Qu'est-ce que la fonction lambda en Python et pourquoi en avons-nous besoin ?

Dans cet article, nous découvrirons la fonction lambda en Python et pourquoi nous en avons besoin, et verrons quelques exemples pratiques de fonction lambda.

Qu'est-ce que la fonction lambda en Python ?

Les fonctions Lambda, souvent appelées "fonctions anonymes", sont identiques aux fonctions Python ordinaires, sauf qu'elles peuvent être définies sans nom. Le mot-clé >def est utilisé pour définir des fonctions ordinaires, tandis que le mot-clé lambda est utilisé pour définir des fonctions anonymes. Cependant, ils sont limités aux expressions sur une seule ligne. Comme les fonctions normales, elles peuvent accepter plusieurs arguments.

Grammaire

lambda arguments: expression

• Cette fonction accepte n'importe quel nombre d'entrées mais évalue et renvoie uniquement une expression.

• Les fonctions Lambda peuvent être utilisées partout où un objet fonction est requis.

• Vous devez vous rappeler que les fonctions lambda sont syntaxiquement limitées à une seule expression.

• En plus d'autres types d'expressions dans les fonctions, il a de multiples utilisations dans des domaines de programmation spécifiques.

Pourquoi avons-nous besoin des fonctions Lambda ?

• Une fonction lambda nécessite moins de lignes de code qu'une fonction Python normale écrite à l'aide du mot-clé def. Cependant, cela n'est pas entièrement vrai, car les fonctions définies à l'aide de def peuvent être définies sur une seule ligne. Cependant, les fonctions def sont généralement définies sur plusieurs lignes.

• Ils sont généralement utilisés lorsqu'une fonction plus courte (temporaire) est requise, généralement dans une autre fonction (telle qu'un filtre, une carte ou une réduction).

• Vous pouvez définir une fonction et l'appeler immédiatement à la fin de la définition à l'aide d'une fonction lambda. Ce n'est pas possible avec les fonctions def.

Exemple simple de fonction Python Lambda

Exemple

# input string 
inputString = 'TUTORIALSpoint'
 
# converting the given input string to lowercase and reversing it
# with the lambda function
reverse_lower = lambda inputString: inputString.lower()[::-1]

print(reverse_lower(inputString))

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant : 

tniopslairotut

Utiliser les fonctions Lambda dans les vérifications conditionnelles

Exemple

# Formatting number to 2 decimal places using lambda function
formatNum = lambda n: f"{n:e}" if isinstance(n, int) else f"{n:,.2f}"
 
print("Int formatting:", formatNum(1000))
print("float formatting:", formatNum(5555.4895412))

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant : 

Int formatting: 1.000000e+03
float formatting: 5,555.49

Quelle est la différence entre la fonction Lambda et la fonction définie par def ?

Exemple

# creating a function that returns the square root of 
# the number passed to it
def square(x):
	return x*x


# using lambda function that returns the square root of 
# the number passed 
lambda_square = lambda x: x*x


# printing the square root of the number by passing the
# random number to the above-defined square function with the def keyword
print("Square of the number using the function with 'def' keyword:", square(4))

# printing the square root of the number by passing the
# random number to the above lambda_square function with lambda keyword
print("Square of the number using the function with 'lambda' keyword:", lambda_square(4))

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

Square of the number using the function with 'def' keyword: 16
Square of the number using the function with 'lambda' keyword: 16

Comme le montre l'exemple précédent, les fonctions square() et lambda_square () fonctionnent de la même manière et comme prévu. Regardons cet exemple de plus près et découvrons la différence entre eux -

Utilisez la fonction lambda	Pas de fonction lambda
Prend en charge les instructions sur une seule ligne qui renvoient une certaine valeur.	Autorise n'importe quel nombre de lignes dans un bloc fonctionnel.
Idéal pour les petites opérations ou la manipulation de données.	Ceci est utile dans les situations où plusieurs lignes de code sont requises.
Réduire la lisibilité du code	Nous pouvons améliorer la lisibilité en utilisant des commentaires et des explications fonctionnelles.

Utilisations pratiques de la fonction Python lambda

Exemple

Utilisez les fonctions Lambda avec des compréhensions de listes

is_odd_list = [lambda arg=y: arg * 5 for y in range(1, 10)]
 
# looping on each lambda function and calling the function
# for getting the multiplied value
for i in is_odd_list:
	print(i())

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

5
10
15
20
25
30
35
40
45

À chaque itération de compréhension de liste, une nouvelle fonction lambda est créée avec un paramètre par défaut y (où y est l'élément actuel dans l'itération). Plus tard, dans la boucle for, nous utilisons i() pour appeler le même objet fonction avec les paramètres par défaut et obtenir la valeur requise. Par conséquent, is_odd_list contient une liste d'objets de fonction lambda.

Exemple

Utilisez les fonctions Lambda avec des conditions if-else

# using lambda function to find the maximum number among both the numbers
find_maximum = lambda x, y : x if(x > y) else y
 
print(find_maximum(6, 3))

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant : 

6

Exemple

Utilisez les fonctions Lambda avec plusieurs instructions

inputList = [[5,2,8],[2, 9, 12],[10, 4, 2, 7]]

# sorting the given each sublist using lambda function
sorted_list = lambda k: (sorted(e) for e in k)

# getting the second-largest element 
second_largest = lambda k, p : [x[len(x)-2] for x in p(k)]
output = second_largest(inputList, sorted_list)

# printing the second largest element
print(output)

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

[5, 9, 7]

Fonction Python lambda avec filtre()

Exemple

inputList = [3, 5, 10, 7, 24, 6, 1, 12, 8, 4]

# getting the even numbers from the input list 
# using lambda and filter functions
evenList = list(filter(lambda n: (n % 2 == 0), inputList))
# priting the even numbers from the input list
print("Even numbers from the input list:", evenList)

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

Even numbers from the input list: [10, 24, 6, 12, 8, 4]

Fonction Python lambda avec map()

La fonction

map() de Python accepte une fonction et une liste comme paramètres. Appelée avec une fonction lambda et une liste, elle renvoie une nouvelle liste contenant tous les éléments modifiés par lambda que la fonction renvoie pour chaque élément.

Exemple

Convertissez tous les éléments de la liste en minuscules à l'aide des fonctions lambda et map()

# input list
inputList = ['HELLO', 'TUTORIALSpoint', 'PyTHoN', 'codeS']

# converting all the input list elements to lowercase using lower()
# with the lambda() and map() functions and returning the result list
lowercaseList = list(map(lambda animal: animal.lower(), inputList))

# printing the resultant list
print("Converting all the input list elements to lowercase:\n", lowercaseList)

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant : 

Converting all the input list elements to lowercase:
 ['hello', 'tutorialspoint', 'python', 'codes']

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons découvert en profondeur la fonction lambda en Python avec de nombreux exemples. Nous avons également appris la différence entre les fonctions lambda et les fonctions def.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!