Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!
Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount
Funciones Lambda
Normalmente definimos una función usando la palabra clave def en algún lugar del código y la llamamos cada vez que necesitamos usarla.
def sum(a,b):
return a + b
a = 1
b = 2
c = sum(a,b)
print(c)
Ahora, en lugar de definir la función en algún lugar y llamarla, podemos usar las funciones lambda de Python, que son funciones en línea definidas en el mismo lugar donde las usamos. Así que no necesitamos declarar una función en algún lugar y revisar el código solo para un uso único.
No necesitan tener un nombre, por lo que también se llaman funciones anónimas. Definimos una función lambda usando la palabra clave lambda.
your_function_name = lambda inputs : output
Entonces, el ejemplo de suma anterior usando una función lambda sería,
a = 1
b = 2
sum = lambda x,y : x + y
c = sum(a,b)
print(c)
Aquí estamos asignando la función lambda a la variable sum, y al proporcionar los argumentos, es decir, a y b, funciona como una función normal.
Ejercicio
Escribe un programa usando funciones lambda para verificar si un número en la lista dada es impar. Imprime "True" si el número es impar o "False" si no lo es para cada elemento.
l = [2,4,7,3,14,19]
for i in l:
# your code here
l = [2,4,7,3,14,19]
for i in l:
# your code here
my_lambda = lambda x : (x % 2) == 1
print(my_lambda(i))
test_output_contains("False")
test_output_contains("False")
test_output_contains("True")
test_output_contains("True")
test_output_contains("False")
test_output_contains("True")
success_msg("Nice work!")
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!
Sponsors
