Курс Python → Сортировка данных с лямбда-функциями

Лямбда-функции в Python — это анонимные функции, которые могут быть определены без имени с помощью ключевого слова lambda. Они обычно используются в ситуациях, когда нужно передать простую функцию в качестве аргумента в другую функцию. Одной из таких ситуаций является сортировка последовательности данных.

Первый допустимый вариант использования лямбда-функций для сортировки данных — это сортировка последовательности данных при помощи встроенной функции sorted(). В отличие от метода sort(), который сортирует объекты в списке на месте, функция sorted() создает новый отсортированный список и возвращает его. Лямбда-функция может быть передана в качестве ключа сортировки для определения критерия сортировки.

Пример использования лямбда-функции для сортировки списка чисел по возрастанию:

numbers = [5, 2, 8, 1, 3]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: x)
print(sorted_numbers)

Этот код создает новый список sorted_numbers, который содержит элементы из списка numbers, отсортированные по возрастанию. Лямбда-функция lambda x: x просто возвращает значение элемента списка, поэтому список сортируется по возрастанию чисел.

Лямбда-функции в Python могут быть мощным инструментом для работы с данными и упрощения кода. Они позволяют определить функцию в одной строке без необходимости использования ключевого слова def. Использование лямбда-функций для сортировки данных позволяет легко определить критерии сортировки и управлять порядком элементов в последовательности.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Функции в Python
  2. Генерация случайных чисел в Python
  3. Решение переменной Шредингера
  4. Ограничение ресурсов в Python
  5. Итерации в Python
  6. Блок else в циклах Python
  7. Работа с PosixPath() в Python
  8. Работа с URL-адресами в Python
  9. Установка и использование Virtualenv
  10. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  11. Копирование объектов в Python
  12. Методы Python для работы с данными
  13. Декораторы в Python
  14. Анализ кода — Python
  15. Numpy: объединение массивов
  16. Функция __init__ в Python
  17. Роль ключевого слова self
  18. Регулярные выражения в Python
  19. Оператор in для Python
  20. Создание GUI с Tkinter: Entry
  21. Обработка аргументов Python
  22. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  23. Управление контекстом выполнения
  24. Регистрация на хакатоне
  25. Обработка ошибок в Python
  26. Генераторы в Python
  27. Удаление файлов в Python
  28. Получение текущего времени в Python
  29. Обработка ошибок ввода данных
  30. Утечки переменных цикла в Python 3.x
  31. Работа со слайсами
  32. Работа с срезами в Numpy
  33. Импорт модулей в Python 3.12
  34. Объединение списков в Python.
  35. Порядок и длина множеств в Python
  36. Поиск индекса элемента
  37. Обновление и получение данных в SQLite
  38. Управление асинхронными задачами на Python.
  39. Извлечение новостей с помощью newspaper3k
  40. Оператор Walrus в Python
  41. Замена символов в Python
  42. Выход из профиля в Django
  43. Метод rmatmul для пользовательских матриц
  44. Использование super() в Python
  45. Удаление символов новой строки в Python.
  46. Игра Виселица на Python
  47. Сериализация и десериализация объектов
  48. Запуск внешнего кода в Jupyter

Marketello читают маркетологи из крутых компаний