Ürünleri fiyata göre sıralamanız gerekiyor. Sadece “fiyatı kullan” demek için ayrı bir adlandırılmış işlev yazmak çok fazla tören gibi geliyor. Python lambda işlevleri, o küçük mantık parçasını tam olarak kullandığınız yerde satır içi tanımlamanıza olanak tanır.

Lambdalar kullanışlıdır ancak aşırı kullanımı da kolaydır. Bu kılavuz, bunların gerçekten nerede yardımcı olduklarını ve kodun okunmasını nerede zorlaştırdıklarını gösterir. Her örneği Python 3.13’te çalıştırdık ve gösterilen çıktı bu çalıştırmadan geliyor.

Lambda nedir?

Lambda, lambda anahtar sözcüğüyle yazılan, adı olmayan bir işlevdir:

lambda arguments: expression

Herhangi bir sayıda argüman alır ve otomatik olarak tek bir ifadenin değerini döndürür. return anahtar sözcüğü ve ifadelerin tamamı yoktur.

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

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

İkinci satır, varsayılan argümanla bir lambdayı tanımlar ve onu hemen çağırır. Bunu nadiren gerçek kodla yazarsınız, ancak bu lambda’nın sıradan bir işlev nesnesi olduğunu gösterir.

lambda vs def

Bu ikisi aynı şekilde davranan işlevler üretir:

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

İsimlere bakın. Her lambda yalnızca <lambda> olarak adlandırılır, dolayısıyla hata mesajları ve günlükler hangisinin başarısız olduğunu size söyleyemez. PEP 8 gibi stil kılavuzlarının, bir işleve ad vermek istediğinizde bir def önermesinin ana nedeni budur.

Anahtarla sıralama: en iyi kullanım

sorted, min ve max gibi işlevler, neyin karşılaştırılacağına karar veren bir key işlevini kabul eder. Lambdaların parladığı yer burası:

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)

Birkaç şeye göre sıralamak için bir tuple döndürün. Burada insanlar yaşa göre, önce en yaşlı, sonra isme göre sıralanır:

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']

Eksi işareti yalnızca sayının sırasını tersine çevirir. Bazen lambdaya hiç ihtiyacınız olmaz çünkü mevcut bir fonksiyon bu işi zaten yapıyor. Varsayılan sıralamayı büyük/küçük harfe duyarlı olmayan bir sıralamayla karşılaştırın:

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

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

Varsayılan, tüm büyük harfli sözcükleri ilk sıraya koyar. str.lower‘i geçmek bunu herhangi bir lambda olmadan düzeltir. operator modülü, lambda p: p[1] için itemgetter(1) gibi benzer yardımcılar sunar.

harita ve filtre

map her öğeye bir işlev uygular ve filter doğru döndürdüğü öğeleri korur. Her ikisi de lambdalarla çalışır, ancak her birini bir liste anlayışıyla karşılaştırın:

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]

Sonuçlar aynıdır ve çoğu Python geliştiricisi, anlamaların okunmasının daha kolay olduğunu düşünmektedir. Ayrıca map ve filter‘nin tembel yineleyiciler döndürdüğüne dikkat edin, dolayısıyla değerleri görmek için list()‘e ihtiyacınız var. Python listesini anlama kılavuzumuz bu stili derinlemesine ele alıyor. map, map(str.strip, lines)‘da olduğu gibi mevcut bir adlandırılmış işlevle hala iyi okunuyor.

azaltmak

functools.reduce öğeleri tek bir değerde birleştirerek devam eden bir sonuç taşır:

from functools import reduce

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

Toplamlar gibi genel işler için sum, max veya any gibi bir yerleşik kullanın. Daha nadir durumlar için reduce‘ü saklayın ve lambda karmaşık görünmeye başlarsa düz bir döngü düşünün.

Lambda’daki koşullar

Bir lambdada if ifadesini kullanamazsınız ancak koşullu bir ifade kullanabilirsiniz:

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

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

Bir şart iyidir. Bunları bir kez iç içe yerleştirmeye başladığınızda, okuyucuların çok çalışması gerekir; bu da sıradan if ifadeleriyle def‘e geçmenin açık bir işaretidir.

İşlevleri döndüren Lambdalar

Bir işlev, çevresinden bir değeri hatırlayan bir lambda oluşturabilir ve döndürebilir:

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

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

Bu, JavaScript kapatmaları hakkındaki makalemizde farklı bir dilde açıklandığı gibi kapatmalar nedeniyle işe yarar. Python’un functools.partial argümanları önceden doldurmanın başka bir yolunu sunar.

Geç bağlanma tuzağı

Bu, sonunda neredeyse herkesi yakalar. Her birinin kendi numarasını döndürmesini bekleyerek bir döngüde üç lambda oluşturduk:

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

# [2, 2, 2]

Üçü de 2 değerini döndürür. Bir lambda, oluşturulduğunda i‘nin değerini yakalamaz. Değişkeni çağrıldığında arar ve o zamana kadar döngü biter, i‘ü 2’de bırakır. Varsayılan çözüm, değeri varsayılan argüman olarak yakalamaktır, çünkü varsayılanlar tanım zamanında değerlendirilir:

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

# [0, 1, 2]

Bir döngü içindeki def aynı şekilde davrandığından, bu lambdalara özgü değildir. Lambda’larda daha sık görülür, çünkü bunlar genellikle düğme geri çağırmaları eklenirken olduğu gibi döngüler halinde oluşturulur.

Küçük işlevlerin arama tabloları

Lambdalar, adları küçük işlemlerle eşleştiren bir sözlüğe tam olarak uyar:

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

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

Bu, uzun bir if ve elif zincirinin yerini alabilir. Python sözlüğü kılavuzu daha fazla sözlük modelini kapsamaktadır ve operator modülü zaten operator.add ve operator.sub‘yı sağlamaktadır.

Lambdaların sınırları

• Yalnızca bir ifade. = ile atama yok, döngü yok ve try blok yok.
• İfade yok. Testimizin de doğruladığı gibi, lambda x: return x‘yi yazmak SyntaxError ile başarısız oluyor.
• Doküman dizisi veya tür ipucu yok. Araçlar ve okuyucular daha az yardım alıyor.
• Daha zor hata ayıklama. Hatalar, yararlı bir ad yerine <lambda>‘yi gösterir.

Lambdalar elbette yine de istisnalar ortaya çıkarabilir. Bunların ele alınması, Python istisna işleme‘de anlatıldığı gibi herhangi bir işlevle aynı şekilde yapılır.

Lambda ne zaman kullanılmamalıdır?

Bu son nokta önemli. Yeniden kullanılmaya değer mantık test edilmeye değerdir ve pytest eğiticimizin gösterdiği gibi adlandırılmış bir işlevin test edilmesi çok daha kolaydır.

Son sözler

İyi bir lambda bir bakışta okunabilecek kadar kısadır ve genellikle bir argüman olarak bir kez kullanılır. Sıralama anahtarları klasik bir örnektir. Kendi kodunuzu kontrol etmek için = lambda‘i arayın ve bunları adlandırılmış işlevlere dönüştürün. Daha sonra herhangi bir map veya filter‘e lambda ile bakın ve bir anlamanın daha iyi okunup okunmadığını görün.

Sık sorulan sorular

Öğrenmeye devam et