(processes=4)
for m in [-1,1,2,3]:
pool.apply(printQuadraticSum, (num,m)) if __name__ == '__main__':
testQuadraticSum()
usingPP()
usingMultiprocess()

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