Python の

Lambda 関数は、小さな匿名関数をその場で作成する強力な方法です。これらの関数は通常、完全な関数定義のオーバーヘッドが不要な、短くて単純な操作に使用されます。

従来の関数は def キーワードを使用して定義されますが、Lambda 関数は lambda キーワードを使用して定義され、コード行に直接統合されます。特に、組み込み関数の引数としてよく使用されます。これらにより、開発者は一時的な関数定義の必要性がなくなり、クリーンで読みやすいコードを作成できるようになります。

この記事では、Lambda 関数の機能とその構文について説明します。また、それらを使用するための例とベスト プラクティスをいくつか示し、その長所と短所についても説明します。

前提条件

Lambda 関数はバージョン 2.0 以降 Python の一部となっているため、以下が必要になります:

• Python の最小バージョン: 2.0.
• 推奨される Python バージョン: 3.10 以降。

このチュートリアルでは、高速、強力、柔軟で使いやすいオープンソースのデータ分析および操作ライブラリである Pandas ライブラリで Lambda 関数を使用する方法を説明します。インストールしていない場合は、次を実行します:

pip install pandas

Python の Lambda 関数の構文と基本

まず、開発者が Lambda 関数を作成するために使用する必要がある構文を定義しましょう。

Lambda 関数は、lambda キーワードを使用して定義され、その後に 1 つ以上の引数と式が続きます。

lambda arguments: expression

2 つの数値を加算する Lambda 関数を作成するとします。

add = lambda x, y: x   y

次を実行します:

result = add(3, 5)
print(result)

結果は次のようになります:

8

2 つの引数 x と y を取る匿名関数を作成しました。従来の関数とは異なり、Lambda 関数には名前がありません。それが、Lambda 関数が「匿名」であると言われる理由です。

また、通常の Python 関数のように return ステートメントは使用しません。したがって、Lambda 関数を自由に使用できます。(この場合のように) 印刷したり、変数に保存したりできます。

次に、Lambda 関数の一般的な使用例をいくつか見てみましょう。

Lambda 関数の一般的な使用例

Lambda 関数は、一時的に単純な関数が必要な状況で特に使用されます。特に、高階関数の引数としてよく使用されます。

実際の例をいくつか見てみましょう。

Lambda 関数と map() 関数の使用

map() は、指定された関数を反復可能オブジェクトの各項目に適用し、その結果を含むマップ オブジェクトを返す組み込み関数です。

たとえば、リスト内の各数値の平方根を計算したいとします。次のように Lambda 関数を使用できます:

# Define the list of numbers
numbers = [1, 2, 3, 4]

# Calculate square values and print results
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)

結果は次のようになります:

[1, 4, 9, 16]

これで、初期数値の平方根を含むリストができました。

ご覧のとおり、これにより、後で再利用する必要のない関数をその場で使用するプロセスが大幅に簡素化されます。

filter() 関数での Lambda 関数の使用

次に、数値のリストがあり、偶数の数値をフィルターしたいとします。

Lambda 関数は次のように使用できます:

# Create a list of numbers
numbers = [1, 2, 3, 4]

# Filter for even numbers and print results
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even)

結果は次のようになります:

[2,4]

sorted() 関数での Lambda 関数の使用

Python のsorted() 関数は、反復可能な要素から新しい並べ替えられたリストを返します。 Lambda 関数を使用すると、これらのリストに特定のフィルタリング基準を適用できます。

たとえば、2 次元 (x,y) の点のリストがあるとします。 y 値を段階的に並べるリストを作成したいと考えています。

次のようにできます:

# Creates a list of points
points = [(1, 2), (3, 1), (5, -1)]

# Sort the points and print
points_sorted = sorted(points, key=lambda point: point[1])
print(points_sorted)

そして、次のようになります:

[(5, -1), (3, 1), (1, 2)]

リスト内包表記での Lambda 関数の使用

Lambda 関数はその簡潔さを考慮して、オンザフライ計算のためにリスト内包表記に埋め込むことができます。

数値のリストがあるとします。私たちがしたいこと:

• リスト全体を反復処理します
• 初期値の 2 倍を計算して出力します。

その方法は次のとおりです:

# Create a list of numbers
numbers = [1, 2, 3, 4]

# Calculate and print the double of each one
squared = [(lambda x: x ** 2)(x) for x in numbers]
print(squared)

そして次のようになります:

[1, 4, 9, 16]

Lambda 関数を使用する利点

これまで検討した例を踏まえて、Lambda 関数を使用する利点をいくつか見てみましょう:

• ロジックが単純な場合の簡潔さと読みやすさ: Lambda 関数により簡潔なコードが可能になり、標準関数定義の必要性が減ります。これにより、関数ロジックが単純な場合の読みやすさが向上します。
• 強化された関数型プログラミング機能: Lambda 関数は関数型プログラミングの原則とよく調和しており、Python コードで関数構造を作成できます。特に、高階関数の使用と、第一級オブジェクトとしての関数の適用が容易になります。
• Lambda 関数を優先する場合とその理由: Lambda 関数は、コード内の他の場所で再利用する必要のない短い「使い捨て」関数を定義する場合に特に有利です。したがって、高階関数の引数など、インラインでの使用に最適です。

制限と欠点

Python の Lambda 関数の制限と欠点について簡単に説明します。

• 複雑な式における読みやすさの課題: Lambda 関数は簡潔ですが、複雑な式に使用すると読みにくく理解しにくくなる可能性があります。これにより、コードの保守とデバッグが困難になる可能性があります。
• エラー処理とデバッグの制限: Lambda 関数には式を 1 つしか含めることができないため、エラー処理の try-excel ブロッ​​クなどのステートメントを含めることはできません。この制限により、これらの機能を必要とする複雑な操作には適さないようになります。
• 制限された機能: Lambda 関数には式を 1 つしか含めることができないため、標準関数よりも汎用性が低くなります。この設計上の制限により、その使用は単純な操作と変換に制限されます。

Lambda 関数を使用するためのベストプラクティス

いくつかの長所と短所を検討したので、Lambda 関数を効果的に使用するためのベスト プラクティスを定義しましょう。

• シンプルに保つ: 読みやすさとシンプルさを維持するために、Lambda 関数は短くし、単純な操作に限定する必要があります。複雑なロジックを含む関数は、標準関数にリファクタリングする必要があります。
• 使いすぎを避ける: Lambda 関数はさまざまな状況で便利ですが、使いすぎるとコードが読みにくく、保守しにくくなる可能性があります。賢明に使用し、わかりやすさが重要な場合は標準機能を選択してください。
• Lambda 関数と他の Python 機能を組み合わせる: これまで見てきたように、Lambda 関数はリスト内包表記や高階関数などの他の Python 機能と効果的に組み合わせることができます。これを適切に使用すると、より表現力豊かで簡潔なコードが得られます。

Lambda 関数を使用した高度なテクニック

場合によっては、より高度な Lambda 関数テクニックが役立つことがあります。

いくつかの例を見てみましょう。

入れ子になったラムダ関数

Lambda 関数は複雑な操作のためにネストできます。

このテクニックは、シーケンス内で複数の小さな変換が必要なシナリオで役立ちます。

たとえば、数値の平方根を計算して 1 を加算する関数を作成するとします。これを行うために Lambda 関数を使用する方法は次のとおりです。

# Create a nested lambda function
nested_lambda = lambda x: (lambda y: y ** 2)(x)   1

# Print the result for the value 3
print(nested_lambda(3))

次の内容が得られます:

10

Python ライブラリとの統合による高度な機能

多くの Python ライブラリは Lambda 関数を活用して、複雑なデータ処理タスクを簡素化します。

たとえば、Lambda 関数を Pandas や NumPy とともに使用すると、データの操作と変換を簡素化できます。

2 つの列を持つデータ フレームがあるとします。他の 2 つの列の合計である別の列を作成したいと考えています。この場合、次のように Lambda 関数を使用できます:

# Create the columns' data
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}

# Create data frame
df = pd.DataFrame(data)

# Create row C as A B and print the dataframe
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A']   row['B'], axis=1)
print(df)

そして、次のようになります:

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

Python の Lambda 関数に関する簡単なツアーは以上です!

まとめ

この記事では、Python で Lambda 関数を使用する方法を確認し、その長所と短所、いくつかのベスト プラクティスを検討し、いくつかの高度な使用例について触れました。

コーディングを楽しんでください!

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