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-функції
Зазвичай ми визначаємо функцію, використовуючи ключове слово def десь у коді та викликаємо її, коли нам потрібно її використати.
```python def sum(a,b): return a + b
a = 1 b = 2 c = sum(a,b) print(c) ```
Тепер, замість того щоб визначати функцію десь та викликати її, ми можемо використовувати лямбда-функції Python, які є вбудованими функціями, визначеними там, де ми їх використовуємо. Таким чином, нам не потрібно оголошувати функцію десь і переглядати код лише для одного використання.
Їм не потрібно мати ім'я, тому їх також називають анонімними функціями. Ми визначаємо лямбда-функцію, використовуючи ключове слово lambda.
python
your_function_name = lambda inputs : output
Отже, наведений вище приклад сумування за допомогою лямбда-функції буде таким,
python
a = 1
b = 2
sum = lambda x,y : x + y
c = sum(a,b)
print(c)
Тут ми призначаємо лямбда-функцію змінній sum, і при передачі аргументів, тобто a і b, вона працює як звичайна функція.
Exercise
Напишіть програму, використовуючи лямбда-функції, щоб перевірити, чи є число в заданому списку непарним. Виведіть "True", якщо число непарне, або "False", якщо ні, для кожного елемента.
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
