Анонимные (lambda) функции в Python: синтаксис, описание и примеры работы

• 13.03.2023
• 646
• Основы Python
• Функции

Lambda функции — это анонимные функции в Python, которые могут быть созданы без использования ключевого слова def. Они используются для определения функции в одной строке кода, которая может быть передана в другую функцию в качестве аргумента.

Синтаксис

Синтаксис лямбда-функции выглядит следующим образом:

lambda arguments: expression

Где:

arguments — список аргументов функции, разделенных запятыми (аргументы могут быть опущены, если функция не принимает никаких аргументов)
expression — выражение, которое будет вычислено и возвращено функцией.

Различие между обычной функцией и лямбда-функцией

Основное различие между обычной функцией и лямбда-функцией заключается в их синтаксисе и использовании.

Обычная функция определяется ключевым словом def, имеет имя и может принимать аргументы. Она может содержать любой код внутри себя, включая выражения return, которые возвращают значение. Обычная функция может быть вызвана из любой части программы, используя ее имя.

Лямбда-функция, с другой стороны, не имеет имени и определяется с помощью ключевого слова lambda. Она состоит из единственного выражения и не может содержать команд return. Лямбда-функции часто используются в качестве аргументов других функций, которые требуют функции в качестве параметра, таких как функции высшего порядка.

Пример обычной функции:

def multiply(x, y):
    return x * y

Пример лямбда-функции, выполняющей то же самое действие:

multiply = lambda x, y: x * y

В обоих случаях можно вызвать функцию, передав ей значения для аргументов:

result = multiply(2, 3) # Обычная функция
result = (lambda x, y: x * y)(2, 3) # Лямбда-функция

Лямбда-функция с условными операторами

Чтобы создать лямбда-функцию с условными операторами, необходимо использовать следующий синтаксис:

lambda argument: expression_if_true if condition else expression_if_false

Здесь argument — это аргументы функции, condition — это условие, которое проверяется, и expression_if_true и expression_if_false — это выражения, которые выполняются, если условие истинно или ложно соответственно.

Например, если мы хотим создать лямбда-функцию, которая принимает число и возвращает его абсолютное значение, мы можем использовать следующий код:

abs_value = lambda x: x if x >= 0 else -x

В этом примере, лямбда-функция будет возвращать значение x, если x больше или равен 0, иначе она вернет -x, что эквивалентно абсолютному значению x.

Lambda-функции в качестве аргументов для функций высшего порядка

Lambda-функции могут быть использованы в Python в качестве аргументов для функций высшего порядка, таких как map(), filter(), и reduce(). Эти функции принимают функцию в качестве аргумента, и lambda-функции могут быть использованы для создания этих функций на лету.

Lambda и функция map()

Функция map() применяет лямбда-функцию к каждому элементу в последовательности. Например, мы можем использовать лямбда-функцию для удвоения каждого элемента списка:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
doubled_list = list(map(lambda x: x * 2, my_list))
print(doubled_list)

#[2, 4, 6, 8, 10]

Lambda и функция filter()

Функция filter() используется для фильтрации элементов в последовательности на основе заданного условия. К примеру, мы можем использовать lambda функцию для фильтрации всех нечетных чисел в списке:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
odd_list = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, my_list))
print(odd_list)

#[1, 3, 5]

Lambda и функция reduce()

Функция reduce() используется для свертки последовательности в одно значение. Мы можем использовать lambda функцию для нахождения суммы всех элементов в списке:

from functools import reduce

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = reduce(lambda x, y: x + y, my_list)
print(sum)

#15

Примеры использования lambda функций

Несколько примеров использования lambda-функций в Python:

1) Сложение двух чисел с помощью:

add = lambda x, y: x + y
result = add(3, 5)
print(result)

#8

2) Сортировка списка по длине элементов:

my_list = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
sorted_list = sorted(my_list, key=lambda x: len(x))
print(sorted_list)

#['date', 'apple', 'banana', 'cherry']

3) Фильтрация списка чисел:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filtered_list = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, my_list))
print(filtered_list)

#[2, 4, 6]

4) Конвертирование списка строк в список чисел:

my_list = ['1', '2', '3', '4', '5']
new_list = list(map(lambda x: int(x), my_list))
print(new_list)

#[1, 2, 3, 4, 5]

5) Фильтрация списка словарей по значению ключа:

my_list = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
filtered_list = list(filter(lambda x: x['age'] > 30, my_list))
print(filtered_list)

#[{'name': 'Charlie', 'age': 35}]

6) Конвертирование списка кортежей в словарь:

my_list = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
my_dict = dict(map(lambda x: (x[0], x[1]), my_list))
print(my_dict)

#{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

7) Выбор максимального значения из списка:

my_list = [5, 3, 8, 1, 9, 2]
max_value = max(my_list, key=lambda x: x)
print(max_value)

#9

Советы по использованию lambda-функций

• Используйте lambda-функции, когда требуется определить небольшую функцию, которая выполняет простые операции.
• Используйте анонимные функции, чтобы определить ключевые функции для сортировки списков или других структур данных. Например, для сортировки списка по последнему символу каждого элемента можно использовать следующую lambda-функцию: lambda x: x[-1].
• Избегайте излишнего использования lambda-функций, особенно для определения более сложных функций. Вместо этого лучше определить функцию с использованием ключевого слова def.

Заключение

Лямбда-функции являются мощным инструментом в программировании, который позволяет создавать анонимные функции с минимальным объемом кода. Они могут использоваться в различных контекстах, таких как функциональное программирование, обработка данных и разработка веб-приложений.

Они позволяют значительно упростить написание кода, особенно в случае, когда нужно написать короткую функцию, которая не будет использоваться где-то еще. Также облегчают передачу функций в качестве аргументов другим функциям, что позволяет создавать более гибкий и модульный код.

Кроме того, использование лямбда-функций может улучшить читабельность кода и сделать его более элегантным. Однако, при использовании лямбда-функций необходимо учитывать, что они не всегда являются наилучшим выбором, особенно если нужно написать более сложную функцию, которая будет использоваться в нескольких местах в программе.

В целом, лямбда-функции представляют собой удобный инструмент в рукаве каждого программиста, который может использоваться для упрощения кода и повышения его гибкости и модульности.