99클럽 코테 스터디 2일차 TIL + python의 lambda 사용법

내용 정리

개요

Python의 lambda 함수는 간단한 익명 함수(anonymous function)를 작성할 때 사용된다. lambda 함수는 단일 표현식을 가진 함수로, 일반적인 함수 정의보다 더 간결하게 작성할 수 있다.

lambda 인자1, 인자2, ... : 표현식

• lambda 키워드로 시작한다.
• 인자 리스트가 뒤따른다.
• 콜론 : 뒤에 표현식이 온다. 이 표현식의 결과가 함수의 반환값이 된다.

1. 기본 사용법

add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3))  # 출력: 5

2. 리스트에서 사용

add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3))  # 출력: 5

3. 고차 함수에서 사용

def apply_function(f, value):
    return f(value)

result = apply_function(lambda x: x * 2, 5)
print(result)  # 출력: 10

4. 맵(map)과 필터(filter) 함수에서 사용

# map 사용 예제
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x ** 2, numbers)
print(list(squared))  # 출력: [1, 4, 9, 16]

# filter 사용 예제
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even_numbers))  # 출력: [2, 4]

5. 리스트 컴프리헨션에서 조건으로 사용

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_squares = [x ** 2 for x in numbers if (lambda x: x % 2 == 0)(x)]
print(even_squares)  # 출력: [4, 16, 36]

6. 정렬의 키 함수로 사용

points = [(1, 2), (3, 3), (1, -1)]
points_sorted_by_y = sorted(points, key=lambda point: point[1])
print(points_sorted_by_y)  # 출력: [(1, -1), (1, 2), (3, 3)]

7. 데이터 처리 파이프라인

data = [1, 2, 3, 4, 5]
processed_data = map(lambda x: x * 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, data))
print(list(processed_data))  # 출력: [4, 8]

회고

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