Лямбда-функции в Python

Лямбда-функция — это маленькая анонимная функция, которая может принимать любое количество аргументов, но содержит только одно выражение.

В переводе с программистского на человеческий:

Анонимная — у неё нет имени (в отличие от обычных функций, определяемых через def)
Маленькая — она ограничена одним выражением (одной строкой кода)
Функция — она принимает аргументы и возвращает результат

Синтаксис лямбда-функции

Python 3.13
lambda аргументы: выражение

Где:

lambda — это ключевое слово, которое сообщает Python, что мы создаём лямбда-функцию
аргументы — это входные параметры (могут быть от 0 до нескольких, разделенных запятыми)
выражение — это одно выражение, результат которого будет возвращен

Сравнение с обычными функциями

Давайте сравним обычную функцию и лямбда-функцию, которые делают одно и то же:

Python 3.13
# Обычная функция
>>> def square(x):
...     return x * x

# Эквивалентная лямбда-функция
>>> square_lambda = lambda x: x * x

# Используем обе функции
>>> print(square(5))
25
>>> print(square_lambda(5))
25

# Функция с несколькими аргументами
>>> def power(base, exponent):
...     return base ** exponent

# Эквивалентная лямбда-функция
>>> power_lambda = lambda base, exponent: base ** exponent

>>> print(power(2, 3))
8
>>> print(power_lambda(2, 3))
8

Как видите, лямбда-функции более компактны, но менее читаемы для сложных операций.

Когда использовать лямбда-функции?

Лямбда-функции лучше всего подходят для случаев, когда:

Функция простая (одно выражение)
Функция используется только один раз (или несколько раз в одном месте)
Функция передается как аргумент другой функции

Наиболее распространенные случаи использования — с функциями высшего порядка, такими как map(), filter(), sorted() и др.

Лямбда с функциями высшего порядка

map() — применение функции к каждому элементу

Функция map() применяет указанную функцию к каждому элементу итерируемого объекта:

Python 3.13
# Удвоение всех чисел в списке
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# С обычной функцией
>>> def double(x):
...     return x * 2

>>> doubled = list(map(double, numbers))
>>> print(doubled)
[2, 4, 6, 8, 10]

# С лямбда-функцией (гораздо компактнее!)
>>> doubled_lambda = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
>>> print(doubled_lambda)
[2, 4, 6, 8, 10]

# Преобразование температуры из Цельсия в Фаренгейт
>>> celsius = [0, 10, 20, 30, 40]
>>> fahrenheit = list(map(lambda c: (c * 9/5) + 32, celsius))
>>> print(fahrenheit)
[32.0, 50.0, 68.0, 86.0, 104.0]

filter() — отбор элементов по условию

Функция filter() создает итератор из элементов, для которых функция возвращает True:

Python 3.13
# Фильтрация четных чисел
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# С лямбда-функцией
>>> even_lambda = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
>>> print(even_lambda)
[2, 4, 6, 8, 10]

# Фильтрация слов длиннее 3 букв
>>> words = ["hi", "hello", "hey", "howdy", "hi there"]
>>> long_words = list(filter(lambda word: len(word) > 3, words))
>>> print(long_words)
['hello', 'howdy', 'hi there']

sorted() — сортировка с пользовательским ключом

Функция sorted() возвращает отсортированный список, а с помощью параметра key можно указать функцию для извлечения значения для сравнения:

Python 3.13
# Сортировка чисел по абсолютному значению
>>> numbers = [5, -3, 2, -8, 1, 0, -2]

>>> sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: abs(x))
>>> print(sorted_numbers)
[0, 1, 2, -2, -3, 5, -8]

# Сортировка словарей по значению определенного ключа
>>> students = [
...     {"name": "Alice", "grade": 85},
...     {"name": "Bob", "grade": 92},
...     {"name": "Charlie", "grade": 78},
...     {"name": "Diana", "grade": 95}
... ]

# Сортировка по оценке (по убыванию)
>>> sorted_by_grade = sorted(students, key=lambda student: student["grade"], reverse=True)
>>> for student in sorted_by_grade:
...     print(f"{student['name']}: {student['grade']}")
Diana: 95
Bob: 92
Alice: 85
Charlie: 78

reduce() — последовательное применение функции

Функция reduce() (из модуля functools) последовательно применяет функцию к элементам, накапливая результат:

Python 3.13
>>> from functools import reduce

# Сумма всех чисел в списке
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> total_lambda = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
>>> print(total_lambda)
15

# Объединение строк
>>> words = ["Hello", "world", "of", "Python"]
>>> sentence = reduce(lambda x, y: x + " " + y, words)
>>> print(sentence)
Hello world of Python

Передача лямбда-функций в другие функции

Лямбда-функции часто используются как аргументы в других функциях:

Python 3.13
>>> def apply_operation(x, y, operation):
...     """Применяет операцию к двум числам и возвращает результат"""
...     return operation(x, y)

# Использование с разными лямбда-функциями
>>> print(apply_operation(5, 3, lambda x, y: x + y))  # Сложение
8
>>> print(apply_operation(5, 3, lambda x, y: x * y))  # Умножение
15

# Форматирование данных
>>> def format_data(data, formatter):
...     """Форматирует данные с помощью указанной функции"""
...     return [formatter(item) for item in data]

>>> names = ["alice", "bob", "charlie"]
>>> print(format_data(names, lambda x: x.title()))  # Начало с заглавной
['Alice', 'Bob', 'Charlie']

Ограничения лямбда-функций

Лямбда-функции имеют несколько важных ограничений:

Только одно выражение — нельзя использовать несколько строк кода
Отсутствие документации — нельзя добавить docstring
Ограниченная читаемость — для сложных операций лучше обычные функции
Нет оператора присваивания — в лямбде нельзя использовать =

Python 3.13
# Пример сложной логики, где лучше не использовать лямбду
>>> complex_lambda = lambda x: (
...     x ** 2 if x > 0
...     else x + 1 if x < 0
...     else 42
... )
... print(complex_lambda(5))
25

# То же самое, но с обычной функцией - гораздо понятнее
>>> def process_number(x):
...     """Обрабатывает число по правилам:
...     - Положительное -> квадрат
...     - Отрицательное -> x + 1
...     - Ноль -> 42
...     """
...     if x > 0:
...         return x ** 2
...     elif x < 0:
...         return x + 1
...     else:
...         return 42

>>> print(process_number(5))
25

Проверка понимания

Какое из следующих утверждений о лямбда-функциях в Python верно?

Telegram