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
Lambda-funktioner
Normalt definierar vi en funktion med hjälp av nyckelordet def någonstans i koden och anropar den när vi behöver använda den.
def sum(a,b):
return a + b
a = 1
b = 2
c = sum(a,b)
print(c)
Istället för att definiera funktionen någonstans och anropa den, kan vi använda Pythons lambda-funktioner, som är inline-funktioner definierade på samma plats där vi använder dem. Så vi behöver inte deklarera en funktion någonstans och återkomma till koden bara för en enstaka användning.
De behöver inte ha ett namn, så de kallas också anonyma funktioner. Vi definierar en lambda-funktion med hjälp av nyckelordet lambda.
your_function_name = lambda inputs : output
Så det ovanstående exempel med summan med hjälp av lambda-funktion skulle vara,
a = 1
b = 2
sum = lambda x,y : x + y
c = sum(a,b)
print(c)
Här tilldelar vi lambda-funktionen till variabeln sum, och när vi ger argumenten, dvs. a och b, fungerar den som en vanlig funktion.
Övning
Skriv ett program med hjälp av lambda-funktioner för att kontrollera om ett tal i den angivna listan är udda. Skriv ut "True" om talet är udda eller "False" om inte för varje 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
