製品を価格順に並べ替える必要があります。 「価格を使用する」と言うためだけに別の名前付き関数を書くのは、かなりの儀式のように感じられます。 Python ラムダ関数 を使用すると、使用する場所でその小さなロジックをインラインで正確に定義できます。

ラムダは便利ですが、使いすぎるのも簡単です。このガイドでは、それらが実際に役立つ部分と、コードが読みにくくなる部分を示します。すべての例を Python 3.13 で実行し、示されている出力はその実行からのものです。

ラムダとは何ですか?

ラムダは名前のない関数であり、lambda キーワードで記述されます。

lambda arguments: expression

任意の数の引数を受け取り、単一の式の値を自動的に返します。 return キーワードやステートメントの本文はありません。

square = lambda x: x * x
print(square(4))                     # 16

print((lambda a, b=10: a + b)(5))    # 15

2 行目では、デフォルトの引数を使用してラムダを定義し、それをすぐに呼び出します。これを実際のコードで記述することはほとんどありませんが、ラムダが通常の関数オブジェクトであることを示しています。

ラムダ vs デフ

これら 2 つは同じ動作をする関数を生成します。

square = lambda x: x * x

def square_def(x):
    return x * x

print(square(4), square_def(4))                 # 16 16
print(square.__name__, square_def.__name__)     # <lambda> square_def

名前を見てください。すべてのラムダは <lambda> と呼ばれるだけなので、エラー メッセージやログからはどれが失敗したかが分かりません。これが、PEP 8 などのスタイル ガイドが関数に名前を付ける場合に def を推奨する主な理由です。

キーによるソート: 最適な使用法

sorted、min、max などの関数は、比較対象を決定する key 関数を受け入れます。ここでラムダが威力を発揮します。

products = [("pen", 10), ("bag", 900), ("book", 250)]

sorted(products, key=lambda p: p[1])
# [('pen', 10), ('book', 250), ('bag', 900)]

max(products, key=lambda p: p[1])
# ('bag', 900)

いくつかの基準で並べ替えるには、タプルを返します。ここでは、人々が年齢順、最年長順、次に名前順に並べ替えられています。

people = [{"name": "Asha", "age": 31}, {"name": "Ben", "age": 25},
          {"name": "Dev", "age": 31}]

[p["name"] for p in sorted(people, key=lambda p: (-p["age"], p["name"]))]
# ['Asha', 'Dev', 'Ben']

マイナス記号は数値のみの順序を逆にします。既存の関数がすでにその役割を果たしているため、ラムダがまったく必要ない場合もあります。デフォルトの並べ替えと大文字と小文字を区別しない並べ替えを比較します。

names = ["Asha", "ben", "Chitra", "dev"]

sorted(names)                  # ['Asha', 'Chitra', 'ben', 'dev']
sorted(names, key=str.lower)   # ['Asha', 'ben', 'Chitra', 'dev']

デフォルトでは、すべての大文字の単語が最初に配置されます。 str.lower を渡すと、ラムダなしで問題が修正されます。 operator モジュールは、lambda p: p[1] の itemgetter(1) など、同様のヘルパーを提供します。

マップとフィルター

map はすべての項目に関数を適用し、filter は true を返す項目を保持します。どちらもラムダで動作しますが、それぞれをリスト内包表記で比較します。

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

list(map(lambda n: n * 10, nums))      # [10, 20, 30, 40, 50, 60]
[n * 10 for n in nums]                 # [10, 20, 30, 40, 50, 60]

list(filter(lambda n: n % 2 == 0, nums))   # [2, 4, 6]
[n for n in nums if n % 2 == 0]            # [2, 4, 6]

結果は同じであり、ほとんどの Python 開発者は内包表記が読みやすいと感じています。 map と filter は遅延反復子を返すため、値を確認するには list() が必要であることにも注意してください。 Python リスト理解 のガイドでは、そのスタイルについて詳しく説明しています。 map は、map(str.strip, lines) と同様に、既存の名前付き関数でも適切に読み取れます。

減らす

functools.reduce 項目を単一の値に結合し、実行結果を伝えます。

from functools import reduce

reduce(lambda acc, n: acc + n, nums, 0)   # 21
sum(nums)                                 # 21

合計などの一般的なジョブの場合は、sum、max、any などの組み込みを使用します。まれなケースに備えて reduce を保持し、ラムダが複雑に見え始めた場合は単純なループを検討してください。

ラムダ内の条件

ラムダでは if ステートメントを使用できませんが、条件式は使用できます。

label = lambda total: "large" if total >= 1000 else "small"

label(1200), label(300)
# ('large', 'small')

条件は一つでも大丈夫です。それらをネストし始めると、読者は懸命に働かなければなりません。これは、通常の if ステートメントを def に切り替える明らかな兆候です。

関数を返すラムダ

関数は、周囲の値を記憶するラムダを作成して返すことができます。

def multiplier(n):
    return lambda x: x * n

double = multiplier(2)
double(7)   # 14

これはクロージャのおかげで機能します。JavaScript クロージャに関する記事で別の言語で説明されています。 Python の functools.partial は、引数を事前に入力する別の方法を提供します。

遅延バインディングの罠

これは最終的にほぼ全員に影響を及ぼします。ループ内に 3 つのラムダを作成し、それぞれが独自の番号を返すことを期待しました。

funcs = [lambda: i for i in range(3)]
[f() for f in funcs]

# [2, 2, 2]

3 つすべて 2 を返します。ラムダは、作成時に i の 値 をキャプチャしません。 呼び出されるときに変数を検索し、その時点でループは終了し、iは 2 のままになります。デフォルトは定義時に評価されるため、通常の修正方法は、値をデフォルトの引数としてキャプチャすることです。

funcs = [lambda i=i: i for i in range(3)]
[f() for f in funcs]

# [0, 1, 2]

ループ内の def も同様に動作するため、これはラムダに特有のものではありません。ボタンのコールバックをアタッチするときなど、ラムダはループ内で作成されるのが一般的であるため、ラムダの場合によく現れます。

小さな関数のルックアップ テーブル

ラムダは、名前を小さな操作にマッピングする辞書にきちんと収まります。

ops = {
    "add": lambda a, b: a + b,
    "sub": lambda a, b: a - b,
}

ops["sub"](10, 3)   # 7

これは、if と elif の長いチェーンを置き換えることができます。 Python 辞書 ガイドではさらに多くの辞書パターンがカバーされており、operator モジュールではすでに operator.add と operator.sub が提供されています。

ラムダの限界

• 式は 1 つだけ。 =、ループ、try ブロックによる代入はありません。
• ステートメントがありません。 テストで確認されたように、lambda x: return x を書くと SyntaxError で失敗します。
• ドキュメント文字列や入力ヒントはありません。 ツールとリーダーのサポートが少なくなります。
• デバッグが難しくなります。 エラーは役立つ名前ではなく <lambda> を指します。

もちろん、ラムダは引き続き例外を発生させることができます。これらの処理は、Python 例外処理 で説明されているように、他の関数と同様に機能します。

ラムダを使用しない場合

最後の点が重要です。 pytest チュートリアル が示すように、再利用する価値のあるロジックはテストする価値があり、名前付き関数の方がテストがはるかに簡単です。

まとめ

優れたラムダは一目で読めるほど短く、通常は引数として 1 回使用されます。ソートキーはその典型的な例です。独自のコードを確認するには、= lambda を検索し、それらを名前付き関数に変換します。次に、map または filter をラムダで調べて、理解がより適切になるかどうかを確認します。

よくある質問

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