Курс Python → Лямбда-функции в Python

Лямбда-функции — это способ определения небольших анонимных функций в Python. Они позволяют создавать функции на лету без необходимости явного указания имени. Такой подход делает код более компактным и понятным, особенно в случаях, когда функция используется только один раз и нет необходимости в ее именовании.

Одним из распространенных сценариев использования лямбда-функций является задание метода сортировки для встроенной функции sort(). Например, если у вас есть список чисел, и вы хотите отсортировать его по возрастанию, вы можете использовать лямбда-функцию для определения критерия сравнения.

numbers = [5, 2, 8, 1, 3]
numbers.sort(key=lambda x: x)
print(numbers)  # Вывод: [1, 2, 3, 5, 8]

В данном примере, мы используем лямбда-функцию с ключевым словом key, чтобы указать, что сортировка должна выполняться по значению каждого элемента списка. Лямбда-функция x: x просто возвращает сам элемент, что приводит к сортировке списка по возрастанию.

Лямбда-функции также могут быть использованы в качестве аргументов для других функций, таких как filter() и map(). Они предоставляют удобный способ применения простых операций к элементам коллекции или фильтрации элементов в соответствии с заданным условием.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)  # Вывод: [2, 4]

В этом примере, мы используем лямбда-функцию вместе с функцией filter(), чтобы отфильтровать только четные числа из списка. Лямбда-функция x: x % 2 == 0 проверяет, является ли число четным, и возвращает True для таких чисел, которые затем остаются в результирующем списке even_numbers.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Измерение потребления памяти при сортировке
  2. Нарезка списков в Python
  3. Срез в Python
  4. Применение функции к элементам списка
  5. Глубокое копирование объектов
  6. Удаление ссылок в Python
  7. Работа со слайсами
  8. Генерация случайных данных в NumPy
  9. Равенство и идентичность в Python
  10. Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
  11. Перетасовка списков в Python
  12. Инициализация переменных
  13. Цикл for в Python
  14. Поиск подстроки в строке
  15. Списки в Python: синтаксис представления
  16. Управление асинхронными задачами на Python.
  17. Изменение переменной в Python: nonlocal
  18. Библиотека itertools: объединение списков
  19. Генераторы словарей и множеств
  20. Работа с кортежами в Python
  21. Установка Python3.7 и PIP
  22. Инверсия списка и строки в Python
  23. UserList в Python: Описание и примеры использования
  24. Метод get() в Python
  25. Округление дробей в Python
  26. Операция += для списков
  27. Обучение модели с указанием эпох
  28. Работа с каталогами в Python
  29. Метод rsub для пользовательских чисел
  30. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  31. Генераторы данных
  32. Подсчет элементов в списке с Counter
  33. Форматирование даты с strftime()
  34. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  35. Работа с контекст-менеджером «with»
  36. Инициализация объекта
  37. Сортировка списка по индексам
  38. Генерация QR-кодов с Python
  39. Поиск индексов в списке
  40. Возврат значений из генератора
  41. Конкатенация строк с методом join()
  42. Делегирование в Python
  43. Списковый компрехеншен.
  44. Оператор del в Python
  45. Объединение списков в Python
  46. Проверка типа объекта в Python
  47. Операторы объединения в Python 3.9
  48. Методы list в Python
  49. Объединение списков в Python.

Marketello читают маркетологи из крутых компаний