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
Лямбда-функции
Обычно мы определяем функцию, используя ключевое слово def где-то в коде, и вызываем её, когда нужно.
def sum(a, b):
return a + b
a = 1
b = 2
c = sum(a, b)
print(c)
Теперь вместо того, чтобы определять функцию где-то и вызывать её, мы можем использовать lambda-функции Python, которые являются встроенными функциями, определяемыми прямо там, где они используются. Таким образом, нам не нужно объявлять функцию где-то и возвращаться к коду только для одноразового использования.
Им не нужно иметь имя, поэтому их также называют анонимными функциями. Мы определяем lambda-функцию, используя ключевое слово lambda.
your_function_name = lambda inputs : output
Таким образом, приведённый выше пример сложения с использованием lambda-функции выглядел бы так:
a = 1
b = 2
sum = lambda x, y : x + y
c = sum(a, b)
print(c)
Здесь мы присваиваем lambda-функцию переменной sum, и при передаче аргументов, то есть a и b, она работает как обычная функция.
Exercise
Напишите программу, используя lambda-функции, для проверки, является ли число в заданном списке нечётным. Выведите "True", если число нечётное, или "False", если нет, для каждого элемента.
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
