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
Lambdafuncties
Normaal gesproken definiëren we een functie met behulp van het sleutelwoord def ergens in de code en roepen we het aan wanneer we het nodig hebben.
Instead of defining the function ergens en het aan te roepen, kunnen we gebruikmaken van python's lambda-functies, die inline-functies zijn die op dezelfde plek worden gedefinieerd waar we ze gebruiken. Dus we hoeven geen functie ergens te declareren en de code opnieuw te bezoeken voor slechts een eenmalig gebruik.
Ze hoeven geen naam te hebben, vandaar dat ze ook wel anonieme functies worden genoemd. We definiëren een lambda-functie met behulp van het sleutelwoord lambda.
Dus het bovenstaande somvoorbeeld met een lambda-functie zou zijn,
Hier wijzen we de lambda-functie toe aan de variabele sum, en bij het geven van de argumenten, namelijk a en b, werkt het als een normale functie.
Exercise
Schrijf een programma met behulp van lambda-functies om te controleren of een getal in de gegeven lijst oneven is. Print "True" als het getal oneven is of "False" als dat niet het geval is voor elk element.
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
