Menu

Лямбды что это такое: Лямбда-зонд,что это такое,для чего он нужен и как его проверить? — Общие материалы

Содержание

Лямбда-зонд,что это такое,для чего он нужен и как его проверить? — Общие материалы

Лямбда-зонд. Агент экологической разведки


О назначении лямбда-зонда, или кислородного датчика, сегодня хотя бы приблизительно знает большинство автовладельцев. Пополнить багаж знаний позволит информация, предоставленная российским представительством группы компаний Bosch.

Принцип действия лямбда-зонда

При сгорании в бензиновом двигателе происходит физико-химический процесс, в ходе которого углеводородные молекулы топлива реагируют с кислородом, содержащимся в поступающем воздухе. Возникающие при этом химические соединения на 99% безвредны (азот, углекислый газ, водяной пар), но оставшийся процент содержит вредные элементы, такие, как угарный газ CO, несгораемые углеводороды HC и окиси азота NOx. Одной из целей развития автомобильных технологий является устранение этих компонентов эмиссии в максимально возможной степени. Ключевыми факторами при этом являются оптимизация процесса сгорания в двигателе и система очистки выхлопа.

Трехканальный каталитический конвертер по-прежнему остается наиболее эффективным средством преобразования HC и CO в безопасные воду и углекислый газ (окисление) и NOx в азот (восстановление) в бензиновых двигателях. В то же время катализатор работает только в узком диапазоне пропорций воздушно-топливной смеси, близком к 14,7:1 (λ=1). Если смесь перенасыщена топливом (λ«1), коэффициент преобразования NOx остается высоким, но CO и HC окисляются недостаточно. Если смесь слишком бедная (λ>1), ситуация меняется на противоположную.

Для поддержания оптимальной пропорции воздушно-топливной смеси необходим датчик, передающий сведения о составе выхлопных газов в систему управления двигателем. Именно для этого служит лямбда-зонд, измеряющий остаточное содержание кислорода в выхлопном газе и передающий эти данные в блок управления в форме электрического сигнала. В зависимости от сигнала воздушно-топливная смесь обогащается или обедняется. В дизельных двигателях лямбда-зонд выполняет другую функцию: вместе с массовым расходомером воздуха он помогает точно определять степень рециркуляции выхлопных газов для каждого рабочего режима.

Типы зондов

За последние тридцать лет получили распространение два типа лямбда-зондов — стоковые LSH и LSF и широкополосные LSU. В стоковых выхлопные газы проходят по внешней стороне керамического измерительного элемента, внутри которого находится эталонный воздух. В зависимости от остаточного содержания кислорода в выхлопе, на двух полюсах сенсорного элемента возникает разная концентрация молекул кислорода. Поскольку керамический датчик пропускает ионы кислорода, они могут перемещаться между двумя сторонами сенсорной ячейки, создавая электрическое напряжение. Стоковые датчики генерируют высокое напряжение (около 0,9 В) при насыщенной смеси (низкое содержание остаточного кислорода в выхлопных газах) и низкое (около 0,1 В) — при бедной смеси (высокое содержание кислорода). Скачок напряжения между отдельными уровнями происходит при λ=1. Классический стоковый зонд с подогревом или без представляет собой так называемый контактный датчик. В 1994 г. компания Bosch первой в мире начала на базе керамической планарной технологии серийный выпуск стоковых зондов, устойчивых к высоким температурам и воздействиям окружающей среды. Современное поколение зондов LSF4.2 отличается быстрым временем реагирования, готовностью к работе через 10 секунд после пуска двигателя и долгим сроком службы.

Широкополосные зонды, выпускающиеся с 1998 г., отличаются от стоковых более широким диапазоном измерения и производятся исключительно на базе планарной технологии. Принцип действия широкополосного зонда основан на постоянном поддержании значения λ=1 в измерительной камере при помощи насосного тока. Измерительная камера отделена от потока выхлопных газов пористым диффузионным барьером. При насыщенной смеси в измерительную ячейку накачивается кислород, для чего к насосной ячейке подводится «отрицательный» ток. При λ=1 насосный ток равен нулю. При обедненной смеси кислород выкачивается из измерительной ячейки «положительным» током.

Исходящий сигнал широкополосного зонда пропорционален остаточному содержанию кислорода в выхлопных газах. Такие датчики необходимы, прежде всего, в бензиновых двигателях с прямым впрыском на обедненных смесях, а также в газовых и дизельных двигателях, чтобы блок управления двигателем мог получать точные данные о составе смеси даже при λ>1. Последнее поколение широкополосных зондов Bosch, LSU4.9, поддерживает диапазон измерений при значениях от 0,7 до бесконечности, а также отличается высоким уровнем точности сигнала и временем реагирования менее 30 мс. Благодаря этому возможен индивидуальный контроль состава смеси для каждого цилиндра и, как следствие, более экономичная и экологичная работа двигателя. Полная готовность датчика к работе достигается в течение менее 10 секунд после пуска двигателя, что позволяет еще больше сократить вредные выбросы в фазе прогрева.

Текущие разработки

Лямбда-зонды Bosch© Фото: BoschСтоковые и широкополосные зонды еще долго будут использоваться в современных транспортных средствах, при этом выбор типа датчика автопроизводителем будет зависеть от конструкции двигателя и профиля требований. В некоторых случаях могут применяться комбинации зондов обоих типов. Например, с широкополосным датчиком перед катализатором и стоковым после него.

Лямбда-зонды непрерывно совершенствуются: в настоящее время специалисты Bosch разрабатывают передовой широкополосный датчик с расширенным диапазоном измерения, сокращенным временем реагирования и намного более долгим сроком службы. Новый зонд под условным названием LSU ADV должен поступить в серийное производство в 2007 г. По заявлениям Bosch, он способен обнаруживать остаточное содержание кислорода в выхлопных газах уже при λ=0,65, время реагирования составляет менее 30 мс, а в рабочее состояние зонд приходит всего за 5 секунд. Разработчики компании утверждают, что характеристики зонда LSU ADV делают возможными совершенно новые функции и способы применения, например мониторинг насоса дополнительного воздуха в фазе прогрева или монтаж зонда перед турбокомпрессором. Установка датчика рядом с двигателем позволяет еще точнее контролировать состав смеси индивидуально для каждого цилиндра. Другие направления совершенствования лямбда-зонда — повышение водостойкости и миниатюризация, связанная с постоянным сокращением монтажного пространства в современных автомобилях.

Справка

Группа компаний Bosch является ведущим международным производителем автомобильного и промышленного оборудования, потребительских и бытовых изделий. Объем продаж корпорации, штат которой насчитывает около 250 тысяч сотрудников, составил в 2005 финансовом году 41,5 млрд евро. Основанная Робертом Бошем (1861–1942) в 1886 году в Штутгарте под названием «Мастерская точной механики и электротехники», компания в настоящее время является крупнейшим концерном в области производства, сбыта и технического обслуживания, насчитывая около 270 дочерних компаний и свыше 12 тысяч сервисных центров в более чем 140 странах.

Особая учредительская структура группы компаний Bosch гарантирует ее финансовую независимость и свободу предпринимательства. Она позволяет компании осуществлять необходимые инвестиции, обеспечивающие ее будущее, а также выполнять все социальные обязательства, как было завещано ее основателем. 92% Robert Bosch GmbH принадлежат благотворительному фонду Robert Bosch Stiftung. Предпринимательская деятельность осуществляется компанией Robert Bosch Industrietreuhand KG.

В России в 1904 году было открыто одно из первых зарубежных представительств компании. В настоящее время Bosch представлена пятью компаниями и производственными филиалами в 14 городах Российской Федерации с общим штатом 1720 человек. Bosch представляет в России широкую линейку высококачественных продуктов: от автомобильных запчастей, диагностического оборудования и электроинструментов до бытовой техники, систем безопасности и промышленного оборудования.

В 2005 году консолидированные продажи на российском рынке увеличились с ?248 млн до ?287 млн. Общие продажи за прошедший финансовый год, включая показатели неконсолидированных предприятий, возросли с ?321 млн до ?402 млн.

www.5koleso.ru

Лямбда-зонды Bosch © Фото Bosch:

Лямбды — Kotlin

В Kotlin функции являются функциями первого класса. Это значит, что они могут храниться в переменных и структурах данных, передаваться в качестве аргументов и возвращаться из других функций высшего порядка. Вы можете работать с функциями любым способом, который возможен для других нефункциональных значений.

Чтобы это облегчить, Kotlin, как статически типизированный язык программирования, использует семейство функциональных типов для представления функций и предоставляет набор специализированных языковых конструкций, таких как лямбда-выражения.

Функции высшего порядка

Функция высшего порядка — это функция, которая принимает функции как параметры, или возвращает функцию в качестве результата.

Хорошим примером такой функции является идиома функционального программирования fold для коллекций, которая принимает начальное значение — accumulator вместе с комбинирующей функцией и строит возвращаемое значение, последовательно комбинируя текущее значение accumulator с каждым элементом коллекции, заменяя значение accumulator.

fun <T, R> Collection<T>.fold(
    initial: R,
    combine: (acc: R, nextElement: T) -> R
): R {
    var accumulator: R = initial
    for (element: T in this) {
        accumulator = combine(accumulator, element)
    }
    return accumulator
}

В приведённом выше коде параметр combine имеет функциональный тип (R, T) -> R, поэтому он принимает функцию, которая принимает два аргумента типа R

и T и возвращает значение типа R. Он вызывается внутри цикла for и присваивает accumulator возвращаемое значение.

Чтобы вызвать fold, вы должны передать ему экземпляр функционального типа в качестве аргумента и лямбда-выражение (описание ниже). Лямбда-выражения часто используются в качестве параметра функции высшего порядка.

fun main() {
    val items = listOf(1, 2, 3, 4, 5)

    // Лямбда - это блок кода, заключенный в фигурные скобки.
    items.fold(0, {
        // Если у лямбды есть параметры, то они указываются перед знаком '->'
        acc: Int, i: Int ->
        print("acc = $acc, i = $i, ")
        val result = acc + i
        println("result = $result")
        // Последнее выражение в лямбде считается возвращаемым значением:
        result
    })

    // Типы параметров в лямбде необязательны, если они могут быть выведены:
    val joinedToString = items.fold("Elements:", { acc, i -> acc + " " + i })

    // Ссылки на функции также могут использоваться для вызовов функций высшего порядка:
    val product = items.fold(1, Int::times)

    println("joinedToString = $joinedToString")
    println("product = $product")
}

Функциональные типы

Kotlin использует семейство функциональных типов, таких как (Int) -> String, для объявлений, которые являются частью функций: val onClick: () -> Unit = ....

Эти типы имеют специальные обозначения, которые соответствуют сигнатурам функций, то есть их параметрам и возвращаемым значениям:

  • У всех функциональных типов есть список с типами параметров, заключенный в скобки, и возвращаемый тип: (A, B) -> C обозначает тип, который предоставляет функции два принятых аргумента типа A и B, а также возвращает значение типа C. Список с типами параметров может быть пустым, как, например, в () -> A. Возвращаемый тип Unit не может быть опущен;
  • У функциональных типов может быть дополнительный тип — получатель (ориг.: receiver), который указывается в объявлении перед точкой: тип A.(B) -> C описывает функции, которые могут быть вызваны для объекта-получателя A с параметром B и возвращаемым значением C. Литералы функций с объектом-приёмником часто используются вместе с этими типами;
  • Останавливаемые функции (ориг.: suspending functions) принадлежат к особому виду функциональных типов, у которых в объявлении присутствует модификатор suspend, например, suspend () -> Unit или suspend A.(B) -> C.

Объявление функционального типа также может включать именованные параметры: (x: Int, y: Int) -> Point. Именованные параметры могут быть использованы для описания смысла каждого из параметров.

Чтобы указать, что функциональный тип может быть nullable, используйте круглые скобки: ((Int, Int) -> Int)?.

При помощи круглых скобок функциональные типы можно объединять: (Int) -> ((Int) -> Unit).

Стрелка в объявлении является правоассоциативной (ориг.: right-associative), т.е. объявление (Int) -> (Int) -> Unit эквивалентно объявлению из предыдущего примера, а не ((Int) -> (Int)) -> Unit.

Вы также можете присвоить функциональному типу альтернативное имя, используя псевдонимы типов.

typealias ClickHandler = (Button, ClickEvent) -> Unit

Создание функционального типа

Существует несколько способов получить экземпляр функционального типа:

  • Используя вызываемую ссылку на существующее объявление:

    К ним относятся привязанные вызываемые ссылки, которые указывают на член конкретного экземпляра: foo::toString.

  • Используя экземпляр пользовательского класса, который реализует функциональный тип в качестве интерфейса:
class IntTransformer: (Int) -> Int {
    override operator fun invoke(x: Int): Int = TODO()
}

val intFunction: (Int) -> Int = IntTransformer()

При достаточной информации компилятор может самостоятельно вывести функциональный тип для переменной.

val a = { i: Int -> i + 1 } // Выведенный тип - (Int) -> Int

Небуквальные (ориг.: non-literal) значения функциональных типов с и без получателя являются взаимозаменяемыми, поэтому получатель может заменить первый параметр, и наоборот. Например, значение типа (A, B) -> C может быть передано или назначено там, где ожидается A.(B) -> C, и наоборот.

fun main() {
    val repeatFun: String.(Int) -> String = { times -> this.repeat(times) }
    val twoParameters: (String, Int) -> String = repeatFun // OK

    fun runTransformation(f: (String, Int) -> String): String {
        return f("hello", 3)
    }
    val result = runTransformation(repeatFun) // OK

    println("result = $result")
}

Обратите внимание, что функциональный тип без получателя выводится по умолчанию, даже если переменная инициализируется со ссылкой на функцию-расширение. Чтобы это изменить, укажите тип переменной явно.

Вызов экземпляра функционального типа

Значение функционального типа может быть вызвано с помощью оператора invoke(...): f.invoke(x) или просто f(x).

Если значение имеет тип получателя, то объект-приёмник должен быть передан в качестве первого аргумента. Другой способ вызвать значение функционального типа с получателем — это добавить его к объекту-приёмнику, как если бы это была функция-расширение: 1.foo(2).

Пример:

fun main() {
    val stringPlus: (String, String) -> String = String::plus
    val intPlus: Int.(Int) -> Int = Int::plus

    println(stringPlus.invoke("<-", "->"))
    println(stringPlus("Hello, ", "world!"))

    println(intPlus.invoke(1, 1))
    println(intPlus(1, 2))
    println(2.intPlus(3)) // вызывается как функция-расширение
}

Встроенные функции

Иногда выгодно улучшить производительность функций высшего порядка, используя встроенные функции (ориг.: inline functions).

Лямбда-выражения и анонимные функции

Лямбда-выражения и анонимные функции — это «функциональный литерал», то есть необъявленная функция, которая немедленно используется в качестве выражения. Рассмотрим следующий пример:

max(strings, { a, b -> a.length < b.length })

Функция max является функцией высшего порядка, потому что она принимает функцию в качестве второго аргумента. Этот второй аргумент является выражением, которое в свою очередь есть функция, то есть функциональный литерал. Как функция он эквивалентен объявлению:

fun compare(a: String, b: String): Boolean = a.length < b.length

Синтаксис лямбда-выражений

Полная синтаксическая форма лямбда-выражений может быть представлена следующим образом:

val sum: (Int, Int) -> Int = { x: Int, y: Int -> x + y }
  • Лямбда-выражение всегда заключено в скобки {...};
  • Объявление параметров при таком синтаксисе происходит внутри этих скобок и может включать в себя аннотации типов;
  • Тело функции начинается после знака ->;
  • Если тип возвращаемого значения не Unit, то в качестве возвращаемого типа принимается последнее (а возможно и единственное) выражение внутри тела лямбды.

Если вы вынесите все необязательные объявления, то, что останется, будет выглядеть следующим образом:

val sum = { x: Int, y: Int -> x + y }

Передача лямбды в качестве последнего параметра

В Kotlin существует соглашение: если последний параметр функции является функцией, то лямбда-выражение, переданное в качестве соответствующего аргумента, может быть вынесено за круглые скобки.

val product = items.fold(1) { acc, e -> acc * e }

Такой синтаксис также известен как trailing lambda.

Когда лямбда-выражение является единственным аргументом функции, круглые скобки могут быть опущены.

run { println("...") }

it: неявное имя единственного параметра

Очень часто лямбда-выражение имеет только один параметр.

Если компилятор способен самостоятельно определить сигнатуру, то объявление параметра можно опустить вместе с ->. Параметр будет неявно объявлен под именем it.

ints.filter { it > 0 } // этот литерал имеет тип '(it: Int) -> Boolean'

Возвращение значения из лямбда-выражения

Вы можете вернуть значение из лямбды явно, используя оператор return. Либо неявно будет возвращено значение последнего выражения.

Таким образом, два следующих фрагмента равнозначны:

ints.filter {
    val shouldFilter = it > 0
    shouldFilter
}

ints.filter {
    val shouldFilter = it > 0
    [email protected] shouldFilter
}

Это соглашение, вместе с передачей лямбда-выражения вне скобок, позволяет писать код в стиле LINQ.

strings.filter { it.length == 5 }.sortedBy { it }.map { it.uppercase() }

Символ подчеркивания для неиспользуемых переменных

Если параметр лямбды не используется, то разрешено его имя заменить на символ подчёркивания.

map.forEach { _, value -> println("$value!") }

Деструктуризация в лямбдах

Деструктуризация в лямбдах описана в Деструктурирующие объявления.

Анонимные функции

Единственной особенностью синтаксиса лямбда-выражений, о которой ещё не было сказано, является способность определять и назначать возвращаемый функцией тип. В большинстве случаев в этом нет особой необходимости, потому что он может быть вычислен автоматически. Однако, если у вас есть потребность в определении возвращаемого типа, вы можете воспользоваться альтернативным синтаксисом: анонимной функцией.

fun(x: Int, y: Int): Int = x + y

Объявление анонимной функции выглядит очень похоже на обычное объявление функции, за исключением того, что её имя опущено. Тело такой функции может быть описано и выражением (как показано выше), и блоком.

fun(x: Int, y: Int): Int {
    return x + y
}

Параметры функции и возвращаемый тип обозначаются таким же образом, как в обычных функциях. за исключением того, что тип параметра может быть опущен, если его значение следует из контекста.

ints.filter(fun(item) = item > 0)

Аналогично и с типом возвращаемого значения: он вычисляется автоматически для функций-выражений или же должен быть явно определён (если не является типом Unit) для анонимных функций с блоком в качетсве тела.

Обратите внимание, что параметры анонимных функций всегда заключены в круглые скобки (...). Приём, позволяющий оставлять параметры вне скобок, работает только с лямбда-выражениями.

Одним из отличий лямбда-выражений от анонимных функций является поведение оператора return (non-local returns). Слово return, не имеющее метки (@), всегда возвращается из функции, объявленной ключевым словом fun. Это означает, что return внутри лямбда-выражения возвратит выполнение к функции, включающей в себя это лямбда-выражение. Внутри анонимных функций оператор return, в свою очередь, выйдет, собственно, из анонимной функции.

Замыкания

Лямбда-выражение или анонимная функция (так же, как и локальная функция или анонимные объекты) имеет доступ к своему замыканию, то есть к переменным, объявленным вне этого выражения или функции. Переменные, захваченные в замыкании, могут быть изменены в лямбде.

var sum = 0
ints.filter { it > 0 }.forEach {
    sum += it
}
print(sum)

Литералы функций с объектом-приёмником

Функциональные типы с получателем, такие как A.(B) -> C, могут быть вызваны с помощью особой формы – литералов функций с объектом-приёмником.

Как было сказано выше, Kotlin позволяет вызывать экземпляр функционального типа с получателем, предоставляющим объект-приёмник.

Внутри тела литерала объект-приёмник, переданный при вызове функции, становится неявным this, поэтому вы можете получить доступ к членам этого объекта-приёмника без каких-либо дополнительных определителей, а обращение к самому объекту-приёмнику осуществляется с помощью выражения this.

Это схоже с принципом работы функций-расширений, которые позволяют получить доступ к членам объекта-приёмника внутри тела функции.

Ниже приведён пример литерала с получателем вместе с его типом, где plus вызывается для объекта-приёмника:

val sum: Int.(Int) -> Int = { other -> plus(other) }

Синтаксис анонимной функции позволяет вам явно указать тип приёмника. Это может быть полезно в случае, если вам нужно объявить переменную типа нашей функции для использования в дальнейшем.

val sum = fun Int.(other: Int): Int = this + other

Лямбда-выражения могут быть использованы как литералы функций с приёмником, когда тип приёмника может быть выведен из контекста. Один из самых важных примеров их использования это типобезопасные строители (ориг.: type-safe builders).

class HTML {
    fun body() { ... }
}

fun html(init: HTML.() -> Unit): HTML {
    val html = HTML() // создание объекта-приёмника
    html.init()       // передача приёмника в лямбду
    return html
}


html {     // лямбда с приёмником начинается тут
    body() // вызов метода объекта-приёмника
}

Свободные каппа- и лямбда-цепи иммуноглобулинов в сыворотке, IgG

Количественное исследование свободных каппа- и лямбда-цепей иммуноглобулинов в крови, используемое для диагностики, оценки прогноза и контроля лечения моноклональных гаммапатий и некоторых других лимфопролиферативных заболеваний.

Синонимы русские

Свободные κ и λ цепи иммуноглобулинов в крови; свободные легкие цепи иммуноглобулинов в крови.

Синонимы английские

Free Light Chains, FLCs; FLCs, κ and λ; Serum FLC, sFLC.

Метод исследования

Иммуноферментный анализ (ИФА).

Единицы измерения

Мкг/мл (микрограмм на миллилитр).

Какой биоматериал можно использовать для исследования?

Венозную кровь.

Как правильно подготовиться к исследованию?

  • Исключить физическое и эмоциональное перенапряжение в течение 30 минут до исследования.
  • Не курить в течение 30 минут до исследования.

Общая информация об исследовании

Моноклональные гаммапатии – это группа заболеваний, при которых наблюдается моноклональная пролиферация плазматических клеток (множественная миелома, макроглобулинемия Вальденстрема, моноклональная гаммапатия неясного значения и другие). Как правило, при этих заболеваниях измененные плазматические клетки секретируют иммуноглобулины или их компоненты (общее название – парапротеины), которые обуславливают клиническую картину заболевания и могут быть измерены в диагностических целях.

Различные виды опухолей плазматических клеток секретируют разные парапротеины:

  • Моноклональный иммуноглобулин – полноценная молекула иммуноглобулина, состоящая из легких и тяжелых цепей. Чаще всего выявляется гиперсекреция иммуноглобулина IgG.
  • Легкие цепи. В этом случае полноценной сборки иммуноглобулинов не происходит, а опухолевые клетки секретируют только (или преимущественно) легкие цепи иммуноглобулинов. Эти легкие цепи получили название свободных, в отличие от легких цепей, связанных с тяжелыми цепями в молекуле иммуноглобулина. Свободные легкие цепи иммуноглобулинов также называют белок Бенс-Джонса. Миелома, секретирующая только легкие цепи, известна как миелома Бенс-Джонса. В течение длительного времени выявление свободных легких цепей было невозможно, так как не существовало методов, дифференцирующих свободные и связанные легкие цепи. Впоследствии, с изобретением таких методов, стало известно, что гиперпродукция свободных легких цепей наблюдается не только при множественной миеломе, но и некоторых других заболеваниях, в том числе при AL-типе амилоидоза и болезнях отложения легких цепей.
  • Несекретирующие опухоли плазматических клеток. Несмотря на пролиферацию плазматических клеток, они не секретируют ни иммуноглобулинов, ни их отдельных фрагментов.

Для диагностики моноклональных гаммапатий могут быть использованы следующие лабораторные методы:

  • электрофорез и иммунофиксация белков сыворотки;
  • электрофорез и иммунофиксация белков мочи, в том числе определение белка Бенс-Джонса;
  • определение свободных легких цепей иммуноглобулинов в сыворотке или в моче с помощью иммуноферментного анализа (ИФА).

Метод ИФА является относительно новым (был разработан в 2001 г.), однако, благодаря своим преимуществам, он был включен в стандартный алгоритм обследования пациентов с подозрением на моноклональную гаммапатию. Метод основан на выявлении эпитопов легких цепей, которые доступны в молекулах свободных легких цепей и скрыты в молекулах иммуноглобулинов, что делает его специфичным именно для свободных легких цепей. Анализу на свободные легкие цепи может быть подвергнута как кровь, так и моча.

Основным преимуществом определение FLCs с помощью ИФА является его более высокая по сравнению с другими методами чувствительность. Так, например, с помощью электрофореза сыворотки можно определить моноклональный иммуноглобулин при его уровне 500-2000 мг/л. Чувствительность метода иммунофиксации белков сыворотки примерно в 10 раз выше. Электрофорез и иммунофиксация белков мочи – более чувствительные методы с разрешающей способностью 20-50 мг/л. Эти методы, однако, по-прежнему недостаточно чувствительны для выявления заболеваний, при которых концентрация FLCs низкая (миелома Бенс-Джонса, AL-тип амилоидоза и болезни отложения легких цепей). С помощью метода ИФА удается определить FLCs в сыворотке крови при их концентрации на уровне всего лишь 1,5-3 мг/л.

В 80% случаев опухоли плазматических клеток секретируют такое количество иммуноглобулинов, которые могут быть с легкостью измерены с помощью электрофоретических методов. И хотя, как правило, эти опухоли также секретируют и FLCs, в этой группе пациентов исследование FLCs с помощью ИФА не добавляет значимой диагностической информации. Это исследование позволяет не пропустить с помощью электрофоретических методов моноклональные гаммапатии, секретирующие легкие цепи в низкой концентрации.

Следует отметить, что повышение концентрации свободных легких цепей не всегда говорит о наличии моноклональной гаммапатии. Их концентрация также возрастает при поликлональных гаммапатиях, наблюдаемых при некоторых инфекционных заболеваниях или нарушении функции почек. При поликлональных гаммапатиях, однако, происходит пропорциональное увеличение как каппа-, так и лямбда-цепей и соотношение κ/λ остается нормальным. При моноклональных гаммапатиях возрастает концентрация только одного из двух типов легких цепей и соотношение κ/λ изменяется. Поэтому для дифференциальной диагностики моно- и поликлональных гаммапатий при выявлении повышенной концентрации свободных легких цепей целесообразно провести раздельное определение концентрации каппа- и лямбда-цепей и рассчитать их соотношение κ/λ.

Концентрация FLCs и соотношение κ/λ могут быть использованы в качестве прогностических факторов при оценке риска прогрессии моноклональной гаммапатии неясного значения или бессимптомной миеломы в симптоматическую миелому. Кроме моноклональных гаммапатий, FLCsмогут быть использованы для прогноза некоторых В-клеточных лимфом.

Определение FLCs с помощью ИФА может быть использовано для контроля лечения моноклональных гаммапатий. Благодаря короткому времени полужизни FLCs (2-6 часов по сравнению с интактным иммуноглобулином – 21 день), FLCs – это более динамичный клинико-лабораторный маркер, с помощью которого можно быстрее оценить ответ на лечение. Это особенно справедливо для мониторинга миеломы Бенс-Джонса. Обычно для контроля лечения этого заболевания проводят многократные исследования белка Бенс-Джонса в суточной моче, что неудобно и для врача, и для пациента. Показано, что определение FLCs в сыворотке с помощью ИФА даже лучше отражает объем опухоли, чем протеинурия Бенс-Джонса, и, вероятно, скоро совсем заменит этот анализ.

Результат исследования оценивается с учетом дополнительных клинических, лабораторных и инструментальных данных.

Для чего используется исследование?

  • Для диагностики, оценки прогноза и контроля лечения моноклональных гаммапатий (множественной миеломы, первичного амилоидоза, моноклональной гаммапатии неясного значения) и некоторых других лимфопролиферативных заболеваний.

Когда назначается исследование?

  • При подозрении на множественную миелому или другие заболевания из группы моноклональных гаммапатий;
  • при оценке прогноза некоторых В-клеточных лимфом.

Что означают результаты?

Референсные значения

Свободные каппа-цепи иммуноглобулинов в сыворотке: 3.25 — 15.81 мкг/мл

Свободные лямбда-цепи иммуноглобулинов в сыворотке: 3.23 — 28.05 мкг/мл

Индекс содержания каппа/лямбда легких цепей иммуноглобулинов: 0.3 — 1.9

Причины повышения:

  • множественная миелома;
  • первичный системный амилоидоз;
  • солитарная плазмоцитома;
  • моноклональная гаммапатия неясного значения;
  • хронический лимфолейкоз;
  • В-клеточная лимфома;
  • заболевания почек;
  • инфекционные заболевания;
  • аутоиммунные заболевания.

Причины понижения:

  • контроль заболевания на фоне лечения.

Что может влиять на результат?

  • Нарушение функции почек;
  • сопутствующие инфекционно-воспалительные или аутоиммунные заболевания.

Важные замечания

  • Повышение концентрации свободных легких цепей не всегда говорит о наличии моноклональной гаммапатии;
  • результат исследования следует интерпретировать с учетом дополнительных клинических, лабораторных и инструментальных данных.

Также рекомендуется

[20-018] Свободные лямбда-цепи иммуноглобулинов в сыворотке

[20-015] Свободные каппа-цепи иммуноглобулинов в сыворотке

[06-035] Белок общий в сыворотке

[06-038] Белок общий в моче

[08-010] Суммарные иммуноглобулины G (IgG) в сыворотке

[08-011] Суммарные иммуноглобулины M (IgM) в сыворотке

[06-011] Белковые фракции в сыворотке

[13-101] Белок Бенс-Джонса, количественно (иммунофиксация мочи)

[13-056] Иммунофиксация иммуноглобулинов сыворотки крови с антисыворотками IgG, A, M K, L с количественным определение парапротеина

Кто назначает исследование?

Врач общей практики, онколог, гематолог.

Литература

  • Tosi P, Tomassetti S, Merli A, Polli V. Serum free light-chain assay for the detection and monitoring of multiple myeloma and related conditions. Ther Adv Hematol. 2013 Feb;4(1):37-41. doi: 10.1177/2040620712466863.
  • Jenner E. Serum free light chains in clinical laboratory diagnostics. Clin Chim Acta. 2014 Jan 1;427:15-20. doi: 10.1016/j.cca.2013.08.018. Epub 2013 Aug 30.

Как выбрать лямбда-зонд | Новости автомира

О том, что такое кислородный датчик или лямбда-зонд водитель неожиданно для себя узнает тогда, когда его машина вдруг перестает хорошо разгоняться, тяга мотора падает, а аппетит ДВС заметно возрастает. В то же время показания газоанализатора фиксируют повышенное значение угарного газа (СО) в отработанных газах. Справедливости ради нужно отметить, что подобная ситуация возникает при пробеге автомобиля, составляющем более 100 000 км. Это значит, что, скорее всего, неисправен лямбда-зонд, и нужно поспешить в автосервис.

Всякая сложная система, каковой и является автомобиль, требует точности и бесперебойной работы, что осуществляется за счет датчиков и точек контроля. Когда отказывает один из узлов, другие тоже начинают давать сбой, чтобы неисправность была сразу обнаружена, и можно было ее устранить. Одной из таких контрольных точек можно считать датчик кислорода, он же лямбда-зонд, который предназначен для контроля работы двигателя. Чтобы понять, чем так важна данная деталь, и какие функции выполняет, попробуем разобраться, как она устроена.

Для чего устанавливается лямбда-зонд

Функцией автомобильного лямбда-зонда является определения и регулировка количества остаточного или не участвовавшего в процессе горения кислорода в общем составе автомобильного выхлопа. Если кислорода недостаточно, то топливо полностью сгорать никогда не будет. Как результат, кроме углекислого газа (он же СО2) в составе выхлопе присутствует ядовитый газ СО, называемый иначе угарным. При худшем сгорании топлива уменьшается мощность двигателя, и он быстрее изнашивается. При избытке объема кислорода несгоревший бензин попадает в выхлопную часть.

Избыток воздуха ведет к сгоранию топлива при повышенной температуре, что приводит к быстрому износу поршней, свечей, равно как и клапанов. Величина мощности ДВС при этом идет на убыль. Избыток кислорода ведет к тому, что ядовитый оксид азота (NOх) не распадается на абсолютно безвредный азот (N), а также кислородные соединения (Ох).

В каких случаях необходимо менять лямбда-зонд

Датчик кислорода, как правило, не меняют до тех пор, пока он более или менее исправен, так как деталь недешевая. Обнаружить проблему лямбда-зонда можно с помощью диагностики. Если рассматривать ресурсы существующих сегодня кислородных датчиков, то они приблизительно такие:

  • Циркониевые датчики, не оснащенные подогревом – от 50 до 80 тыс. км;
  • Циркониевые датчики, имеющие подогрев – до 100 тыс. км;
  • Датчики циркониевые широкополосные – до 160 тыс. км.

Необходимость замены могут определить на СТО во время проверки, когда специалист обнаруживает, что лямбда-зонд еще работает, но уже на «последнем издыхании». Это означает, что деталь следует менять незамедлительно.

 

Основные причины поломки кислородного датчика

Кроме того случая, когда происходит естественная поломка в силу длительной эксплуатации, кислородный датчик может выходить из строя потому, что:

  • Во внутреннюю часть корпуса попадает тосол или жидкость из тормозной системы;
  • Чистка корпуса осуществлялась с использованием не подходящих для этого средств;
  • В топливе содержится большое количество свинца;
  • Произошел перегрев корпуса по причине заправки топливом низкого качества. Перегрев случается в тех случаях, когда вышел из строя прибор охлаждающей жидкости То же случается при поломке регулятора давления, износу топливного фильтра. Загрязненный бензин при этом проникает в камеру сгорания.

Неисправный датчик кислорода не подлежит ремонту, его можно только заменить на новый.

Система, обеспечивающая обратную связь

Так как условия, в которых эксплуатируется автомобиль, не являются идеальными, то для контроля функции двигателя существует электроника, корректирующая его работу. Лямбда зонд осуществляет такую работу вместе с ЭБУ, что позволяет снимать показания содержащихся газов из выхлопной трубы и корректировать подачу топлива к мотору. Обратная связь предусмотрена как для бензиновых инжекторных, так и для дизельных моторов. Без нормально функционирующего лямбда-зонда система не может обеспечить точный расчет расхода топлива.

Конструкция и принцип работы лямбды

Лямбда-зонд представляет собой батарейку, внутри которой находится керамический электролит, в состав которого входит диоксид циркония. Электроды батареи выполнены из платины. Электролит включается в работу при температуре не ниже 300-350 C, потому лямбда-зонду нужен разогрев. Когда платиновые электроды соприкасаются с воздухом, имеющим определенное содержание кислорода, между электродами возникает разность потенциалов. Элемент устроен таким образом, что снижение объема кислорода в пространстве одного из электродов более допустимого уровня, ведет к значительному росту ЭДС батареи от 0 до , и наоборот.

Основным конструктивным элементом кислородного датчика является пустотелый керамический наконечник, выполненный из оксида циркония. На его внутреннюю и внешнюю поверхность наносится пористое покрытие из платины, которое выполняет функции внутреннего и внешнего электродов. При нагревании до температуры 300-350C материал превращается в диэлектрик, который проводит сигнал от наружного электрода к внутреннему, что возникает от разности соотношения кислорода между выхлопными газами внутри / снаружи автомобильной системы выхлопа. Ионы кислорода начинают двигаться в направлении от одного из электродов к близлежащему, от области с большой концентрацией кислорода или атмосферы в ту область, где концентрация наименьшая – к выхлопу. При этом возникает электрический ток, причем его сила зависит от степени плотности кислорода с обеих сторон. Данный показатель фиксируется и поступает на ЭБУ, задачей которого является регулировать продолжительность работы инжекторов. Для надежности работы датчика имеющиеся в нем внутренние и внешние электроды надежно заизолированы. В свою очередь, погруженная часть, находящаяся в выпускной системе, изолируется от наружного воздуха.

Где устанавливают лямбда-зонд?

В автомобилях может быть установлен один или два кислородных датчика. Когда конструкция предполагает один элемент, то его устанавливают рядом с двигателем. Если требуется подогрев то ближе к двигателю, если нет, то дальше.

Два лямбда-зонда используют в автомобилях, имеющих нейтрализатор, и располагают по обеим сторонам от него. Подобные датчики предназначаются для контролирования работы двигателя, а также для оценки эффективности функций катализатора. Когда устанавливаются два датчика, то первым (входным) в катализатор должен быть широкополосный элемент, а уже на выходе из катализатора – двухточечный. Впрочем, оба могут быть двухточечными.

Конструктивные особенности, типы кислородных датчиков

Принцип работы любого лямбда-зонда остается неизменным, независимо от его конструкции и вносимых изменений и дополнений, которые часто используются производителями. Их вносят по необходимости, из-за недостатков и конструктивно слабых мест датчиков.

Подогрев датчиков. Одним из важных видов усовершенствования является искусственный контролируемый подогрев керамического наконечника с целью ускорить достижение им рабочей температуры. Первые кислородные датчики нагревались от раскаленных выхлопов и устанавливались поближе к двигателю, где температура будет наивысшая. И, тем не менее с учетом того, что датчик должен нагреваться до температуры 350-400C, требовалось некоторое время, в течение которого он не работал. В настоящее время большинство лямбда-зондов оснащены электрическими нагревателями, с которыми датчики быстро выходят на рабочий режим. Такая функция не только помогает оптимизировать расход топлива, но и продлевает жизнь катализатора.

О чем нужно знать:

  • Наиболее распространенный двухточечный датчик имеет самую простую схему работы. Он фиксирует факт различия в концентрации кислорода между атмосферой и автомобильном выхлопе;
  • Широкополосный датчик можно считать продуктом эволюции данного устройства. Его функция заключается в накачке кислорода, который всегда имеется в выпускной системе, в отдельную камеру. Работа осуществляется при подаче тока к устройству. Чем меньше объем кислорода, тем более высокая сила тока потребуется для закачки. Изменение силы тока и будет фиксироваться датчиком;
  • Количество необходимых проводов. При этом различные конструкторские решения в лямбда-зондах могут требовать 1-5 проводов;
  • Цветовая маркировка проводов лямбда-зондов разнится от производителя к производителю. На деле провода темного (т.е. черного) цвета идут на сигнал, а «массовый» провод бывает как белого, так и серого или желтого цвета. «Накальный» провод вывода подогрева всегда бывает красным.

Как проверить исправность лямбда-зонда самостоятельно?

Для проверки можно использовать вольтметр или мультиметр, которые будут фиксировать изменение напряжения на датчике в момент работы двигателя. Проверку осуществляем в следующей последовательности:

  1. Сначала находим датчик, аккуратно вытираем его ветошью и осматриваем наружную часть. Если датчик потемнел и имеет отложения сажи на поверхности, это говорит о том, что он сгорел, то есть вышел из строя;
  2. Затем нужно отключить разъем датчика от электрической системы автомобиля и завести двигатель;
  3. Для того чтобы прогреть датчик повышаем обороты двигателя до 2-3 тыс.об/мин;
  4. Далее, щупы вольтметра подключаются к черному и серому проводу. Плюс подключают на сигнал, минус – на массу. Нормально работающий датчик покажет от 0,2 до 0,8 В, плохо работающий от 0,3 до 0,7 В. Неизменный показатель прибора говорит о том, что датчик нерабочий.

Если лямбда-зонд оказался неисправным, то придется его заменить на новый.

Корректный подбор кислородного датчика

Если кислородный датчик неисправен, то не стоит спешить купить новый в ближайшем магазине, так как, скорее всего, вам предложат то, что есть в наличии. Большинство производителей этой детали в своих каталогах утверждают, что их датчики совмещаются с большинством транспортных средств. При замене на новый элемент в таком случае неисправность сразу не будет заметна, но со временем датчик откажется правильно работать. В конце концов, это скажется на автомобиле. Суть дела в том, что лямбда-зонды разных авто отличны друг от друга конструктивно. Они различаются резьбовой частью, равно как и наличием предварительно подогрева, предусмотренным количеством проводов, разъемами для соединения. В то же время принцип работы и основной элемент датчиков от модели к модели не разнится.

Исходя из этого, лучше всего приобрести оригинал и обращать внимание на маркировку детали, которая должна быть такой же, как и на старом датчике. Если есть желание экономить, то можно приобрести универсальный датчик, специально разработанный для определенной марки автомобиля. Универсальность датчика состоит в том, что он имеет клеммы, подходящие сразу для нескольких автомобилей.

Сколько стоит лямбда-зонд?

Перед покупкой лямбда-зонда рекомендуется заглянуть в соответствующий раздел по ремонту вашего авто и уточнить, во что именно вкручивается датчик. Это может быть просто коллектор или специальная приставка – футорка, которую тоже придется приобрести. Ее цена, в принципе, небольшая. Для автомобилей европейских марок лямбда-зонд может обойтись в разные суммы. Одними из самых качественных на сегодняшний день считаются датчики японских брендов – NKG и Denso, а также немецкого бренда Bosch, хотя они обойдутся совсем недешево. Если хочется сэкономить, то можно приобрети датчик бюджетного класса, к примеру, производства Чехии. К примеру, продукция Profit уже довольно долго поставляется на рынок Украины.

Что касается б/у датчиков, то от них точно можно отказаться, если не хочется выбрасывать деньги «на ветер».

Замена лямбда-зонда

Замена осуществляется обязательно на непрогретом двигателе. Перед заменой нужно отключить зажигание. Приобретая новый датчик, нужно обратить внимание на маркировку. Она должна быть идентичной той, что уже была нанесена производителем на старую деталь. Замена осуществляется в три этапа:

  1. Сначала отключаются провода от датчика;
  2. При помощи гаечного ключа снимается старый лямбда-зонд;
  3. На освободившееся посадочное место устанавливается новый датчик. Помните: работать нужно аккуратно, дабы не повредить резьбу.

По окончании замены подключается проводка и проверяется работоспособность детали.

Вывод

Лямбда-зонд устанавливается во многие современные автомобили неспроста. Это достаточно сложное устройство, которое дает электронике информацию о работе выхлопной системы. Если на автомобиле стоит катализатор, ценность датчика еще больше возрастает. Если требуется замена лямбда-зонда, вы с легкостью сможете выбрать аналог или оригинал и даже поставить новую запчасть самостоятельно.


Лямбда-выражения в Java — Provincial programming

Поддержка лямбда-выражений, реализованная в Java 8, стала одним из наиболее значимых нововведений за последнее время. Будучи упрощённой записью анонимных классов, лямбды позволяют писать более лаконичный код при работе со Stream или Optional. Лямбда-выражения часто используются как совместно со многими API стандартной библиотеки Java, так и со сторонними API, среди которых JavaFX, реактивные стримы и т.д.

Лямбды и функциональные интерфейсы

Лямбда-выражение или просто лямбда в Java — упрощённая запись анонимного класса, реализующего функциональный интерфейс.

Функциональный интерфейс в Java — интерфейс, в котором объявлен только один абстрактный метод. Однако, методов по умолчанию (default) такой интерфейс может содержать сколько угодно, что можно видеть на примере java.util.function.Function. Функциональный интерфейс может быть отмечен аннотацией @FunctionalInterface, но это не обязательное условие, так как JVM считает функциональным любой интерфейс с одним абстрактным методом.

Пример простого функционального интерфейса:

Структура лямбда-выражения

Сигнатура лямбда-выражения соответствует сигнатуре абстрактного метода реализуемого функционального интерфейса. Можно даже сказать, что лямбда-выражение является реализацией абстрактного метода этого функционального интерфейса. Главное отличие сигнатуры лямбда-выражения от сигнатуры метода в том, что она состоит только из двух частей: списка аргументов и тела, разделённых при помощи «->». Возвращаемый тип и возможные выбрасываемые исключения JVM берёт из интерфейса.

Типы аргументов лямбда-выражения опциональны, так как они декларируются интерфейсом, но при использовании обобщений (дженериков) с extends/super может возникнуть необходимость в указании конкретных типов аргументов. При этом стоит отметить, что типы либо указываются для всех аргументов, либо не указываются вообще. Это же касается и использования var, введённой в Java 11. Всё это можно свести к такому правилу: все аргументы объявляются либо с типами, либо с var, либо без них.

Если у лямбда-выражения всего один аргумент, и для него не требуется объявление типа или var, то круглые скобки можно опустить. В остальных случаях, в том числе если лямбда не принимает никаких аргументов, скобки нельзя опустить.

Аналогичная ситуация и с телом лямбда-выражений: если оно состоит только из одной строки, то фигурные скобки, точку с запятой (;) и директиву return можно тоже опустить.

В качестве тела лямбда-выражения может использоваться ссылка на метод.

Создание лямбда-выражений

Допустим, нам нужна реализация CarFilter, описанного выше, которая проверяла бы, что автомобиль выпущен не раньше 2010 года. Если мы будем использовать анонимный класс, то создание объекта CarFilter будет выглядеть примерно следующим образом:

Но мы можем описать объект CarFilter при помощи лямбда-выражения:

Однако, эту запись можно сделать ещё меньше:

Согласитесь, что такая запись зачительно меньше и лаконичнее, чем использование анонимного класса.

Применение лямбда-выражений

Допустим у нас есть задача написать метод, выводящий из полученного списка автомобили, у которых тип кузова (body) — STATION_WAGON и мощность (power) — больше 200 л.с.

Скорее всего, мы напишем что-то вроде:

В целом, если нам требуется всего один подобный метод, то этот код можно оставить без изменений и даже не задумываться об использовании лямбда-выражений. Но, допустим, у нас появляется задача реализовать ещё один метод, который бы выводил все автомобили, у которых кузов не PICKUP_TRUCK, или метод, который бы сохранял в БД все автомобили с мощностью двигателя более 150 л.с.

В этом случае логично было бы использовать сразу два функциональных интерфейса: java.util.function.Predicate — для фильтрации и java.util.function.Consumer — для действия, применяемого к подходящим объектам.

java.util.function.Predicate декларирует абстрактный метод test, который принимает объект и возвращает значение типа boolean в зависимости от соответствия переданного объекта требуемым критериям.

java.util.function.Consumer декларирует абстрактный метод accept, который принимает объект и выполняет над ним требуемые действия.

Метод printCars превратится во что-то похожее на следующий метод:

И первоначальную задачу вывести из полученного списка автомобили, у которых тип кузова (body) — STATION_WAGON и мощность (power) — больше 200 л.с. мы решили бы следующим вызовом метода processCars с использованием лямбда-выражений:

Или при помощи анонимных классов:

Вариант вызова метода processCars с использованием лямбда-выражений значительно компактнее.

Лямбды, анонимные классы и обычные классы

Как уже было написано, лямбда-выражения могут заменить анонимные классы, которые реализуют функциональные интерфейсы, но в остальных случаях анонимные классы не теряют актуальности.

Если одно и то же лямбда-выражение (или анонимный класс) используется в нескольких случаях, то появляется смысл сделать его членом класса или объекта, или и вовсе написать полноценный класс, реализующий необходимый интерфейс.

Но в большинстве случаев, там где можно применять лямбда-выражения, например в Stream, Optional или CompletableFuture, логичнее применять именно лямбды.

Полезные ссылки

Как использовать в Python лямбда-функции

В Python и других языках, таких как Java, C# и даже C++, в их синтаксис добавлены лямбда-функции, в то время как языки, такие как LISP или семейство языков ML, Haskell, OCaml и F#, используют лямбда-выражения.

Python-лямбды — это маленькие анонимные функции, подчиняющиеся более строгому, но более лаконичному синтаксису, чем обычные функции Python.

К концу этой статьи вы узнаете:

  • Как появились лямбды в Python
  • Как лямбды сравниваются с обычными объектами функций
  • Как написать лямбда-функцию
  • Какие функции в стандартной библиотеке Python используют лямбда-выражения
  • Когда использовать или избегать лямбда-функций

Примечания: Вы увидите несколько примеров кода с использованием лямбды, которые явно игнорируют лучшие практики стиля Python. Это предназначено только для иллюстрации концепций лямбда-исчисления или для демонстрации возможностей лямбд.

Эти сомнительные примеры будут противопоставляться лучшим подходам или альтернативам по мере прохождения статьи.

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

Лямбда-исчисление

Лямбда-выражения в Python и других языках программирования имеют свои корни в лямбда-исчислении, модели вычислений, изобретенной Алонзо Черчем (Alonzo Church). Далее мы расскажем, когда появилось лямбда-исчисление и почему эта фундаментальная концепция появилась в экосистеме Python.

История

Алонзо Черч формализовал лямбда-исчисление, как язык, основанный на чистой абстракции, в 1930-х годах. Лямбда-функции также называют лямбда-абстракциями, прямой ссылкой на абстракционную модель первоначального творения Алонзо Черч.

В лямбда-исчисление можно закодировать любое вычисление. Оно является полным по Тьюрингу, но вопреки концепции машины Тьюринга оно является чистым 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 переведены друг в друга. Эта эквивалентность известна как гипотеза Чёрча-Тьюринга.

Функциональные языки напрямую наследуют философию лямбда-исчисления, применяя декларативный подход программирования, которое придает особое значение абстракции, преобразование данных, композицию и чистоту (без состояния и без побочных эффектов). Примерами функциональных языков являются Haskell, Lisp или Erlang.

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

Императивный стиль состоит из программирования с утверждениями, шаг за шагом управляющего ходом программы с подробными инструкциями. Этот подход способствует мутации и требует управления состояние.

Разделение в обоих подходах относительное, поскольку некоторые функциональные языки включают императивные функции, такие как OCaml, в то время как функциональные функции проникают в императивное семейство языков, в частности, с введением лямбда-функций в Java или Python.

Python по своей сути не является функциональным языком, но на раннем этапе он принял некоторые функциональные концепции. В январе 1994 года к языку были добавлены map(), filter(), reduce() и лямбда-оператор.

Первый пример

Вот несколько примеров, чтобы продемонстрировать функциональный стиль.

Функция тождества (identity function), функция, которая возвращает свой аргумент, выражается стандартным определением функции Python с использованием ключевого слова def следующим образом:

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

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

Если вы воспользуетесь лямбда-конструкцией, ваш код будет следующим:

>>> lambda x: x

В приведенном выше примере выражение состоит из:

  • Ключевое слово: lambda
  • Связанная переменная: x
  • Тело: х

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

Напротив, свободная переменная не связана и может указываться в теле выражения. Свободная переменная может быть константой или переменной, определенной в прилагаемой области действия функции.

Напишем немного более сложный пример, функцию, которая добавляет 1 к аргументу, следующим образом:

>>> lambda x: x + 1

Применим указанную выше функцию к аргументу, заключив функцию и ее аргумент в круглые скобки:

>>> (lambda x: x + 1)(2)
3

Сокращение — это стратегия лямбда-исчисления для вычисления значения выражения. Оно состоит из замены аргумента x на 2:

(lambda x: x + 1)(2) = lambda 2: 2 + 1
                     = 2 + 1
                     = 3

Поскольку лямбда-функция является выражением, оно может быть именована. Поэтому вы можете написать предыдущий код следующим образом:

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

Вышеупомянутая лямбда-функция эквивалентна написанию этого:

def add_one(x):
    return x + 1

Все эти функции принимают один аргумент. Возможно, вы заметили, что в определении лямбды аргументы не имеют круглых скобок вокруг них. Функции с несколькими аргументами (функции, которые принимают более одного аргумента) выражаются в лямбда-выражениях Python, перечисляя аргументы и разделяя их запятой (,), но не заключая их в круглые скобки:

>>> full_name = lambda first, last: f'Full name: {first.title()} {last.title()}'
>>> full_name('guido', 'van rossum')
'Full name: Guido Van Rossum'

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

Анонимные функции

Следующие термины могут использоваться взаимозаменяемо в зависимости от языка программирования:

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

В оставшейся части этой статьи после этого раздела вы в основном увидите термин лямбда-функция.

В буквальном смысле, анонимная функция — это функция без имени. В Python анонимная функция создается с помощью ключевого слова lambda. Рассмотрим анонимную функцию с двумя аргументами, определенную с помощью лямбды, но не связанную с переменной.

>>> lambda x, y: x + y

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

Помимо демонстрации того, что Python отлично подходит для этой идеи, это никак нельзя практически использовать. Вы можете вызвать эту функцию в интерпретаторе Python:

>>> _(1, 2)
3

В приведенном выше примере используется только функция интерактивного транслятора, представленная через символ подчеркивания (_).

Вы не можете написать подобный код в модуле Python. Рассматривайте _ в интерпретаторе как побочный эффект, которым мы воспользовались. В модуле Python вы бы присваивали лямбда-имя или передавали лямбда-функцию. Мы будет использовать эти два подхода позже в этой статье.

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

Для получения более подробной информации об использовании этого специального символа в Python, посмотрите Значение подчеркивания в Python (The Meaning of Underscores in Python).

Другой шаблон, используемый в других языках, таких как JavaScript, — это немедленное выполнение лямбда-функции Python. Это называется выражением немедленного вызова функции (IIFE —  Immediately Invoked Function Expression, произносится «iffy»). Вот пример:

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

Вышеприведенная лямбда-функция определяется, а затем сразу вызывается с двумя аргументами (2 и 3). Возвращает значение 5, которое является суммой аргументов.

Несколько примеров в этом руководстве используют этот формат, чтобы выделить анонимный аспект лямбда-функции и избежать сосредоточения внимания на лямбда-выражениях в Python как более коротком способе определения функции.

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

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

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

Python содержит функции высшего порядка в виде встроенных функций или в стандартной библиотеке. Примеры функций высшего порядка map(), filter(), functools.reduce(), а также такие ключевые функции, как sort(), sorted(), min() и max(). Мы продемонстрируем использование лямбда-функции вместе с функциями высшего порядка в разделе «Соответствующее использование лямбда-выражений».

Лямбда и обычные функции

Эта цитата из часто задаваемых вопросов по Python Design and History FAQ, похоже, задает тон в отношении общего ожидания использования лямбда-функций в Python:

В отличие от лямбда функций в других языках, где они добавляют функциональность, лямбды в Python являются лишь сокращенной записью, если вы слишком ленивы, чтобы определить функцию. (Source)

Тем не менее, не позволяйте этому утверждению удерживать вас от использования lambda. 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 освещены общие черты и тонкие различия между обычными функциями Python и лямбда-функциями.

Функции

В этот момент вы можете задаться вопросом, что принципиально отличает лямбда-функцию, привязанную к переменной, от обычной функции с единственной строкой return: кажется что почти ничего. Давайте проверим, как Python видит функцию, созданную с помощью одного оператора return, по сравнению с функцией, созданной с выражением lambda.

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

>>> import dis
>>> add = lambda x, y: x + y
>>> type(add)
<class 'function'>
>>> dis.dis(add)
  1           0 LOAD_FAST                0 (x)
              2 LOAD_FAST                1 (y)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE
>>> add
<function <lambda> at 0x7f30c6ce9ea0>

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

Теперь посмотрим на обычный объект функции:

>>> import dis
>>> def add(x, y): return x + y
>>> type(add)
<class 'function'>
>>> dis.dis(add)
  1           0 LOAD_FAST                0 (x)
              2 LOAD_FAST                1 (y)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE
>>> add
<function add at 0x7f30c6ce9f28>

Байт-код, интерпретируемый Python, одинаков для обеих функций. Но вы можете заметить, что наименование отличается: имя добавляется для функции, определенной с помощью def, тогда как лямбда-функция Python рассматривается как лямбда-выражение.

Traceback

В предыдущем разделе вы видели, что в контексте лямбда-функции Python не предоставлял имя функции, а только <lambda> . Это может быть ограничением, которое следует учитывать при возникновении исключения, и в результате трассировки отображается только:

>>> div_zero = lambda x: x / 0
>>> div_zero(2)
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "<stdin>", line 1, in <lambda>
ZeroDivisionError: division by zero

Трассировка исключения, возникшего при выполнении лямбда-функции, идентифицирует только функцию, вызывающую исключение, как <lambda> .

Вот то же исключение, вызванное в нормальной функции:

>>> def div_zero(x): return x / 0
>>> div_zero(2)
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "<stdin>", line 1, in div_zero
ZeroDivisionError: division by zero

Нормальная функция вызывает аналогичную ошибку, но приводит к более точной трассировке, потому что у нее есть имя функции, div_zero.

Синтаксис

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

  • Она может содержать только выражения и не может включать операторы в свое тело.
  • Она пишется как одна строка исполнения.
  • Она не поддерживает аннотации типов.
  • Она может быть немедленно вызвана (IIFE).

Отсутствие утверждений

Лямбда-функция не может содержать утверждения. В лямбда-функции такие операторы, как return, pass, assert или raise, вызовут исключение SyntaxError. Вот пример добавления assert к телу лямбды:

>>> (lambda x: assert x == 2)(2)
  File "<input>", line 1
    (lambda x: assert x == 2)(2)
                    ^
SyntaxError: invalid syntax

Этот надуманный пример демонстрирующий что с помощью assert, утверждается что параметр x имеет значение 2. Но интерпретатор выдает SyntaxError при синтаксическом анализе кода, который включает в себя утверждение assert в теле лямбда-выражения.

Одиночное выражение

В отличие от обычной функции, лямбда-функция представляет собой одно выражение. Хотя в теле лямбды вы можете разбить выражение на несколько строк, используя скобки или многострочную строку, оно остается одним выражением:

>>> (lambda x:
... (x % 2 and 'odd' or 'even'))(3)
'odd'

Приведенный выше пример возвращает строку «odd», если лямбда-аргумент нечетный, и «even», когда аргумент четный. Он распространяется на две строки, поскольку содержится в скобках, но остается одним выражением.

Аннотации типов

Если вы начали применять анотации типов, которые теперь доступны в Python, у вас есть еще одна веская причина предпочесть нормальные функции лямбда-функциям Python. В лямбда-функции нет эквивалента для следующего:

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

Любая ошибка типа в full_name() может быть обнаружена такими инструментами, как mypy или pyre, тогда как в эквивалентной лямбда-функцией сразу будет ошибка SyntaxError во время выполнения:

>>> lambda first: str, last: str: first.title() + " " + last.title() -> str
  File "<stdin>", line 1
    lambda first: str, last: str: first.title() + " " + last.title() -> str

SyntaxError: invalid syntax

IIFE

Вы уже видели несколько примеров немедленного запуска функции:

>>> (lambda x: x * x)(3)
9

Вне интерпретатора эта функция, вероятно, не будет используется на практике. Это прямое следствие того, что лямбда-функция вызывается сразу после того, как она определена. Но, это конструкция позволяет передать определение лямбды в функцию более высокого порядка, например map(), filter() или functools.reduce().

Аргументы

Как и обычный объект функции, определенный с помощью def, лямбда поддерживают все различные способы передачи аргументов. Это включает:

  • Позиционные аргументы
  • Именованные аргументы (иногда называемые ключевыми аргументами)
  • Переменный список аргументов (часто называемый varargs)
  • Переменный список аргументов ключевых слов
  • Аргументы только для ключевых слов

Следующие примеры иллюстрируют опции, доступные для передачи аргументов в лямбда-выражения:

>>> (lambda x, y, z: x + y + z)(1, 2, 3)
6
>>> (lambda x, y, z=3: x + y + z)(1, 2)
6
>>> (lambda x, y, z=3: x + y + z)(1, y=2)
6
>>> (lambda *args: sum(args))(1,2,3)
6
>>> (lambda **kwargs: sum(kwargs.values()))(one=1, two=2, three=3)
6
>>> (lambda x, *, y=0, z=0: x + y + z)(1, y=2, z=3)
6

Декораторы

В Python декоратор — это реализация шаблона, который позволяет добавить поведение к функции или классу. Обычно это выражается синтаксисом @decorator с префиксом функции. Вот пример:

def some_decorator(f):
    def wraps(*args):
        print(f"Calling function '{f.__name__}'")
        return f(args)
    return wraps

@some_decorator
def decorated_function(x):
    print(f"With argument '{x}'")

В приведенном выше примере some_decorator() — это функция, которая добавляет поведение к decorated_function(), так что при вызове decorated_function(2) получается следующий результат:

Calling function 'decorated_function'
With argument 'Python'

decorated_function() печатает только With argument ‘Python’, но декоратор добавляет дополнительное поведение, которое также печатает Calling function ‘decorated_function’.

Декоратор может быть применен к лямбде. Хотя невозможно декорировать лямбду с помощью синтаксиса @decorator, декоратор — это просто функция, поэтому он может вызывать функцию лямбда:

 1 # Defining a decorator
 2 def trace(f):
 3     def wrap(*args, **kwargs):
 4         print(f"[TRACE] func: {f.__name__}, args: {args}, kwargs: {kwargs}")
 5         return f(*args, **kwargs)
 6 
 7     return wrap
 8 
 9 # Applying decorator to a function
10 @trace
11 def add_two(x):
12     return x + 2
13 
14 # Calling the decorated function
15 add_two(3)
16 
17 # Applying decorator to a lambda
18 print((trace(lambda x: x ** 2))(3))

add_two(), декорирована @trace в строке 11, вызывается с аргументом 3 в строке 15. В отличие от этого, в строке 18 сразу же включается лямбда-функция и встраивается в вызов метода trace(), декоратора. Когда вы выполняете код выше, вы получаете следующее:

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

Посмотрите, как, как вы уже видели, имя лямбда-функции выглядит как <lambda>, тогда как add_two четко идентифицировано как обычная функция.

Декорирование лямбды таким способом может быть полезно для целей отладки, возможно, для отладки поведения лямбды, используемой в контексте функции более высокого порядка или ключевой функции. Давайте посмотрим пример с map():

list(map(trace(lambda x: x*2), range(3)))

Первый аргумент map() — это лямбда, которая умножает свой аргумент на 2. Эта лямбда декорирована trace(). При выполнении приведенный выше пример выводит следующее:

[TRACE] Calling <lambda> with args (0,) and kwargs {}
[TRACE] Calling <lambda> with args (1,) and kwargs {}
[TRACE] Calling <lambda> with args (2,) and kwargs {}
[0, 2, 4]

Результат [0, 2, 4] представляет собой список, полученный умножением каждого элемента range(3). range(3) является простым списком [0, 1, 2].

Замыкание

Замыкание — это функция, в которой каждая свободная переменная, кроме параметров, используемых в этой функции, привязана к определенному значению, определенному в рамках области видимости этой функции. В сущности, замыкания определяют среду, в которой они работают, и поэтому могут вызываться из любого места. Более простое определение замыкания это когда функции более низшего порядка имеют доступ к переменным функции более высшего порядка.

Понятия лямбды и замыкания не обязательно связаны, хотя лямбда-функции могут быть замыканиями так же, как обычные функции также могут быть замыканиями. Некоторые языки имеют специальные конструкции для замыкания или лямбды (например, Groovy с анонимным блоком кода в качестве объекта Closure) или лямбда-выражения (например, лямбда-выражения Java с ограниченным параметром для замыкания).

Вот пример замыкания, построенное с помощью обычной функции Python:

 1 def outer_func(x):
 2     y = 4
 3     def inner_func(z):
 4         print(f"x = {x}, y = {y}, z = {z}")
 5         return x + y + z
 6     return inner_func
 7 
 8 for i in range(3):
 9     closure = outer_func(i)
10     print(f"closure({i+5}) = {closure(i+5)}")

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

  • x передается в качестве аргумента outer_func().
  • y является локальной переменной для outer_func().
  • z аргумент, передаваемый в inner_func().

Чтобы продемонстрировать поведение outer_func() и inner_func(), outer_func() вызывается три раза в цикле for, который выводит следующее:

x = 0, y = 4, z = 5
closure(5) = 9
x = 1, y = 4, z = 6
closure(6) = 11
x = 2, y = 4, z = 7
closure(7) = 13

В строке 9 кода inner_func(), возвращаемый вызовом outer_func(), привязывается к имени замыкания. В строке 5 inner_func() захватывает x и y, потому что он имеет доступ к своей области видимости, так что при вызове замыкания он может работать с двумя свободными переменными x и y.

Точно так же лямбда также может быть замыканием. Вот тот же пример с лямбда-функцией Python:

def outer_func(x):
    y = 4
    return lambda z: x + y + z

for i in range(3):
    closure = outer_func(i)
    print(f"closure({i+5}) = {closure(i+5)}")

Когда вы выполняете приведенный выше код, вы получаете следующий вывод:

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

В строке 6 outer_func() возвращает лямбду и присваивает ее переменную замыкания. 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 лямбды может быть обманчивым из-за времени его оценки (время определения против времени выполнения).

Время оценки

В некоторых ситуациях, связанных с циклами, поведение лямбда-функции Python как замыкания может быть нелогичным. Это требует понимания, когда свободные переменные связаны в контексте лямбды. Следующие примеры демонстрируют разницу при использовании обычной функции по сравнению с лямбда-выражением Python.

Сначала протестируем сценарий, используя обычную функцию:

 1 >>> def wrap(n):
 2 ...     def f():
 3 ...         print(n)
 4 ...     return f
 5 ...
 6 >>> numbers = 'one', 'two', 'three'
 7 >>> funcs = []
 8 >>> for n in numbers:
 9 ...     funcs.append(wrap(n))
10 ...
11 >>> for f in funcs:
12 ...     f()
13 ...
14 one
15 two
16 three

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

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

 1 >>> numbers = 'one', 'two', 'three'
 2 >>> funcs = []
 3 >>> for n in numbers:
 4 ...     funcs.append(lambda: print(n))
 5 ...
 6 >>> for f in funcs:
 7 ...     f()
 8 ...
 9 three
10 three
11 three

Неожиданный результат возникает из-за того, что свободная переменная n, как она реализована, связана во время выполнения лямбда-выражения. Лямбда-функция Python в строке 4 является замыканием, которое захватывает n, свободную переменную, ограниченную во время выполнения. Во время выполнения при вызове функции f из строки 7 значение n равно three.

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

 1 >>> numbers = 'one', 'two', 'three'
 2 >>> funcs = []
 3 >>> for n in numbers:
 4 ...     funcs.append(lambda n=n: print(n))
 5 ...
 6 >>> for f in funcs:
 7 ...     f()
 8 ...
 9 one
10 two
11 three

Лямбда ведет себя как нормальная функция в отношении аргументов. Следовательно, лямбда-параметр может быть инициализирован значением по умолчанию: параметр n принимает значение n по умолчанию для внешнего n. Лямбда может бы быть записана как lambda x=n: print(x) и вернуть такой же результат.

Лямбда вызывается без аргумента в строке 7 и использует значение по умолчанию n, установленное во время определения.

Тестирование Лямбды

Лямбды можно тестировать аналогично обычным функциям. Можно использовать как unittest, так и doctest.

unittest

Модуль unittest обрабатывает лямбда-функции Python аналогично обычным функциям:

import unittest

addtwo = lambda x: x + 2

class LambdaTest(unittest.TestCase):
    def test_add_two(self):
        self.assertEqual(addtwo(2), 4)

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

    def test_add_three(self):
        # Should fail
        self.assertEqual(addtwo(3), 6)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

LambdaTest определяет тестовый пример с тремя методами тестирования, каждый из которых использует сценарий тестирования для addtwo(), реализованной как лямбда-функция. Выполнение Python-файла lambda_unittest.py, содержащего LambdaTest, приводит к следующему:

$ python lambda_unittest.py
test_add_three (__main__.LambdaTest) ... FAIL
test_add_two (__main__.LambdaTest) ... ok
test_add_two_point_two (__main__.LambdaTest) ... ok

======================================================================
FAIL: test_add_three (__main__.LambdaTest)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "lambda_unittest.py", line 18, in test_add_three
    self.assertEqual(addtwo(3), 6)
AssertionError: 5 != 6

----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s

FAILED (failures=1)

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

doctest

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

addtwo = lambda x: x + 2
addtwo.__doc__ = """Add 2 to a number.
    >>> addtwo(2)
    4
    >>> addtwo(2.2)
    4.2
    >>> addtwo(3) # Should fail
    6
    """

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod(verbose=True)

Тест doctest в комментарии к функции lambda addtwo() описывает те же тесты, что и в предыдущем разделе.

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

$ python lambda_doctest.py
Trying:
    addtwo(2)
Expecting:
    4
ok
Trying:
    addtwo(2.2)
Expecting:
    4.2
ok
Trying:
    addtwo(3) # Should fail
Expecting:
    6
**********************************************************************
File "lambda_doctest.py", line 16, in __main__.addtwo
Failed example:
    addtwo(3) # Should fail
Expected:
    6
Got:
    5
1 items had no tests:
    __main__
**********************************************************************
1 items had failures:
   1 of   3 in __main__.addtwo
3 tests in 2 items.
2 passed and 1 failed.
***Test Failed*** 1 failures.

Неудачные результаты теста от того же сбоя, объясненного в выполнении модульных тестов в предыдущем разделе.

Вы можете добавить docstring к лямбда-выражению через присвоение __doc__ для документирования лямбда-функции. Хотя это возможно, синтаксис docstring все же лучше использовать для нормальных функций, а не для лямбда-функции.

Злоупотребления лямбда-выражениями

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

Если вы обнаружите, что пытаетесь использовать что-то, что не поддерживает лямбда-выражение, это, вероятно, признак того, что нормальная функция подойдет лучше. Хорошим примером является docstring для лямбда-выражения в предыдущем разделе. Попытка преодолеть тот факт, что лямбда-функция Python не поддерживает операторы, является еще одним красным флагом.

Следующие разделы иллюстрируют несколько примеров использования лямбды, которых следует избегать. Такими примерами могут быть ситуации, когда в контексте лямбда-кода Python код демонстрирует следующий шаблон:

  • Он не следует руководству по стилю Python (PEP 8)
  • Код выглядит громоздким и трудно читаемым.

Возникновение исключения

Попытка вызвать исключение в лямбда-выражении Python заставит вас задуматься дважды. Есть несколько способов сделать это, но лучше избегать чего-то вроде следующего:

>>> def throw(ex): raise ex
>>> (lambda: throw(Exception('Something bad happened')))()
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "<stdin>", line 1, in <lambda>
    File "<stdin>", line 1, in throw
Exception: Something bad happened

Поскольку утверждением не является синтаксически правильным в лямбда-теле Python, 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 сталкиваетесь с этим типом кода, вам следует рассмотреть возможность рефакторинга кода для использования обычной функции.

Загадочный стиль

Как и в любых языках программирования, вы может столкнуться с код на Python, который может быть трудно читать из-за используемого стиля. Лямбда-функции, благодаря их краткости, могут способствовать написанию кода, который трудно читать.

Следующий лямбда-пример содержит несколько неудачных стилей:

>>> (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]

Подчеркивание (_) относится к переменной, на которую вам не нужно ссылаться в явном виде. Но в этом примере три _ относятся к разным переменным. Первоначальным рефакторингом этого лямбда-кода может быть присвоение имен переменным:

>>> (lambda 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 будет читать. Все еще используя лямбду, обычная функция может сделать этот код более читабельным, распределив логику по нескольким строкам и вызовам функций:

>>> def div_items(some_list):
      div_by_two = lambda n: n // 2
      return map(div_by_two, some_list)
>>> list(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 путь для создания кода и, в частности, лямбда-функций Python, более удобочитаемых. В разделе Альтернативы лямбда-выражениям вы научитесь заменять map() и лямбда-выражения на списки или выражения-генераторы. Это значительно улучшит читабельность кода.

Классы Python

Вы можете, но не должны писать методы класса как лямбда-функции Python. Следующий пример является совершенно допустимым кодом Python, но демонстрирует нетрадиционный код, основанный на лямбде. Например, вместо реализации __str__ как обычной функции он использует лямбду. Аналогично, brand и year — это свойства, также реализованные с помощью лямбда-функций вместо обычных функций или декораторов:

class Car:
    """Car with methods as lambda functions."""
    def __init__(self, brand, year):
        self.brand = brand
        self.year = year

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

    year = property(lambda self: getattr(self, '_year'),
                    lambda self, value: setattr(self, '_year', value))

    __str__ = lambda self: f'{self.brand} {self.year}'  # 1: error E731

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

При запуске такого инструмента, как flake8, инструмент обеспечения соблюдения стилей, будут отображаться следующие ошибки для __str__ и honk:

E731 do not assign a lambda expression, use a def

Хотя flake8 не указывает на проблему использования лямбда-функций 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__(self):
    return f'{self.brand} {self.year}'

brand будет написана следующим образом:

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

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

Как правило, в контексте кода, написанного на Python, предпочитайте обычные функции лямбда-выражениям. Тем не менее, есть случаи, в которых используется лямбда-синтаксис, как вы увидите в следующем разделе.

Правильное использование лямбда-выражений

Лямбды в Python, как правило, являются предметом споров. Некоторые аргументы против лямбды в Python:

  • Проблемы с читабельностью
  • Наложение функционального мышления
  • Тяжелый синтаксис с ключевым словом lambda

Несмотря на жаркие дебаты, ставящие под сомнение само существование этой функции в Python, лямбда-функции имеют свойства, которые иногда предоставляют ценность языку Python и разработчикам.

Следующие примеры иллюстрируют сценарии, в которых использование лямбда-функций не только подходит, 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 компаньонов:

>>> list(map(lambda x: x.upper(), ['cat', 'dog', 'cow']))
['CAT', 'DOG', 'COW']
>>> list(filter(lambda x: 'o' in x, ['cat', 'dog', 'cow']))
['dog', 'cow']
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda acc, x: f'{acc} | {x}', ['cat', 'dog', 'cow'])
'cat | dog | cow'

Возможно, вам придется встретить код, похожий на приведенные выше примеры, хотя и с более актуальными данными. По этой причине важно распознавать эти конструкции. Тем не менее, эти конструкции имеют эквивалентные альтернативы, которые считаются более Pythonic. В разделе Альтернативы лямбдам вы узнаете, как преобразовывать функции высшего порядка и сопровождающие их лямбды в другие, более идиоматические формы.

Ключевые функции

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

  • sort(): метод списка
  • sorted()min()max(): встроенные функции
  • nlargest() and nsmallest(): в модуле алгоритма очереди кучи heapq

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

Чтобы повлиять на выполнение сортировки, вы можете назначить лямбду именованному ключу аргумента так, чтобы сортировка использовала число, связанное с идентификатором:

>>> ids = ['id1', 'id2', 'id30', 'id3', 'id22', 'id100']
>>> print(sorted(ids)) # Lexicographic sort
['id1', 'id2', 'id30', 'id3', 'id22', 'id100']
>>> sorted_ids = sorted(ids, key=lambda x: int(x[2:])) # Integer sort
>>> print(sorted_ids)
['id1', 'id2', 'id3', 'id22', 'id30', 'id100']

UI Фреймворки

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

Простая программа Tkinter, представленная ниже, демонстрирует использование лямбды, назначенной команде кнопки Reverse:

import tkinter as tk
import sys

window = tk.Tk()
window.grid_columnconfigure(0, weight=1)
window.title("Lambda")
window.geometry("300x100")
label = tk.Label(window, text="Lambda Calculus")
label.grid(column=0, row=0)
button = tk.Button(
    window,
    text="Reverse",
    command=lambda: label.configure(text=label.cget("text")[::-1]),
)
button.grid(column=0, row=1)
window.mainloop()

Нажатие кнопки «Reverse» запускает событие, которое запускает лямбда-функцию, изменяя метку с Lambda Calculus на suluclaC adbmaL *:

И wxPython, и IronPython используют одинаковый подход для обработки событий. Обратите внимание, что лямбда-это один из способов обработки событий, но функцию можно использовать для той же цели. В конечном итоге код становится автономным и менее многословным при использовании лямбды, когда объем необходимого кода очень мал.

Интерпритатор Python

Когда вы играете с кодом Python в интерактивном интерпретаторе, лямбда часто являются благословением. Легко создать быструю однострочную функцию для изучения некоторых фрагментов кода, которые никогда не увидят свет вне интерпретатора. Лямбды, написанные в интерпритаторе, ради быстрого запуска, похожи на макулатуру, которую можно выбросить после использования.

timeit

В том же духе, что и эксперименты в интерпретаторе Python, модуль timeit предоставляет функции для измерения времени небольших фрагментов кода. В частности, timeit.timeit() может вызываться напрямую, передавая некоторый код Python в строку. Вот пример:

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

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

Другой подход — использовать лямбду:

>>> from math import factorial
>>> timeit(lambda: factorial(999), number=10)
0.0012704220062005334

Это решение чище, более читабельно и быстрее вводится в интерпретаторе.

Monkey Patching

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

Допустим, вы хотите протестировать функцию, которая во время выполнения обрабатывает случайные значения. Но во время выполнения теста вам нужно повторять предсказуемые значения. В следующем примере показано, как лямбда monkey patching может помочь:

from contextlib import contextmanager
import secrets

def gen_token():
    """Generate a random token."""
    return f'TOKEN_{secrets.token_hex(8)}'

@contextmanager
def mock_token():
    """Context manager to monkey patch the secrets.token_hex
    function during testing.
    """
    default_token_hex = secrets.token_hex
    secrets.token_hex = lambda _: 'feedfacecafebeef'
    yield
    secrets.token_hex = default_token_hex

def test_gen_key():
    """Test the random token."""
    with mock_token():
        assert gen_token() == f"TOKEN_{'feedfacecafebeef'}"

test_gen_key()

Диспетчер контекста помогает изолировать операцию monkey patching функцию из стандартной библиотеки (в этом примере secrets). Лямбда назначенная для secrets.token_hex (), заменяет поведение по умолчанию, возвращая статическое значение.

Это позволяет тестировать любую функцию в зависимости от token_hex() предсказуемым образом. Перед выходом из диспетчера контекста поведение token_hex() по умолчанию 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, поднимают эту концепцию на более высокий уровень сложности.

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

import secrets

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

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

С помощью pytest secretts.token_hex() перезаписывается лямбда-выражением, которое будет возвращать детерминированное значение feedfacecafebeef, позволяющее подтвердить правильность теста. monkeypatch позволяет вам контролировать область переопределения. В приведенном выше примере при вызове secretts.token_hex() в последующих тестах без использования monkey patching будет выполняться обычная реализация этой функции.

Выполнение теста pytest дает следующий результат:

$ pytest test_token.py -v
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.7.2, pytest-4.3.0, py-1.8.0, pluggy-0.9.0
cachedir: .pytest_cache
rootdir: /home/andre/AB/tools/bpython, inifile:
collected 1 item

test_token.py::test_gen_key PASSED                                       [100%]

=========================== 1 passed in 0.01 seconds ===========================

Тест проходит, когда мы проверяем, что gen_token() был выполнен, и результаты были ожидаемыми в контексте теста.

Альтернативы лямбдам

Хотя существуют веские причины для использования лямбды, есть случаи, когда ее использование не одобряется. Так каковы альтернативы?

Функции более высокого порядка, такие как map(), filter() и functools.reduce(), могут быть преобразованы в более элегантные формы с небольшими изменениями, в частности, со списком или генератором выражений.

Map

Встроенная функция map() принимает функцию в качестве первого аргумента и применяет ее к каждому из интерируемых элементов своего второго аргумента. Примерами итерируемых элементов являются строки, списки и кортежи.

map() возвращает итератор, соответствующий преобразованной коллекции. Например, если вы хотите преобразовать список строк в новый список с заглавными буквами, вы можете использовать map() следующим образом:

>>> list(map(lambda x: x.capitalize(), ['cat', 'dog', 'cow']))
['Cat', 'Dog', 'Cow']

Вам необходимо вызвать list() для преобразования итератора, возвращаемого map(), в расширенный список, который можно отобразить в интерпретаторе оболочки Python.

Использование генератора списка исключает необходимость определения и вызова лямбда-функции:

>>> [x.capitalize() for x in ['cat', 'dog', 'cow']]
['Cat', 'Dog', 'Cow']

Filter

Встроенная функция filter(), еще одна классическая функциональная конструкция, может быть преобразована в представление списка. Она принимает предикат в качестве первого аргумента и итеративный список в качестве второго аргумента. Она создает итератор, содержащий все элементы начальной коллекции, удовлетворяющие функции предиката. Вот пример, который фильтрует все четные числа в данном списке целых чисел:

>>> even = lambda x: x%2 == 0
>>> list(filter(even, range(11)))
[0, 2, 4, 6, 8, 10]

Обратите внимание, что filter() возвращает итератор, поэтому необходимо вызывать list, который создает список с заданным итератором.

Реализация, использующая конструкцию генератора списка, дает следующее:

>>> [x for x in range(11) if x%2 == 0]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]

Reduce

Начиная с Python 3, Reduce() превратился из встроенной функции в функцию модуля functools. Что касается map() и filter(), его первые два аргумента являются соответственно функцией и итерируемым списком. Он также может принимать инициализатор в качестве третьего аргумента, который используется в качестве начального значения результирующего аккумулятора. Для каждого итерируемого элемента 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 так:

>>> import functools
>>> pairs = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> functools.reduce(lambda acc, pair: acc + pair[0], pairs, 0)
6

Более идиоматический подход, использующий выражение генератора в качестве аргумента для sum() в следующем примере:

>>> pairs = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> sum(x[0] for x in pairs)
6

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

>>> pairs = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> sum(x for x, _ in pairs)
6

Использование символа подчеркивания (_) является соглашением Python, указывающим, что вы можете игнорировать второе значение пары.

sum() принимает уникальный аргумент, поэтому выражение генератора не обязательно должно быть в скобках.

Лямбда — это питон или нет?

PEP 8, который является руководством по стилю для кода Python, гласит:

Всегда используйте оператор def вместо оператора присваивания, который связывает лямбду непосредственно с идентификатором. (Источник)

Это правило настоятельно не рекомендует использовать лямбду, привязанную к идентификатору, в основном там, где следует использовать функции. PEP 8 не упоминает другие способы использования лямбды. Как вы видели в предыдущих разделах, лямбды, безусловно, могут найти хорошее применение, хотя они и ограничены.

Возможный способ ответить на этот вопрос заключается в том, что лямбда являются совершенно Pythonic, если нет ничего более доступного Pythonic. Я не буду определять, что означает «Pythonic», оставив вас с определением, которое лучше всего подходит для вашего мышления, а также для вашего личного стиля или стиля кодирования вашей команды.

Заключение

Теперь вы знаете, как использовать лямбды в Python и можете:

  • Написать лямбду и использовать анонимные функции
  • Мудро выбирать между лямбдами или обычными функциями
  • Избегать чрезмерного использования лямбд
  • Использовать лямбды с функциями высшего порядка или ключевыми функциями Python

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

Python лямбды подобны соли. Щепотка соли улучшит вкус, но слишком много испортит блюдо.

Оригинальная статья:  Andre Burgaud  How to Use Python lambda Functions

Была ли вам полезна эта статья?


Лямбда-функция в Python 

Python lambdas — это небольшие, анонимные, суб-синтаксические работы, которые более ограничены, но короче, чем обычные функции Python.

В этой статье мы увидим все о лямбде. Мы обсудим и постараемся ответить на следующий вопрос о лямбде:

  1. Откуда появилась лямбда
  2. Что такое лямбда-функция
  3. Как использовать лямбда-функцию
  4. Когда следует избегать лямбда-функции
  5. Альтернативы лямбда

Лямбда — это концепция не только в Python, она используется в других языках программирования, таких как Java, C #, C ++ и т. д. Концепция лямбда в языках программирования пришла из вычислительной математики.

Откуда появилась лямбда

История лямбда началась еще в 30-х годах прошлого века. Алонзо Черч, наиболее известный своим лямбда-исчислением, тезисом Черча – Тьюринга, был американским математиком и логиком, формализовавшим лямбда-исчисление. Функциональные языки берут свое начало в математической логике и лямбда-исчислении, в то время как ключевые языки программирования используют модель вычислений на основе состояний, разработанную Аланом Тьюрингом. Две вычислительные модели, лямбда-исчисление и машины Тьюринга, можно преобразовать в одну. Это сходство известно как гипотеза Черча-Тьюринга.

Функциональные языки, такие как Haskell и Lisp, наследуют лямбда-исчисление, но такие языки, как Python или C, наследуют императивное программирование.

Первоначально Python не был функциональным языком, но на более поздних этапах он принимает несколько функциональных концепций.

Я могу подробнее рассказать об истории лямбда, но это не наша основная тема для обсуждения. Итак, перейдем к следующей теме.

Что такое лямбда-функция

Лямбда-функции — это анонимные функции в Python. Лямбда-функции похожи на обычные функции. Разница между обычной функцией и лямбда-функцией заключается в том, что они могут быть определены без имени, но обычные функции определяются с помощью ключевого слова def.

Ключевое слово lambda используется для определения анонимной или лямбда-функции.

Если мы сравним лямбда-функцию и обычную функцию, то,

  1. Лямбда — функция может принимать любое число аргументов, но может иметь только одно выражение, в то время как обычная функция имеет точное количество аргументов, которые мы объявляем в момент определения.
  2. Лямбда-функция — это однострочные функция. Ее тело содержит выражение в той же строке, в которой оно определено. В обычных функциях, функции содержат блоки тела, в которых определены для выполнения некоторые операторы.
  3. Поскольку лямбда — это однострочная функция, ее можно вызвать мгновенно, но обычная функция должна вызывать сама себя и требовать времени для вызова.
x = lambda  x,y :  x * y
print(x(3,4))
x = ( lambda x,y : x*y) (2,3)
print(x)

В приведенном выше коде показана лямбда-функция, которая дает произведение двух переменных x и y. В приведенном выше примере x — это переменная, которая будет хранить возвращаемое значение лямбда-выражения.

Части лямбда-выражения.

Ключевое слово — лямбда.

Аргументы — x и y.

Выражение — x * y

Мы можем передать аргументы функции, заключив функцию и ее аргумент в круглые скобки:

Ниже приведен пример передачи аргументов в одной строке.

x = ( lambda  x,y :  x*y) (2,3)
print(x)

Вы также можете написать лямбду без имени переменной. Итак, мы поняли, что лямбда-функцию можно писать без имени и переменной.

Как использовать лямбда-функцию

До сих пор я излогал теоритические сведения о лямбда, поэтому мы разберемся, как использовать лямбда, с помощью примеров.

Пример 1 Напишите программу для вычисления экспоненты с помощью лямбда-функции.

Рассчет показатель

Чтобы решить приведенный выше пример, я создал очень красивую визуализацию, чтобы понять процесс. Вы можете решить это таким образом:

  1. Сначала я определяю лямбда-выражение для вычисления экспоненты.
  2. Передаю это выражение лямбда-функции, представленной квадратным прямоугольником.
  3. Лямбда-функция представлена ​​прямоугольником. Она даст вам результат после выполнения расчета.
  4. Код ниже.
Exp = (lambda x,y : x**y) (4,4)
print(Exp)

Я взял другие значения, но это не проблема.

Теперь я хочу обсудить здесь еще одну очень важную вещь. Лишь немногие программисты обсуждают это. Для этого я беру другой пример.

Сначала разбираемся в коде.

  1. Я просто определил строку и сохранил ее в переменной name, которая была передана лямбда-выражению в качестве параметра.
  2. После этого объявил лямбду, которая печатает результат.
  3. Но результата не получил.

Это потому, что сама лямбда возвращает объект функции. В приведенном выше примере лямбда просто возвращает объект функции и место в памяти, где он хранится. И вывод, который мы получаем на консоли, — это то место.

Теперь я внесу некоторые изменения, чтобы получить желаемый результат.

Расшифровка кода:

Теперь я получил то, что хочу от лямбда-выражения, но есть еще один результат — «Нет».

Теперь, когда я запускаю код, моя внешняя функция печати пытается вызвать лямбда-функцию, а внутренняя функция вызова вызывает переменную имени. Итак, внутренняя печать дает мне строку, а внешняя печать возвращает объект из лямбда-функции.

Теперь он дает мне правильный результат, который мне нужен обоими способами.

Посмотрите, насколько напряженной была эта задача — напечатать оператор с использованием лямбда.

Здесь вам нужно понять, когда использовать лямбда, а когда избегать.

Теперь я напишу тот же код с обычной функцией.

Насколько это просто?

Когда следует избегать лямбда-функции

Итак, нам нужно избегать лямбда для простых задач и понимать использование лямбда.

Когда мы использовали лямбда-функцию, мы не использовали имя функции, и не было необходимости явно вызывать лямбда-функцию, поэтому лямбда называется анонимной функцией.

Для обычной функции мы определяем имя функции print_line, и там также есть тело, но в случае лямбда-функции тела не было. Это была одинарная линия.

Вот некоторые моменты против использования лямбда-функции в Python:

  1. Читаемость кода
  2. Заставлять мыслить функционально
  3. Странный синтаксис
  4. Загадочный стиль

Альтернативы лямбда

  1. Понимание списка.
  2. Генераторы.

Понимание списков — лучшая альтернатива лямбда. В некоторых случаях лямбда-выражение используется с функциями map (), reduce () и filter (), но то же самое может быть выполнено с пониманием списка вместе с циклом for.

Теперь вы можете сами подумать, как и когда использовать лямбда-функции.

Я надеюсь, что эта статья поможет новичку понять введение лямбда.

Что такое AWS Lambda? — AWS Lambda

Lambda — это служба вычислений, которая позволяет запускать код без предоставления серверов или управления ими. Lambda запускает ваш код в высокодоступной вычислительной инфраструктуре и выполняет все администрирование вычислительных ресурсов, включая обслуживание серверов и операционных систем, выделение ресурсов и автоматическое масштабирование, мониторинг кода и Ведение журнала. С помощью Lambda вы можете запускать код практически для любого типа приложения или серверной службы.Все, что вам нужно сделать предоставляет ваш код на одном из языков, поддерживаемых Lambda.

В Руководстве разработчика AWS Lambda мы предполагаем, что у вас есть опыт кодирования, компиляции и развертывания программ. используя один из поддерживаемых языков.

Вы организуете свой код в функции Lambda. Lambda запускает вашу функцию только при необходимости и автоматически масштабируется, от нескольких запросов в день до тысяч в секунду. Вы платите только за потребляемое вычислительное время. бесплатно, когда ваш код не работает.

Вы можете вызывать свои функции Lambda с помощью Lambda API, или Lambda может запускать ваши функции в ответ на события из других сервисов AWS. Например, вы можете использовать Lambda для:

  • Создание триггеров обработки данных для сервисов AWS, таких как Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) и Amazon DynamoDB.

  • Обработка данных потоковой передачи, хранящихся в Amazon Kinesis.

  • Создайте собственную серверную часть, которая работает с масштабом, производительностью и безопасностью AWS.

Lambda — это высокодоступная служба. Дополнительные сведения см. в Соглашении об уровне обслуживания AWS Lambda.

Когда следует использовать Lambda?

Lambda — это идеальная вычислительная служба для многих сценариев приложений, если вы можете запускать код своего приложения. используя стандартную среду выполнения Lambda и ресурсы, предоставляемые Lambda. Lambda лучше всего подходит для более коротких рабочих нагрузок, управляемых событиями, поскольку функции Lambda выполняются до 15 минут на вызов.

При использовании Lambda вы несете ответственность только за свой код. Lambda управляет вычислительным парком, который предлагает баланс памяти, ЦП, сети и других ресурсов для запуска вашего кода. Поскольку Lambda управляет этими ресурсами, вы не может войти в вычислительные экземпляры или настроить операционную систему на предоставленном время выполнения. Lambda выполняет операционную и административную деятельность от вашего имени, включая управление мощности, мониторинга и регистрации ваших функций Lambda.

Если вам необходимо управлять собственными вычислительными ресурсами, у AWS есть другие вычислительные сервисы, соответствующие вашим потребностям. Для пример:

  • Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) предлагает на выбор широкий спектр типов инстансов EC2. Это позволяет настроить операционные системы, настройки сети и безопасности, а также весь программный стек. Вы несете ответственность за выделение ресурсов, мониторинг работоспособности и производительности парка, а также использование зон доступности для устранения сбоев толерантность.

  • AWS Elastic Beanstalk позволяет развертывать и масштабировать приложения в Amazon EC2. Вы сохраняете владение и полный контроль над базовыми экземплярами EC2.

Лямбда-функции

Следующие ключевые функции помогают разрабатывать приложения Lambda, которые являются масштабируемыми, безопасными и простыми в использовании. расширяемый:

Управление параллелизмом и масштабированием

Параллелизм и средства управления масштабированием такие как ограничения параллелизма и обеспеченный параллелизм, дают вам детальный контроль над масштабированием и скоростью отклика ваших производственных приложений.

Функции, определенные как образы контейнеров

Используйте предпочитаемые вами инструменты для работы с образами контейнеров, рабочие процессы и зависимости для создания, тестирования и развертывания функций Lambda.

Подпись кода
Подписание кода

для Lambda обеспечивает доверие и целостность элементы управления, которые позволяют вам убедиться, что только неизмененный код, опубликованный утвержденными разработчиками, развернут в ваши лямбда-функции.

Лямбда-удлинители

Вы можете использовать расширения Lambda для расширения возможностей Lambda. функции. Например, используйте расширения, чтобы упростить интеграцию Lambda с вашими любимыми инструментами для мониторинг, наблюдаемость, безопасность и управление.

Схемы функций

Схема функции содержит пример кода, показывающий, как использовать Lambda с другими сервисами AWS или сторонние приложения.Чертежи включают образцы кода и предустановки конфигурации функций для Node.js и Среды выполнения Python.

Доступ к базе данных

Прокси базы данных управляет пулом подключений к базе данных и передает запросы от функции. Это позволяет функции достигать высокого уровня параллелизма без исчерпание соединений с базой данных.

Доступ к файловым системам

Вы можете настроить функцию для подключения файла Amazon Elastic File System (Amazon EFS). системы в локальный каталог.С помощью Amazon EFS ваш функциональный код может получать доступ к общим ресурсам и изменять их. безопасно и с высокой степенью параллелизма.

Начало работы с Lambda

Для эффективной работы с Lambda вам необходимы опыт программирования и знания в следующих областях:

  • ОС и команды Linux, а также такие понятия, как процессы, потоки и права доступа к файлам.

  • Концепции облачных вычислений и концепции IP-сетей (для общедоступных и частных сетей).

  • Концепции распределенных вычислений, такие как HTTP как IPC, очереди, обмен сообщениями, уведомления и параллелизм.

  • Знакомство с сервисами и концепциями безопасности: AWS Identity and Access Management (IAM) и принципы управления доступом, а также Служба управления ключами AWS (AWS KMS) и инфраструктура открытых ключей.

  • Знакомство с ключевыми сервисами, взаимодействующими с Lambda: Amazon API Gateway, Amazon S3, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) и ДинамоДБ.

  • Настройка экземпляров EC2 с Linux.

Если вы впервые пользуетесь Lambda, мы рекомендуем вам начать со следующих тем, которые помогут вам научиться основы:

AWS также предоставляет следующие ресурсы для изучения бессерверных приложений и Lambda:

Lambda интегрируется с другими сервисами AWS для вызова функций на основе события, которые вы укажете.Например:

  • Используйте шлюз API для обеспечения безопасного и масштабируемого шлюза для веб-API. которые направляют HTTP-запросы к функциям Lambda.

  • Для служб, создающих очередь или поток данных (таких как DynamoDB и Kinesis), Lambda опрашивает очередь или поток данных из службы и вызывает ваша функция для обработки полученных данных.

  • Определите события Amazon S3, которые вызывают функцию Lambda для обработки объектов Amazon S3, например, когда объект создается или удаляется.

  • Используйте функцию Lambda для обработки сообщений Amazon SQS или уведомлений Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).

  • Используйте пошаговые функции AWS для объединения функций Lambda в бессерверные рабочие процессы, называемые конечными автоматами.

Доступ к лямбде

Вы можете создавать, вызывать и управлять функциями Lambda, используя любой из следующих интерфейсов:

  • Консоль управления AWS — Предоставляет доступ к веб-интерфейсу ваши функции.Дополнительные сведения см. в разделе Консоль Lambda.

  • Интерфейс командной строки AWS (AWS CLI) — предоставляет команды для широкого набора службы, включая Lambda, и поддерживается в Windows, macOS и Linux. Дополнительные сведения см. в разделе Использование Lambda с интерфейсом командной строки AWS.

  • AWS SDK — предоставление API для конкретных языков и управление многими сведения о соединении, такие как вычисление подписи, обработка повторных попыток запроса и обработка ошибок.Для большего информацию см. в AWS SDK.

  • AWS CloudFormation — позволяет создавать шаблоны, определяющие ваш Lambda Приложения. Дополнительные сведения см. в разделе Приложения AWS Lambda. AWS CloudFormation также поддерживает комплект AWS Cloud Development Kit (CDK).

  • Модель бессерверных приложений AWS (AWS SAM) — предоставляет шаблоны и интерфейс командной строки для настройки и управлять бессерверными приложениями AWS.Дополнительные сведения см. в разделе AWS SAM.

Цены на Lambda

Дополнительная плата за создание лямбда-функций не взимается. Взимаются сборы за выполнение функции и за передача данных между Lambda и другими сервисами AWS. За некоторые дополнительные функции Lambda (такие как подготовленный параллелизм) также взимается плата. Чтобы получить больше информации, см. Цены на AWS Lambda.

Среды выполнения

Lambda — AWS Lambda

Lambda поддерживает несколько языков благодаря использованию сред выполнения.Для функции, определенной как образ контейнера, вы выбираете среду выполнения и дистрибутив Linux при создании образа контейнера. Чтобы изменить среду выполнения, вы создаете новый образ контейнера.

При использовании файлового архива .zip для пакета развертывания вы выбираете среду выполнения при создании функции. Чтобы изменить среду выполнения, вы можете обновить конфигурацию своей функции. Среда выполнения связана с одним из дистрибутивов Amazon Linux. Базовая среда выполнения обеспечивает дополнительные библиотеки и переменные среды, к которым вы можете получить доступ из код вашей функции.

Lambda вызывает вашу функцию в среде выполнения. Выполнение обеспечивает безопасную и изолированную среду выполнения, которая управляет ресурсами, необходимыми для запуска вашего функция. Lambda повторно использует среду выполнения из предыдущего вызова, если она доступна, или может создать новая среда выполнения.

Среда выполнения может поддерживать одну версию языка, несколько версий языка или несколько языков. Среды выполнения, относящиеся к языку или версии платформы, устарели. когда версия достигает конца жизни.

Имя Идентификатор SDK для JavaScript Операционная система Архитектуры

Node.js 14

узел js14.x

2.1001.0

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

узел.джс 12

узел js12.x

2.1001.0

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Node.js 10

узел js10.x

2.1001.0

Амазон Линукс 2

x86_64

Имя Идентификатор SDK AWS для Python Операционная система Архитектуры

Питон 3.9

питон3.9

бото3-1.18.55 ботокор-1.21.55

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Питон 3.8

питон3.8

бото3-1.18.55 ботокор-1.21.55

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Питон 3.7

питон3.7

бото3-1.18.55 ботокор-1.21.55

Амазон Линукс

x86_64

Питон 3.6

питон3.6

бото3-1.18.55 ботокор-1.21.55

Амазон Линукс

x86_64

Питон 2.7

питон2.7

бото3-1.17.100 ботокор-1.20.100

Амазон Линукс

x86_64

Имя Идентификатор SDK для Ruby Операционная система Архитектуры

Рубин 2.7

рубин2.7

3.0.1

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Рубин 2,5

рубин2,5

3.0.1

Амазон Линукс

x86_64

Имя Идентификатор ЖДК Операционная система Архитектуры

Ява 11

Java11

Амазонка-Корретто-11

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Ява 8

java8.ал2

Амазонка-Корретто-8

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Ява 8

Java8

Амазонка-Корретто-8

Амазон Линукс

x86_64

Имя Идентификатор Операционная система Архитектуры

Перейти 1.х

go1.x

Амазон Линукс

x86_64

Среды выполнения, использующие операционную систему Amazon Linux, например Go 1.x, не поддерживают архитектуру arm64. Чтобы использовать архитектуру arm64, вы можете запустить Go с предоставленной средой выполнения .al2.

Имя Идентификатор Операционная система Архитектуры

.NET Core 3.1

дотнеткор3.1

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

.NET Core 2.1

дотнеткор2.1

Амазон Линукс

x86_64

Чтобы использовать другие языки в Lambda, вы можете реализовать пользовательскую среду выполнения.То Среда выполнения Lambda предоставляет интерфейс времени выполнения для получения вызова события и отправка ответов. Вы можете развернуть пользовательскую среду выполнения вместе с кодом функции или в слое.

Имя Идентификатор Операционная система Архитектуры

Пользовательская среда выполнения

предоставляется.ал2

Амазон Линукс 2

x86_64, рука64

Пользовательская среда выполнения

предусмотрено

Амазон Линукс

x86_64

Концепции Lambda — AWS Lambda

Lambda запускает экземпляры вашей функции для обработки событий.Вы можете вызвать свою функцию напрямую, используя Lambda API, или вы можете настроить сервис или ресурс AWS для вызова вашей функции.

Функция

Функция — это ресурс, который вы можете вызывать для запуска своего кода в Lambda. Функция имеет код для обработки событий, которые вы передаете в функцию или которые другие сервисы AWS отправляют функции.

Дополнительные сведения см. в разделе Настройка функций AWS Lambda.

Триггер

Триггер — это ресурс или конфигурация, которая вызывает функцию Lambda.Триггеры включают Сервисы AWS, которые можно настроить для вызова функции и события сопоставления источников. Сопоставление источника событий — это ресурс в Lambda, который считывает элементы из потока или очереди. и вызывает функцию. Дополнительные сведения см. в разделах Вызов функций Lambda и Использование AWS Lambda с другими сервисами.

Событие

Событие — это документ в формате JSON, содержащий данные для обработки функцией Lambda. Среда выполнения преобразует событие в объект и передает его коду вашей функции.Когда вы вызываете функцию, вы определить структуру и содержание мероприятия.

Пример пользовательского события — данные о погоде

  {
  «Температура К»: 281,
  "ВетерКмч": -3,
  "ВлажностьPct": 0,55,
  "ДавлениеHPa": 1020
}  

Когда сервис AWS вызывает вашу функцию, сервис определяет форму события.

Пример сервисного события — уведомление Amazon SNS

  {
  "Записи": [
    {
      "Снс": {
        «Временная метка»: «2019-01-02T12:45:07.000Z",
        "Подпись": "tcc6faL2yUC6dgZdmrwh2Y4cGa/ebXEkAi6RibDsvpi+tE/1+82j...65r==",
        "MessageId": "95df01b4-ee98-5cb9-9903-4c221d41eb5e",
        "Сообщение": "Привет из соцсетей!",
        ...  

Дополнительные сведения о событиях из сервисов AWS см. в разделе Использование AWS Lambda с другими сервисами.

Среда выполнения

Среда выполнения обеспечивает безопасную и изолированную среду выполнения для вашего Лямбда-функция.Среда выполнения управляет процессами и ресурсами, необходимыми для запуска функция. Среда выполнения обеспечивает поддержку жизненного цикла функции и любых расширений, связанных с вашей функцией.

Дополнительные сведения см. в разделе Среда выполнения AWS Lambda.

Архитектура набора инструкций

Архитектура набора команд определяет тип компьютерного процессора, который Lambda использует для запуска функции.Lambda предоставляет выбор архитектуры набора команд:

  • arm64 — 64-битная архитектура ARM для процессора AWS Graviton2.

  • x86_64 — 64-битная архитектура x86 для процессоров на базе x86.

Дополнительные сведения см. в разделе Архитектуры набора инструкций Lambda.

Пакет развертывания

Вы развертываете код функции Lambda с помощью пакета развертывания .лямбда поддерживает два типа пакетов развертывания:

  • Файловый архив .zip, содержащий код вашей функции и его зависимости. Lambda обеспечивает операционную система и среда выполнения для вашей функции.

  • Образ контейнера, совместимый с Open Container Спецификация инициативы (OCI). Вы добавляете свой код функции и зависимости к образу. Вы должны также включает операционную систему и среду выполнения Lambda.

Дополнительные сведения см. в разделе Пакеты развертывания Lambda.

Время выполнения

Среда выполнения предоставляет специфичную для языка среду, которая запускается при выполнении окружающая обстановка. Среда выполнения передает события вызова, контекстную информацию и ответы между Lambda и функция. Вы можете использовать среды выполнения, предоставляемые Lambda, или создавать свои собственные. Если вы упаковываете свой код в виде файла .zip архив, вы должны настроить свою функцию для использования среды выполнения, соответствующей вашему языку программирования.Для контейнера образ, вы включаете среду выполнения при создании образа.

Дополнительные сведения см. в разделе Среды выполнения Lambda.

Слой

Слой Lambda представляет собой файловый архив .zip, который может содержать дополнительный код или другое содержимое. А слой может содержать библиотеки, пользовательскую среду выполнения, данные или конфигурацию файлы.

Слои

предоставляют удобный способ упаковки библиотек и других зависимостей, которые вы можете использовать с вашим Lambda. функции.Использование слоев уменьшает размер загружаемых архивов развертывания и ускоряет развертывание кода. Слои также способствуют совместному использованию кода и разделению ответственности, чтобы вы могли быстрее выполнять итерации при написании. бизнес-логика.

Вы можете включить до пяти слоев для каждой функции. Уровни учитываются в стандартных квотах на размер развертывания Lambda. Когда вы включаете слой в функцию, содержимое извлекается в папку /opt . каталог в среде выполнения.

По умолчанию создаваемые вами слои являются частными для вашей учетной записи AWS. Вы можете поделиться слоем с другие учетные записи или сделать слой общедоступным. Если ваши функции используют слой, опубликованный другой учетной записью, ваши функции могут продолжать использовать версию слоя после ее удаления или после вашего разрешения на доступ слой аннулируется. Однако вы не можете создать новую функцию или обновить функции, используя удаленный слой. версия.

Функции, развернутые как образ контейнера, не используют слои.Вместо этого вы упаковываете предпочитаемую среду выполнения, библиотеки и другие зависимости в образ контейнера при сборке образа.

Дополнительные сведения см. в разделе Создание и совместное использование слоев Lambda.

Внутренний номер

Расширения Lambda позволяют расширить ваши функции. Например, вы можете использовать расширения для интеграции ваших функций с предпочитаемыми функциями мониторинга, наблюдения, безопасности и управления инструменты. Вы можете выбирать из широкого набора инструментов, которые AWS Lambda Партнеры предоставляют, или вы можете создать свою собственную Lambda расширения.

Внутреннее расширение запускается в процессе выполнения и имеет тот же жизненный цикл, что и среда выполнения. Внешний расширение запускается как отдельный процесс в среде выполнения. Внешнее расширение инициализируется до функция вызывается, выполняется параллельно со средой выполнения функции и продолжает выполняться после функции вызов завершен.

Дополнительные сведения см. в разделе Использование расширений Lambda.

Параллелизм

Параллелизм — это количество запросов, которые ваша функция обслуживает в любой момент времени.Когда ваша функция вызывается, Lambda предоставляет ее экземпляр для обработки события. Когда код функции закончит работу, он может обработать другой запрос. Если функция вызывается снова во время выполнения запроса обрабатывается, создается еще один экземпляр, что увеличивает параллелизм функции.

Параллелизм регулируется квотами на уровне региона AWS. Ты можно настроить отдельные функции, чтобы ограничить их параллелизм или позволить им достичь определенного уровня параллелизм.Дополнительные сведения см. в разделе Управление зарезервированным параллелизмом Lambda.

Классификатор

Когда вы вызываете или просматриваете функцию, вы можете включить квалификатор , чтобы указать версию или псевдоним. Версия — это неизменяемый снимок кода функции и конфигурации, который имеет числовой определитель. Например, моя-функция:1 . Псевдоним является указателем на версию, которую вы можете обновить, чтобы сопоставить ее с другой версией, или разделить трафик между двумя версиями.Например, моя-функция:СИНИЙ . Вы можете использовать версии и псевдонимы вместе, чтобы обеспечить стабильный интерфейс для клиенты для вызова вашей функции.

Дополнительные сведения см. в разделе Версии лямбда-функций.

Пункт назначения

Пункт назначения — это ресурс AWS, куда Lambda может отправлять события из асинхронного вызова. Вы можете настроить место назначения для событий, которые не обрабатываются. Некоторые сервисы также поддерживают назначения для событий, которые успешно обработаны.

Дополнительные сведения см. в разделе Настройка мест назначения для асинхронного вызова.

Консоль Lambda — AWS Lambda

Консоль Lambda можно использовать для настройки приложений, функций, конфигураций подписи кода и слои.

Приложения

На странице приложений отображается список приложений, которые были развернутые с помощью AWS CloudFormation или других инструментов, включая модель бессерверных приложений AWS. Фильтровать, чтобы найти приложения по ключевым словам.

Функции

На странице функций показан список функций, определенных для вашей учетной записи в этом регионе. Начальная консоль поток для создания функции зависит от того, использует ли функция контейнер образ или ZIP-архив для пакета развертывания. Многие дополнительные задачи настройки являются общими для обоих типов функций.

Для вашего удобства в консоли есть редактор кода.

Подпись кода

К функции можно прикрепить конфигурацию подписи кода.С помощью подписи кода вы можете убедиться, что код был подписан утвержденным источником и не был изменен с момента подписания, и что подпись кода не была изменена. просрочен или отозван.

слоев

Создайте слои, чтобы отделить код функции архива .zip от его зависимостей. Слой — это ZIP-архив, который содержит библиотеки, пользовательскую среду выполнения или другие зависимости. Со слоями вы можете использовать библиотеки в своей функции. без необходимости включать их в пакет развертывания.

Редактировать код с помощью редактора консоли

Вы можете использовать редактор кода в консоли AWS Lambda для написания, тестирования и просмотра результатов выполнения вашего Код лямбда-функции. Редактор кода поддерживает языки, не требующие компиляции, например Node.js и Python. Редактор кода поддерживает только пакеты развертывания архива .zip, и размер пакета развертывания должен быть менее 3 МБ.

Редактор кода включает строку меню , окон и панель редактора .

Список того, что делают команды, см. в разделе Команды меню. ссылка в Руководстве пользователя AWS Cloud9 . Обратите внимание, что некоторые из команд, перечисленных в этом ссылки недоступны в редакторе кода.

Работа с файлами и папками

Вы можете использовать окно Environment в редакторе кода для создания, открытия и управления файлами. для вашей функции.

Чтобы отобразить или скрыть окно среды , выберите Окружающая среда кнопка.Если кнопка Environment не отображается, выберите Окно, Среда в строке меню.

Чтобы открыть один файл и отобразить его содержимое на панели редактора , дважды щелкните файл в окне Environment .

Чтобы открыть несколько файлов и отобразить их содержимое в панели редактора , выберите файлы в окне Environment . Щелкните правой кнопкой мыши выделенный фрагмент и выберите Открыть .

Чтобы создать новый файл , выполните одно из следующих действий:

  • В окне Environment щелкните правой кнопкой мыши папку, в которую вы хотите поместить новый файл, а затем выберите Новый файл . Введите имя и расширение файла, а затем нажмите Введите .

  • Выберите File, New File в строке меню.Когда вы будете готовы сохранить файл, выберите Файл , Сохранить или Файл , Сохранить как в строке меню. Затем используйте Сохранить как Диалоговое окно, в котором можно указать имя файла и выбрать место для его сохранения.

  • На панели кнопок вкладок в панели редактора выберите кнопку + , а затем выберите Новый файл . Когда вы будете готовы сохранить файл, выберите File, Save или Файл, Сохранить как в строке меню.Затем используйте диалоговое окно Сохранить как . который отображается, чтобы назвать файл и выбрать, где его сохранить.

Чтобы создать новую папку , щелкните правой кнопкой мыши папку в Окно Environment , куда вы хотите поместить новую папку, а затем выберите New Папка . Введите имя папки, а затем нажмите Введите .

Чтобы сохранить файл , с открытым файлом и его содержимым, видимым в редакторе выберите File, Save в строке меню.

Чтобы переименовать файл или папку , щелкните правой кнопкой мыши файл или папку в Окно среды . Введите имя замены, а затем нажмите Введите .

Чтобы удалить файлы или папки , выберите файлы или папки в Окно среды . Щелкните правой кнопкой мыши выделение и выберите Удалить . Затем подтвердите удаление, выбрав Да (для одного выбора) или Да для Все .

Чтобы вырезать, копировать, вставлять или дублировать файлы или папки , выберите файлы или папки в окне Environment . Щелкните правой кнопкой мыши выделенный фрагмент и выберите Вырезать , Копировать , Вставить или Дубликат соответственно.

Чтобы свернуть папки , выберите значок шестеренки в Среда , а затем выберите Свернуть все папки .

Чтобы показать или скрыть скрытые файлы , выберите значок шестеренки в Environment , а затем выберите Show Hidden Files .

Работа с кодом

Используйте панель редактора в редакторе кода для просмотра и написания кода.

Работа с кнопками вкладок

Используйте панель кнопок вкладок для выбора, просмотра и создания файлов.

Чтобы отобразить содержимое открытого файла , выполните одно из следующих действий:

Чтобы закрыть открытый файл , выполните одно из следующих действий:

  • Выберите значок X на вкладке файла.

  • Выберите вкладку файла. Затем выберите кнопку раскрывающегося меню на панели кнопок вкладок и выберите Закрыть панель .

Чтобы закрыть несколько открытых файлов , выберите раскрывающееся меню на вкладке кнопок панели, а затем выберите Закрыть все вкладки во всех панелях или Закрыть все, кроме текущей Вкладка по мере необходимости.

Чтобы создать новый файл , нажмите кнопку + во вкладке панель кнопок, а затем выберите Новый файл .Когда вы будете готовы сохранить файл, выберите Файл , Сохранить или Файл , Сохранить как в строке меню. Затем используйте Сохранить как Диалоговое окно, в котором можно указать имя файла и выбрать место для его сохранения.

Работа со строкой состояния

Используйте строку состояния для быстрого перехода к строке в активном файле и для изменения способа отображения кода.

Для быстрого перехода к строке в активном файле выберите селектор строк, введите номер строки для перехода, а затем нажмите Введите .

Чтобы изменить цветовую схему кода в активном файле , выберите цвет кода селектор схемы, а затем выберите новую цветовую схему кода.

Чтобы изменить в активном файле, используются ли мягкие табуляции или пробелы, размер табуляции или следует ли преобразовать в пробелы или вкладки , выберите селектор пробелов и вкладок, а затем выберите новый настройки.

Чтобы изменить для всех файлов, отображать или скрывать невидимые символы или желоб, скобки или кавычки, перенос строк или размер шрифта , выберите значок шестеренки, а затем выберите новые настройки.

Работа в полноэкранном режиме

Вы можете расширить редактор кода, чтобы получить больше места для работы с вашим кодом.

Чтобы расширить редактор кода до краев окна веб-браузера, выберите переключатель Toggle. полноэкранная кнопка в строке меню.

Чтобы уменьшить редактор кода до исходного размера, нажмите кнопку Переключиться в полноэкранный режим опять таки.

В полноэкранном режиме в строке меню отображаются дополнительные параметры: Сохранить и Тест .При выборе Save код функции сохраняется. Выбор Test или Configure Events позволяет создавать или редактировать тестовые мероприятия.

Работа с настройками

Вы можете изменить различные настройки редактора кода, такие как отображаемые подсказки и предупреждения по коду, код поведение сворачивания, поведение автозаполнения кода и многое другое.

Чтобы изменить настройки редактора кода, выберите значок шестеренки Preferences в строке меню.

Список того, что делают настройки, см. в следующих ссылках в AWS Cloud9 User Руководство .

Обратите внимание, что некоторые параметры, перечисленные в этих справочниках, недоступны в редакторе кода.

AWS Lambda — часто задаваемые вопросы

Вопрос. Что такое AWS Lambda Extensions?

AWS Lambda Extensions позволяет интегрировать Lambda с вашими любимыми инструментами для мониторинга, наблюдения, безопасности и управления.Расширения позволяют вам и вашим предпочтительным поставщикам инструментов подключиться к жизненному циклу Lambda и более глубоко интегрироваться в среду выполнения Lambda.

В: Как работают расширения Lambda?

Расширения

— это сопутствующие процессы, которые запускаются в среде выполнения Lambda, где выполняется код вашей функции. Кроме того, они могут выполняться вне вызова функции, т. е. они запускаются до инициализации функции, запускаются параллельно с функцией, могут запускаться после завершения выполнения функции, а также могут запускаться до того, как служба Lambda закроет среду выполнения. .

В: Для чего можно использовать расширения Lambda?

Вы можете использовать расширения для своих любимых инструментов мониторинга, наблюдения, безопасности и управления от AWS, а также от следующих партнеров: AppDynamics, Coralogix, Datadog, Dynatrace, Epsagon, HashiCorp, Honeycomb, Imperva, Lumigo, Check Point CloudGuard, New Relic, Thundra, Splunk, Sentry, Site24x7, Sumo Logic, AWS AppConfig, Amazon CodeGuru Profiler, Amazon CloudWatch Lambda Insights, дистрибутив AWS для OpenTelemetry.Чтобы узнать больше об этих расширениях, посетите запись блога о запуске.

В: Как настроить расширения Lambda и управлять ими?

Вы можете развернуть расширения с помощью слоев для одной или нескольких функций Lambda с помощью консоли, интерфейса командной строки или инструментов «Инфраструктура как код», таких как CloudFormation, AWS Serverless Application Model и Terraform. Для начала посетите документацию.

Вопрос. С какими средами выполнения можно использовать расширения AWS Lambda?

Список сред выполнения, поддерживающих расширения, можно просмотреть здесь.

В: Учитываются ли расширения в максимальном количестве пакетов развертывания?

Да, общий разархивированный размер функции и всех расширений не может превышать предельный размер распакованного пакета развертывания в 250 МБ.

В: Влияет ли использование расширения на производительность?

Расширения могут повлиять на производительность вашей функции, поскольку они совместно используют ресурсы, такие как ЦП, память и хранилище, с функцией, а также потому, что расширения инициализируются до кода функции.Например, если расширение выполняет операции, требующие больших вычислительных ресурсов, вы можете увидеть увеличение продолжительности выполнения функции, поскольку расширение и код функции совместно используют одни и те же ресурсы ЦП. Поскольку Lambda распределяет ЦП пропорционально выбранному вами параметру памяти, вы можете увидеть увеличение продолжительности выполнения и инициализации при более низких параметрах памяти, поскольку большее количество процессов конкурирует за одни и те же ресурсы ЦП.

Можно использовать метрику PostRuntimeExecutionDuration для измерения дополнительного времени, которое требуется расширению после выполнения функции, и можно использовать метрику MaxMemoryUsed для измерения увеличения используемой памяти.Чтобы понять влияние конкретного расширения, вы также можете использовать показатель «Длительность». В настоящее время ответ выполнения функции возвращается после завершения выполнения функции и выполнения расширения. Чтобы узнать больше, посетите документацию для разработчиков Lambda.

В: Как будет взиматься плата за использование расширений Lambda?

Расширения используют ту же модель выставления счетов, что и функции Lambda. При использовании функций Lambda с расширениями вы платите за обслуживаемые запросы и общее время вычислений, используемое для запуска вашего кода и всех расширений, с шагом в 1 мс.С вас будет взиматься плата за время вычислений в соответствии с существующими ценами на продолжительность Lambda. Дополнительные сведения см. в разделе Цены на AWS Lambda.

Жизненный цикл Lambda состоит из трех отдельных фаз: «init», когда AWS Lambda инициализирует функцию, зависимости и расширения; «вызвать», когда Lambda выполняет функцию и код расширения в ответ на триггеры; и «выключение» после завершения выполнения функции, но все еще может выполняться код расширения, что может длиться до двух секунд.С вас будет взиматься плата за время вычислений, использованное для запуска вашего кода расширения на всех трех этапах жизненного цикла Lambda. Чтобы узнать больше о жизненном цикле Lambda, см. документацию по среде выполнения Lambda.

За установку расширений не взимается дополнительная плата, хотя партнерские предложения могут быть платными. Подробную информацию см. на соответствующем веб-сайте партнера.

В: Могу ли я создавать свои собственные расширения Lambda?

Да, с помощью AWS Lambda Runtime Extensions API.Посетите документацию, чтобы узнать больше.

В: Как работают расширения, когда включен Provisioned Concurrency?

Provisioned Concurrency сохраняет функции инициализированными и готовыми к ответу за двузначные миллисекунды. При включении Provisioned Concurrency также инициализирует расширения и поддерживает их готовность к выполнению вместе с кодом функции.

В: Какие разрешения есть у расширений?

Поскольку расширения выполняются в той же среде, что и функция Lambda, они имеют доступ к тем же ресурсам, что и функция, а разрешения используются функцией и расширением совместно.Поэтому они совместно используют учетные данные, роли и переменные среды. Расширения имеют доступ только для чтения к функциональному коду и могут читать и записывать в /tmp.

Вопрос. Что такое API журналов времени выполнения AWS Lambda?

API AWS Lambda Runtime Logs позволяет использовать расширения для отправки журналов из функций AWS Lambda непосредственно в место назначения по вашему выбору. Расширения используют этот API для подписки на те же журналы, которые передаются в Amazon CloudWatch Logs, а затем могут обрабатывать, фильтровать и отправлять их в любое предпочтительное место назначения.

В: Как работает API журналов выполнения?

Сервис Lambda автоматически собирает журналы и передает их в Amazon CloudWatch. Этот поток содержит журналы, созданные в коде вашей функции, а также журналы, созданные службой Lambda как часть вызова.

API журналов выполнения позволяет авторам расширений подписываться на одни и те же потоки журналов непосредственно из среды выполнения Lambda. После получения запроса на подписку служба Lambda передает журналы в расширение через HTTP или TCP, а также отправляет их в CloudWatch.

В: Как начать работу с Runtime Logs API?

Вы можете развернуть расширения, использующие Runtime Logs API, с помощью слоев, в одной или нескольких функциях Lambda с помощью консоли, интерфейса командной строки или инструментов «Инфраструктура как код», таких как CloudFormation, AWS Serverless Application Model и Terraform.

Вы можете использовать расширения для своих любимых инструментов мониторинга, наблюдения, безопасности и управления от AWS, а также от следующих партнеров: Coralogix, Datadog, Honeycomb, Lumigo, New Relic, Sumo Logic и Amazon CloudWatch.Чтобы узнать больше об этих расширениях, посетите запись блога о запуске.

В: Влияет ли использование Runtime Logs API на производительность?

Вы можете использовать Runtime Logs API только из AWS Lambda Extensions. Расширения могут влиять на производительность вашей функции, поскольку они совместно используют ресурсы, такие как ЦП, память и хранилище, с функцией, а также потому, что расширения инициализируются до кода функции. Например, если расширение выполняет операции, требующие больших вычислительных ресурсов, вы можете увидеть увеличение продолжительности выполнения функции, поскольку расширение и код функции совместно используют одни и те же ресурсы ЦП.Кроме того, каждая подписка на Runtime Logs API может потреблять дополнительную память для хранения журналов, помимо того, что потребляет расширение, содержащее ее.

В: Как будет взиматься плата за использование Runtime Logs API?

Дополнительная плата за использование AWS Lambda Runtime Logs API не взимается. Расширения, использующие Runtime Logs API, используют ту же модель выставления счетов, что и другие расширения и функции Lambda. Чтобы узнать больше о ценах на расширения, ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами.

В. Отключает ли использование Runtime Logs API отправку журналов в Amazon CloudWatch Logs?

Нет, по умолчанию платформа Lambda отправляет все журналы в журналы CloudWatch, а использование API журналов среды выполнения не отключает выход в журналы CloudWatch.

Что такое AWS Lambda? Лямбда-функция с примерами

Перед функцией AWS Lambda давайте разберемся:

Что такое бессерверное?

Serverless — это термин, который обычно относится к бессерверным приложениям.Бессерверные приложения — это приложения, которым не требуется предоставление сервера и управление серверами.

Что такое AWS Lambda?

AWS Lambda — управляемая событиями бессерверная вычислительная платформа, предоставляемая Amazon как часть Amazon Web Services. Поэтому вам не нужно беспокоиться о том, какие ресурсы AWS запускать или как вы будете ими управлять. Вместо этого вам нужно поместить код в Lambda, и он запустится.

В AWS Lambda код выполняется на основе ответа на события в сервисах AWS, таких как добавление/удаление файлов в корзине S3, HTTP-запрос от шлюза API Amazon и т. д.Однако Amazon Lambda можно использовать только для выполнения фоновых задач.

Функция AWS Lambda помогает вам сосредоточиться на своем основном продукте и бизнес-логике, вместо того чтобы управлять контролем доступа операционной системы (ОС), установкой исправлений ОС, правильным размером, выделением ресурсов, масштабированием и т. д.

В этом учебном пособии по AWS Lambda для начинающих вы узнаете:

Как работает AWS Lambda?

Следующий пример AWS Lambda с блок-схемой объясняет работу AWS Lambda за несколько простых шагов:

Блок-схема AWS Lambda

Шаг 1: Сначала загрузите код AWS Lambda на любом языке, поддерживаемом AWS Lambda.Java, Python, Go и C# — это некоторые из языков, поддерживаемых функцией AWS Lambda.

Шаг 2: Это некоторые сервисы AWS, которые позволяют запускать AWS Lambda.

Шаг 3: AWS Lambda помогает загрузить код и сведения о событии, при котором он должен запускаться.

Шаг 4: Выполняет лямбда-код AWS, когда он инициируется службами AWS:

Шаг 5: AWS взимает плату только при выполнении лямбда-кода AWS, и никак иначе.

Это произойдет в следующих случаях:

  • Загрузка файлов в корзину S3
  • При попадании URL-адреса конечной точки HTTP для получения/отправки
  • Для добавления/изменения и удаления таблиц Dynamo DB
  • В процессе сбора потоков данных
  • Push-уведомление
  • Хостинг веб-сайта
  • Отправка электронной почты

Примечание: Следует помнить, что плата за услуги AWS взимается только при выполнении лямбда-кода AWS, в противном случае вам не нужно ничего платить.

События, запускающие AWS Lambda

Здесь перечислены события, которые будут запускаться при использовании AWS Lambda.

  • Вставка, обновление и удаление данных таблицы Dynamo DB
  • Чтобы включить push-уведомления в SNS
  • Для поиска истории журналов в CloudTrail
  • Вход в объект S3
  • DynamoDB может запускать AWS Lambda при каждом добавлении, изменении или удалении данных в таблице.
  • Помогает запланировать событие для выполнения задачи в обычное время.
  • Модификации объектов в корзинах S3
  • Уведомления отправлены из Amazon SNS.
  • AWS Lambda можно использовать для обработки журналов CloudTrail
  • Шлюз API
  • позволяет запускать AWS Lambda в методах GET/POST.

Концепции AWS Lambda

Функция:

Функция — это программа или скрипт, который выполняется в AWS Lambda. Lambda передает события вызова в вашу функцию, которая обрабатывает событие и возвращает ответ.

Время выполнения:

Runtime позволяет выполнять функции на разных языках в одной и той же базовой среде выполнения. Это поможет вам настроить функцию во время выполнения. Он также соответствует выбранному вами языку программирования.

Источник события:

Источником события является сервис AWS, например Amazon SNS, или пользовательский сервис. Эта триггерная функция помогает вам выполнить свою логику.

Лямбда-слои:

Слои

Lambda — это важный механизм распространения библиотек, пользовательских сред выполнения и других важных функциональных зависимостей.Этот компонент AWS также помогает вам управлять кодом функции разработки отдельно от неизменного кода и ресурсов, которые он использует.

Потоки журналов:

Поток журнала

позволяет аннотировать код функции с помощью настраиваемых операторов ведения журнала, которые помогают анализировать поток выполнения и производительность функций AWS Lambda.

Как использовать AWS Lambda

Теперь мы узнаем, как использовать AWS Lambda с примером AWS Lambda:

Шаг 1 ) Шаг 1) Откройте URL-адрес AWS Lambda
Перейдите на https://aws.amazon.com/lambda/ и «Начало работы»

Шаг 2 ) Создайте учетную запись
Затем создайте учетную запись или войдите в существующую учетную запись

Шаг 3 ) Отредактируйте код и нажмите «Выполнить»,
На следующей странице Lambda,

  1. Изменить код
  2. Нажмите «Выполнить»

Шаг 4 ) Проверьте вывод
Вы увидите вывод

AWS Lambda VS AWS EC2

Вот некоторые основные различия между AWS Lambda и EC2.

Параметры АВС Лямбда АВС EC2
Определение AWS Lambda — это платформа как услуга (PaaS). Это поможет вам запустить и выполнить ваш внутренний код. AWS EC2 — это инфраструктура как услуга (laaS). Он предоставляет виртуализированные вычислительные ресурсы.
Гибкость Не предлагает какой-либо гибкости для входа в вычислительные экземпляры. Это позволяет вам выбрать индивидуальную операционную систему или среду выполнения языка. Обеспечивает гибкость выбора различных экземпляров, настраиваемых операционных систем, исправлений безопасности, сети и т. д.
Процесс установки Вам нужно выбрать среду, в которой вы хотите запустить код, и отправить код в AWS Lambda. Впервые в EC2 вам нужно выбрать ОС и установить все необходимое программное обеспечение, а затем отправить свой код в EC2.
Ограничения по окружающей среде Ограничено несколькими языками. Нет ограничений по среде.

AWS Lambda VS AWS Elastic Beanstalk

Вот некоторые основные различия между AWS Lambda и Elastic Beanstalk.

Параметры AWS Elastic Beanstalk АВС Лямбда
Основная задача Развертывайте приложения и управляйте ими в облаке AWS, не беспокоясь об инфраструктуре, на которой работают эти приложения. AWS Lambda используется для запуска и выполнения вашего внутреннего кода.Вы не можете использовать его для развертывания приложения.
Выбор ресурсов AWS Это дает вам свободу выбора ресурсов AWS; Например, вы можете выбрать инстанс EC2, который оптимален для вашего приложения. Вы не можете выбрать ресурсы AWS, например тип экземпляра EC2, Lambda предлагает ресурсы в зависимости от вашей рабочей нагрузки.
Тип системы Это система с отслеживанием состояния. Это система без сохранения состояния.

Варианты использования AWS Lambda

AWS Lambda используется для широкого спектра приложений, таких как:

  • Помогает вам в процессе ETL
  • Позволяет выполнять обработку файлов в реальном времени и потоковую обработку в реальном времени
  • Использование для создания веб-приложений
  • Использование в продуктах Amazon, таких как Alexa Chatbots и Amazon Echo/Alexa
  • Обработка данных (потоковая аналитика в реальном времени)
  • Автоматическое резервное копирование повседневных задач
  • Масштабируемые серверные части (мобильные приложения, устройства LOT)
  • Помогает выполнять внутреннюю логику на стороне сервера
  • Позволяет фильтровать и преобразовывать данные

Передовой опыт работы с лямбда-функцией

Вот несколько рекомендаций по использованию функций AWS Lambda:

  • Используйте правильный тайм-аут.
  • Использовать функции локального хранилища размером 500 МБ в папке /temp
  • Сведение к минимуму использования кода запуска, не связанного напрямую с обработкой текущего события.
  • Вам следует использовать встроенный в CloudWatch мониторинг ваших функций Lambda, чтобы просматривать и оптимизировать задержки запросов.

Когда не использовать AWS Lambda

Ниже приведены ситуации, когда Lambda определенно не является идеальным вариантом:

  • Недопустимо использовать программные пакеты или приложения AWS Lambda, которые полагаются на вызов базовых RPC Windows
  • If используется для пользовательских программных приложений с лицензионными соглашениями, такими как обработка документов MS-Office, базы данных Oracle и т. д.
  • AWS Lambda не следует использовать для пользовательских аппаратных процессов, таких как ускорение графического процессора, соответствие аппаратному обеспечению.

Преимущества использования AWS Lambda

Вот преимущества и преимущества использования AWS lambda:

  • AWS Lambda — очень гибкий инструмент для использования
  • Помогает предоставлять доступ к ресурсам, включая VPC
  • Автор напрямую в редакторе WYSIWYG в консоли.
  • Вы можете использовать его как плагин для Eclipse и Visual Studio.
  • Поскольку это бессерверная архитектура, вам не нужно беспокоиться об управлении или подготовке серверов.
  • Вам не нужно настраивать виртуальную машину.
  • Помогает разработчикам запускать и выполнять реакцию кода на события без создания какой-либо инфраструктуры.
  • Вам просто нужно время вычислений, только когда ваш код работает.
  • Вы можете отслеживать производительность своего кода в режиме реального времени с помощью CloudWatch.
  • Это позволяет вам запускать свой код без подготовки или управлять любым другим сервером
  • Помогает выполнять код только при необходимости
  • Вы можете масштабировать его автоматически, чтобы обрабатывать несколько запросов в день и даже поддерживать более тысячи запросов в секунду.
  • AWS Lambda можно настроить с помощью внешних таймеров событий для выполнения запланированных задач.
  • Лямбда-функция в AWS должна быть настроена с внешними событиями и таймерами так; его можно использовать для планирования.
  • Функции Lambda не имеют состояния, поэтому их можно быстро масштабировать.
  • AWS Lambda работает быстро, поэтому он выполнит ваш код за миллисекунды.

Ограничения AWS Lambda

Вот минусы/недостатки использования AWS Lambda:

  • Инструмент AWS Lambda не подходит для небольших проектов.
  • Инфраструктура
  • AWS Lambda полностью зависит от AWS, поэтому вы не можете устанавливать какое-либо дополнительное программное обеспечение, если этого требует ваш код.
  • Одновременное выполнение ограничено 100
  • Инфраструктура AWS Lambda полностью зависела от AWS; вы не можете установить дополнительное программное обеспечение, если этого требует ваш код.
  • Объем памяти может варьироваться от 128 до 1536 МБ.
  • Запрос события не должен превышать 128 КБ.
  • Лямбда-функции помогают писать свои логи только в CloudWatch.Это единственный инструмент, который позволяет вам отслеживать или устранять неполадки в ваших функциях.
  • Время ожидания выполнения его кода составляет всего 5 минут.

Резюме

  • Бессерверные — это термин, который обычно относится к бессерверным приложениям.
  • AWS Lambda — одна из таких бессерверных вычислительных служб. Поэтому вам не нужно беспокоиться о том, какие ресурсы AWS запускать или как они будут ими управлять.
  • Функция — это программа или скрипт, который выполняется в AWS serverless Lambda.
  • Среда выполнения позволяет выполнять функции на разных языках в одной и той же базовой среде выполнения.
  • Источником события является сервис AWS, например Amazon SNS, или пользовательский сервис.
  • Уровни Lambda — это важный механизм распространения библиотек, пользовательских сред выполнения и других важных функциональных зависимостей.
  • Поток журнала позволяет вам аннотировать код функции с помощью настраиваемых операторов регистрации, которые помогают вам анализировать поток выполнения и производительность ваших функций Lambda.
  • AWS Lambda — это платформа как услуга (PaaS). Это поможет вам запустить и выполнить ваш внутренний код.
  • AWS EC2 — это инфраструктура как услуга (laaS). Он предоставляет виртуализированные вычислительные ресурсы.
  • Развертывайте и управляйте приложениями в облаке AWS, не беспокоясь об инфраструктуре, которая запускает эти приложения.
  • AWS Lambda используется для запуска и выполнения вашего внутреннего кода. Вы не можете использовать его для развертывания приложения.
  • AWS Lambda поможет вам в процессе ETL.
  • Лучшая практика использования функции Lambda в AWS — использовать правильный «тайм-аут».
  • Нецелесообразно использовать программные пакеты или приложения AWS Lambda, которые полагаются на вызов базовых RPC Windows
  • AWS Lambda — очень гибкий инструмент.
  • Инструмент
  • AWS Lambda не подходит для небольших проектов.
  • Обычное событие, которое будет инициировано при использовании AWS Lambda, — это вставка, обновление и удаление данных из таблицы Dynamo DB.

Полное руководство по использованию Lambda

Amazon Web Services (AWS) предлагает более 200 сервисов.Но AWS Lambda продолжает выделяться по нескольким причинам. Это руководство по AWS Lambda поможет объяснить Lambda простыми словами, чтобы вы могли решить, подходит ли сервис для ваших вычислительных потребностей.

Мы расскажем, что такое AWS Lambda, как он работает, чем отличается от EC2, варианты использования, преимущества, ограничения и многое другое. Кроме того, мы расскажем, как вы можете отслеживать и управлять своими затратами на Lambda без бремени управления затратами.

Содержание

Что такое AWS Lambda?

AWS Lambda — это служба бессерверных вычислений на основе событий для платформы AWS.Управляемые событиями функции — это вычислительные события, которые происходят автоматически в ответ на различные входные данные, известные как триггеры. Иногда это называется «Функции как услуга» (FaaS), хотя экосистема AWS Lambda выходит за рамки этого. Подробнее о функциях, управляемых событиями, позже.

Благодаря бессерверным вычислениям Lambda позволяет разработчикам писать и выполнять код, не беспокоясь об административных задачах.

Эти задачи включают в себя резервирование серверных ресурсов у облачного провайдера, поддержание серверов в оптимальном состоянии, увеличение и уменьшение ресурсов ОЗУ, ЦП и памяти вручную, управление базовой операционной системой или исправление проблем безопасности.

AWS позаботится обо всем этом и многом другом от имени ваших разработчиков. Таким образом, они могут сосредоточиться на написании кода, который обеспечит беспрепятственное предоставление услуг вашим клиентам. Все, что нужно сделать вашим разработчикам, — это принести свой код в AWS, чтобы развернуть его для конкретных вариантов использования, которые вы хотите увидеть.

Думайте о Lambda в AWS как о полностью управляемом сервисе, который можно использовать для быстрой и экономичной разработки и запуска облачных операций без необходимости покупать, обслуживать и заменять все оборудование.Или время и деньги, которые вам понадобятся, чтобы нанять опытных специалистов для выполнения всех необходимых работ по техническому обслуживанию.

Основная причина экономической эффективности Lambda заключается в том, что она использует бессерверную архитектуру для сокращения расходов на облачные вычисления.

Итак, есть ли у AWS Lambda бессерверные вычисления?  

Нет. AWS Lambda — важный компонент бессерверной технологии для клиентов AWS. Вот как: 

Вам нужен стек из нескольких компонентов для создания приложения на бессерверной архитектуре.Одной из распространенных архитектур является стек LAMP, для которого требуется:

  1. Операционная система Linux
  2. HTTP-сервер Apache
  3. Управление реляционной базой данных MySQL
  4. Язык программирования PHP

Другой, более конкретный стек для веб-приложения будет выглядеть следующим образом: 

  1. Служба базы данных
  2. Служба шлюза HTTP
  3. Вычислительная служба

Для людей, уже использующих AWS, Lambda действует как вычислительная служба в этом стеке.Но не поэтому бессерверные вычисления могут быть рентабельной технологией для выполнения ваших операций в облаке. Бессерверная архитектура имеет два основных преимущества:

  • Модель ценообразования с оплатой за запрос — вы платите только за запросы, которые Lambda обслуживает, и за время, которое потребовалось AWS для обслуживания этих запросов. Перед запросом на вычисление вы не платите ни цента, как большинство других архитектур, которые стоят денег, работая непрерывно, фактически ничего не делая для вас.
  • Автомасштабирование — это означает, что служба масштабируется вверх и вниз по запросу. Это увеличивает вычислительные ресурсы, такие как ЦП, ОЗУ и память, когда спрос увеличивается. Но он закрывает некоторые из них, когда у вас мало активности внутри серверов. Он может автоматически масштабироваться от нуля до практически бесконечности и снова до нуля, когда ваша система простаивает.

Вот простой пример автоматического масштабирования в бессерверной технологии.

Предположим, вы страховая компания, которая хочет воспользоваться преимуществами бессерверной технологии.Ваши требования к вычислительным ресурсам возрастут в случае стихийного бедствия, приближения крайнего срока продления полиса или проведения акции со скидкой.

Именно в такие времена потенциально миллионы людей будут искать и заходить на веб-сайт вашей страховой компании, чтобы покрыть убытки, предъявить претензии или зарегистрироваться, чтобы воспользоваться скидкой.

После инцидента или рекламной акции вы заметите, что на ваш сайт заходит меньше людей. Вы также заметите, что ОЗУ, ЦП, память и т. д. ваших серверов., использование сократилось с уменьшением активности сервера. Все это будет происходить внутри серверов вашей организации без вмешательства человека.

В любом случае AWS будет взимать с вас только ту или иную вычислительную мощность, которую вы используете, а не фиксированную сумму, не учитывающую пиковую и непиковую активность, которую вы наблюдали.

Все еще с нами?

Именно так поставщики облачных услуг, предлагающие бессерверные услуги, взимают с них плату по модели оплаты по факту использования, основанной на использовании. Вам не нужно резервировать избыточные серверные ресурсы, как это раньше делали ИТ-отделы, в надежде, что дополнительная мощность справится с любыми непредвиденными всплесками активности.

Вам также не придется платить за выделенную емкость, которую вы не использовали. В AWS есть вариант предоставления ресурсов через Amazon EC2, который мы сравним с Lambda ниже.

Объедините функцию автоматического масштабирования с отсутствием необходимости покупать оборудование или его обслуживание, и вы поймете, почему Lambda и бессерверная архитектура могут быть такими привлекательными с точки зрения затрат.

Но как же все это вместе?

Как работает AWS Lambda?

Lambda — это бессерверная вычислительная платформа для веб-сервисов AWS, которая предлагает разработчикам мощную платформу для создания и запуска сложных облачных приложений.

Lambda также легко интегрируется с другими веб-сервисами в экосистеме AWS, поэтому у вас есть все возможности, необходимые для создания крупных, безопасных, гибких и экономичных приложений в облаке.

Другие сервисы AWS, которые вам могут понадобиться, включают: 

  • Управление базой данных
  • Разработка приложений
  • Резервное копирование и восстановление
  • Хостинг веб-сайтов
  • Электронная коммерция 
  • Интернет вещей
  • Аналитика больших данных 
  • Чат-боты
  • Потоковое

В настоящее время существует более 200 сервисов AWS, и скоро будет добавлено больше.

Lambda уникален тем, что автоматически запускает ваш код в ответ на множество событий из разных источников внутри или вне экосистемы AWS. Это важно, потому что именно так вы запускаете функции Lambda, которые реагируют, выполняя то, для чего вы их настроили, без ограничений масштабирования.

Что такое лямбда-функция в AWS?

Функция Lambda — это код, который вы запускаете в AWS Lambda.

Как ты это делаешь?

Хотя в этом нет необходимости, обязательно напишите код в стиле без сохранения состояния.Это означает написание кода таким образом, который предполагает отсутствие связи с базовой инфраструктурой AWS Lambda.

Вы можете создавать, вызывать и управлять функциями Lambda, используя эти пять интерфейсов:

  1. Консоль управления AWS
  2. AWS CloudFormation
  3. Модели бессерверных приложений AWS (SAM)
  4. SDK AWS
  5. Интерфейс командной строки AWS

Итак, почему вы должны использовать код без сохранения состояния для AWS Lambda?

AWS Lambda позволяет создавать ровно столько копий функций, сколько соответствует скорости поступления событий.Это повышает масштабируемость и производительность, сохраняя при этом затраты на достаточно низком уровне. Однако Lambda позволит вам получить доступ к данным с отслеживанием состояния при вызове других доступных в Интернете сервисов, таких как Amazon DynamoDB и Amazon S3.

Что такое лямбда-функция?

AWS Lambda функционирует в независимых контейнерах, когда вы используете модель бессерверных приложений (SAM) для своего кода.

Функция Lambda обычно является контейнером, поскольку содержит информацию о конфигурации, относящуюся к этой функции.Эта информация включает имя и описание функции, требования к ресурсам и точку входа.

Кредит: бессерверный стек

Это информация, которую функция использует для выполнения при запуске.

Что запускает функции AWS Lambda?

Как упоминалось ранее, многие источники событий могут запускать функции Lambda (заставляя Lambda запускать ваш код).

Например, вы можете активировать функцию Lambda, обновив таблицы в Amazon DynamoDB, изменив объект в Amazon S3, проанализировав HTTP-запросы через Amazon API Gateway или передав данные через бессерверную обработку с помощью Amazon Kinesis.

Другие триггеры функции Lambda включают:

  • CloudFront
  • СКС
  • Умный дом Alexa
  • СНС
  • АВС Интернета вещей
  • События CloudWatch (и журналы)
  • Балансировщик нагрузки приложений

Говоря о других сервисах AWS, чем Lambda отличается от Amazon EC2?

Какие языки программирования поддерживает AWS Lambda?

AWS изначально поддерживает следующие языки: 

  • Узел.js (14, 12) с ОС Amazon Linux 2
  • Python (3.6, 3.7) с Amazon Linux и (3.8) с ОС Amazon Linux 2
  • Среды выполнения Go (1.x) с ОС Amazon Linux 2
  • Среды выполнения C# (.NET Core 3.1) с Amazon Linux 2 
  • Ruby 2.7 с ОС Amazon Linux 2
  • Java 8 с ОС Amazon Linux
  • Java 8 (Java8.la2) и Java 11 с ОС Amazon Linux 2
  • Custom Runtime (прилагается al2 и предоставляется) с Amazon Linux 2 и Amazon Linux соответственно.Таким образом, вы можете предоставить любой образ контейнера Docker в качестве пользовательской среды выполнения.

Кроме того, AWS предоставляет API среды выполнения, который можно использовать для написания кода на других языках. AWS поддерживает среды выполнения, предоставляя среды Amazon Linux и Linux 2 для их запуска.   

AWS Lambda против. EC2: как они сравнивают

Если вы рассматриваете Lambda по сравнению с Amazon EC2, вот краткое сравнение.

Lambda — это полностью управляемая служба бессерверных вычислений, для запуска которой вам нужно только загрузить и запустить свой код.

EC2 отличается от этого за счет использования архитектуры облачных виртуальных машин (ВМ). Таким образом, EC2 позволит вам контролировать или настраивать экземпляры, выделять ресурсы, операционную систему, сетевые инструменты и настраивать базовую инфраструктуру для улучшения таких аспектов, как безопасность. Это если у вас есть опыт выполнения этих обязанностей.

С помощью EC2 вы можете быстрее перенести существующие приложения в облако, поскольку вам не нужно слишком сильно менять их архитектуру. Вместо этого вы можете изменить инфраструктуру EC2 для поддержки приложения.

Но если у вас нет опыта, бюджета и времени, чтобы плавать в бассейне технических обязанностей, Lambda предлагает управляемую, легкодоступную, легко масштабируемую и надежно безопасную бессерверную вычислительную платформу.

У вас не будет доступа к его инфраструктуре, поскольку AWS обрабатывает все от вашего имени.

Lambda также запускается только в ответ на триггер, известный как событие. Он не работает круглосуточно и без выходных, в отличие от других предложений «Платформа как услуга» (PaaS). Это делает его более экономичным, поскольку AWS взимает плату только за те ресурсы, которые вы используете.

Варианты использования AWS Lambda: когда следует использовать AWS Lambda?

Теперь вы знаете, почему вы хотите управлять своими экземплярами AWS с помощью Lambda, а не EC2. Итак, вот несколько мощных функций AWS Lambda и способы их использования.

  • Воспользуйтесь преимуществами бессерверных вычислений 
  • Выполнить обработку данных в реальном времени
  • Выполнение потоковой обработки в режиме реального времени
  • Автоматизировать ежедневное резервное копирование
  • Преобразование данных по мере их прохождения через уникальные ресурсы
  • Используйте Amazon API Gateways для отправки запросов в Lambda через конечные точки HTTP 
  • Используйте гибкость и экономию средств Lambda для обработки кликов в приложении    
  • Объекты обработки, которые вы загружаете в Amazon S3 
  • Анализ журналов в реальном времени
  • Где у вас есть постоянный поток экземпляров, которые длятся короткое время
  • Поддержание производительности приложений в любом масштабе
  • Обработка файлов в режиме реального времени
  • Подготовка данных для модели машинного обучения (ML)
  • Использование в серверной части для создания приложений, чувствительных к задержке
  • Создавайте веб-приложения, которые легко масштабируются вверх и вниз даже в нескольких центрах обработки данных
  • Обработка сторонних запросов API для бессерверной серверной части
  • Преобразование документов в различные форматы в режиме реального времени

AWS Lambda постоянно развивается, поэтому в ближайшее время вы можете ожидать появления дополнительных возможностей.

Каковы преимущества и ограничения использования AWS Lambda?

Lambda предлагает несколько преимуществ по сравнению с альтернативными вычислительными службами. Вот несколько простых преимуществ AWS Lambda.

  • Он обеспечивает высокую гибкость, доступность и экономию средств при создании бессерверных приложений. Модель ценообразования Lambda с оплатой за запрос и возможности автоматического масштабирования гарантируют, что вы платите только за используемые вычислительные ресурсы и ничего больше.
  • Он имеет хорошие инструменты с SAM, плагинами VS Code, Serverless Framework, Pulumi и многими другими.
  • Вы платите только за используемые ресурсы вместо того, чтобы тратить время и деньги на фиксированную подготовку.
  • Автоматическая масштабируемость
  • Lambda означает, что вы можете справляться с всплесками активности сервера, не жертвуя достойной производительностью.
  • Это полностью управляемая услуга, при которой вам не нужно покупать оборудование или нанимать специалистов для его обслуживания.
  • Поскольку управление сервером удалено из их списков дел, ваши разработчики могут свободно улучшать ваш код, чтобы повысить качество обслуживания клиентов.
  • Lambda легко интегрируется с другими веб-сервисами AWS, такими как S3, Cognito и DynamoDB.
  • Предлагает варианты языка программирования для разработки практически всех видов приложений в бессерверной инфраструктуре.

Каковы недостатки AWS Lambda?

Но Лямбда не безупречна. Рассмотрим следующие сценарии, в которых не следует использовать AWS Lambda.

  • Чтобы уменьшить задержку при бессерверных вычислениях, вам необходимо поддерживать небольшие рабочие нагрузки, чувствительные ко времени.Помните, что природа бессерверных вычислений по требованию означает, что система отключает любую функцию, которую вы не использовали более 15 минут. В следующий раз, когда вы вызовете его, пробуждение (холодный запуск) может занять от нескольких миллисекунд до нескольких секунд, что приведет к задержке. Различные ценовые категории AWS предлагают разную скорость пробуждения.
  • Вы не хотите использовать Lambda для длительных рабочих нагрузок, так как она запускает экземпляры/функции до 15 минут за раз.
  • Ограничивает одновременные выполнения функций до 1000.
  • Счета за AWS Lambda могут быстро исчерпать ваш бюджет, если вы не знаете, как оптимизировать расходы на AWS.

Объяснение ценообразования AWS Lambda: как работает ценообразование с оплатой по мере использования?

Lambda не тарифицируется серверными блоками. Вместо этого вы платите за: 

  • Количество запросов, обслуживаемых AWS, и
  • Время, которое потребовалось этим функциям для выполнения вашего кода (длительность)

AWS засчитывает запрос сразу, как только он начинает выполняться в ответ на вызов вызова или уведомление о событии.Затем он вычисляет продолжительность с момента, когда ваша лямбда-функция (ваш код) начинает выполняться, до ее завершения или возврата.

Плата за услуги измеряется с шагом в 1 миллисекунду. Но фактическая цена за продолжительность зависит от объема памяти, который вы выделяете функции.

После того, как вы выберете объем памяти, который вы хотите для своей функции в модели ресурсов AWS Lambda, Lambda назначит вашей функции соразмерные ЦП, ОЗУ и другие вычислительные ресурсы. Это происходит каждый раз, когда вы меняете свои потребности в памяти.

Для Provisioned Concurrency количество лямбда-выражений: 

  • Объем параллелизма, который вы настраиваете, и
  • На время настройки

Вы также будете платить за ответы и продолжительность, если включите Provisioned Concurrency для своих функций. Сколько вы платите за запрос и продолжительность, также может зависеть от вашего местоположения, хотя в большинстве регионов действуют одинаковые ставки.

Однако, если вы находитесь в Кейптауне, Южная Африка, ожидайте, что самый дорогой тариф составит 0 долларов США.27/1 миллион запросов и 0,0000221 долл. США/ГБ-секунда.

Вот цены Lambda для различных объемов памяти, которые вы выделяете функции за ГБ-секунду в Кейптауне.

 

Сравните это со сборами, применяемыми в большинстве других мест в США, Европе и Азии: 0,20 долл. США за 1 миллион запросов и 0,0000166667 долл. США за ГБ-секунду продолжительности.

В качестве примера возьмем Северную Вирджинию (США) или Стокгольм (Европа).

Вот цены на длительность в Северной Вирджинии и Стокгольме.

Milan также имеет другую ценовую ставку Lambda для остальных.

Как рассчитать стоимость AWS Lambda

AWS предлагает каждому владельцу аккаунта 1 миллион бесплатных запросов и 400 000 ГБ-секунд вычислительного времени ежемесячно. Используйте меньше этих цифр, и вам не придется платить AWS ни копейки.

Но что, если вы используете больше, чем предлагает уровень бесплатного пользования AWS?

Когда у вас будут запросы, продолжительность, данные и скорость использования памяти, будет проще рассчитать, сколько вы можете заплатить за AWS Lambda для ваших нужд и местоположения.

Вот пример.

Допустим, ваша организация находится в Северной Вирджинии (США), и вы выделяете своей функции 512 МБ памяти, выполняете ее 4 миллиона раз в месяц и каждый раз выполняете 150 миллисекунд. Рассчитайте свой счет AWS Lambda следующим образом:

  • Сначала преобразуйте 512 МБ в ГБ, разделив 1024 МБ на 1024 МБ (точное количество МБ в 1 ГБ), что даст 1 ГБ.
  • Во-вторых, преобразуйте 150 миллисекунд в секунды, разделив 150 на 1000 (количество миллисекунд в 1 секунде), что равно 0.15 секунд.
  • Затем найдите плату за запрос и продолжительность на странице с ценами на AWS Lambda и определите свою ставку в зависимости от того, где вы находитесь. Стоимость составляет 0,020 долларов США за 1 миллион запросов и 0,0000166667 долларов США за ГБ-секунду для Северной Вирджинии.
  • Чтобы найти оплачиваемую продолжительность , умножьте количество выполнений на их продолжительность в секундах, таким образом, 4 миллиона X 0,15 секунды = 600 000 секунд. Затем умножьте количество секунд на объем памяти, чтобы найти количество ГБ-секунд, поэтому 600 000 секунд X 1 ГБ = 600 000 ГБ-секунд.
  • Помните, что AWS предлагает первые 400 000 ГБ-секунд бесплатно, поэтому 600 000 ГБ-секунд — 400 000 ГБ-секунд = 200 000 ГБ-секунд в оплачиваемых ГБ-секундах. Теперь ежемесячная плата за вычисления = Оплачиваемая продолжительность ГБ-секунда X стоимость за ГБ-секунду, поэтому 200 000 ГБ-секунда X 0,0000166667 долл. США/ГБ-секунда = 3,33334 долл. США = 3,33 долл. США  
  • Теперь найдите свои оплачиваемые запросы за месяц , сначала убрав 1 миллион запросов уровня бесплатного пользования из общего количества запросов за месяц, поэтому 4 000 000 запросов — 1 000 000 запросов = 3 000 000 оплачиваемых запросов в месяц.
  • Затем рассчитайте стоимость запросов за месяц = ​​Плата за 1 миллион запросов X оплачиваемые запросы за месяц, поэтому 0,20 доллара США за миллион X 3 000 000/1000 000 = 0,2 доллара США X 3 = 0,6 доллара США
  • Теперь возьмите общую стоимость вычислений + общую стоимость запросов = общую стоимость месяца. Это 3,33 доллара США + 0,6 доллара США = 3,93 доллара США за этот месяц.

В этом примере рассматриваются только цены на AWS Lambda. Вы можете платить больше в зависимости от других сервисов AWS, которые вы используете с Lambda, например за передачу данных.

Это еще не все. Предположим, вы используете четыре разных размера памяти для запуска четырех разных функций.

В этом случае вам необходимо рассчитать общую ежемесячную плату за каждую из четырех функций отдельно. Затем сложите четыре затраты вместе, чтобы получить окончательную сумму, которую вы заплатите за использование соразмерных вычислительных ресурсов AWS Lambda.

Кроме того, если вам нужно использовать Provisioning Concurrency, вы также будете использовать немного другой расчет, поскольку эти расходы могут быть более сложными.

Вот снимок с AWS, например:

 

Кредит: AWS Lambda  

Если после просмотра этих расчетов вы чувствуете, что управление вашими счетами AWS может быстро выйти из-под контроля ваших ручных калькуляторов, как сбежавший грузовик, это потому, что это возможно. Обычно это так, если только вы не знаете, как лучше отслеживать и измерять расходы на AWS Lambda.

Как контролировать и измерять затраты на лямбда

А теперь представьте это. К январю 2020 года более 80 % клиентов AWS, которые ранее использовали контейнеры в AWS, перешли на Lambda.Многие ссылаются на потенциальную экономию средств Lambda и простоту эксплуатации в качестве основных причин для этого шага.

Но использование Lambda не всегда приводит к желаемой экономии средств. Вы должны знать, как оптимизировать расходы на AWS, чтобы сократить расходы на Lambda или повысить рентабельность инвестиций.

Известно, что многие инструменты оптимизации затрат чрезмерно зависят от тегов, неуклюжи и слишком сложны. Они также не предоставляют действенной информации, такой как сопоставление затрат с конкретными затратами на единицу продукции, такими как стоимость в расчете на одного клиента.

Это делает их результаты слишком сложными для многих членов команды, чтобы они могли понять или информировать о решениях, основанных на данных. Без четкого представления ваших затрат на Lambda ваши команды могут не знать, как их работа влияет на все остальное, например, на способность вашей компании устанавливать прибыльные цены на продукты или услуги или работать в рамках вашего инженерного бюджета.

Это может быть дорогостоящей ошибкой, очень похожей на Adobe в 2018 году, когда команда разработчиков, работающая над проектом Azure, получала 80 000 долларов в день в течение недели из-за неожиданных сборов.Pinterest, Intuit, CloudOne и Infor ранее также получали неожиданные счета за облачные вычисления.

Вместо этого вам нужна облачная платформа анализа затрат, которая покажет вам что-то столь же проницательное и точное, как это:

Это отчет CloudZero Cost Per Customer, который помогает организациям сопоставлять свои затраты на облако с конкретными клиентами.

С помощью CloudZero вы также можете получить другие простые для понимания отчеты, которые помогут вам сопоставить затраты AWS с конкретными командами, функциями и продуктами.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.