사용빈도 높은 파이썬 함수 : lambda 함수
lambda 함수는 간편하게 정의하고 간편하게 사용하기 좋은 함수입니다. 이번 포스팅에서는 사용빈도가 높은 파이썬 함수인 lambda 함수를 실습을 통해 이해해 보겠습니다. 가독성 높은 파이썬 코드를 작성하는데 널리 활용해 보시길 바랍니다.
글의 순서
lambda 함수란
lambda 함수의 장점
딕셔너리에 활용하는 lambda
데이터 처리에 활용하는 lambda
lambda 함수란
Lambda 함수는 익명 함수(Anonymous Function)를 정의하는 방법 중 하나입니다. 일반적으로 간단한 함수가 필요한 경우 사용됩니다. Lambda 함수는 lambda 키워드를 사용하여 정의되며, 다음과 같은 구조를 가집니다. 여기서, arguments는 함수의 인자이며, expression은 함수가 수행할 작업을 각각 나타냅니다.
|
1 |
lambda arguments: expression |
lambda 함수의 장점
실습코드를 통해 이해해 보겠습니다. 실습코드01은 함수를 정의하고 사용할 경우와, lambda함수를 사용할 경우를 비교하였습니다. 함수를 정의하고 사용할 경우 2줄이 필요합니다만, lambda를 사용하면 1줄로 해결할 수 있습니다.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
# 일반 함수 정의 def add(x, y): return x + y # Lambda함수 정의 add_lambda = lambda x, y: x + y # 함수 호출 print(add(3, 5)) # Output: 8 print(add_lambda(3, 5)) # Output: 8 |
딕셔너리에 활용하는 lambda
실습코드02는 딕셔너리의 값으로 Lambda 함수를 저장하고 이를 호출하는 것을 보여주고 있습니다. 사칙연산을 lambda로 정의하고, 딕셔너리에 저장해 둔 경우입니다. lambda를 딕셔너리의 키로 사용하면 원하는 함수를 간단하게 불러올 수 있습니다.
이 예제에서 operations 딕셔너리는 사칙연산을 수행하는 lambda함수들을 값으로 가지고 있습니다. 각 연산의 이름을 키(key)로 사용하여 해당 lambda함수를 호출할 수 있습니다.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
# 간단한 계산을 수행하는 Lambda 함수들을 딕셔너리에 저장 operations = { 'add': lambda x, y: x + y, 'subtract': lambda x, y: x - y, 'multiply': lambda x, y: x * y, 'divide': lambda x, y: x / y if y != 0 else 'Division by zero' } # 사용 예제 x, y = 5, 3 print(operations['add'](x, y)) # Output: 8 print(operations['subtract'](x, y)) # Output: 2 print(operations['multiply'](x, y)) # Output: 15 print(operations['divide'](x, y)) # Output: 1.6666666666666667 print(operations['divide'](x, 0)) # Output: Division by zero |
데이터 처리에 활용하는 lambda
*Lambda함수는 데이터 처리에서도 많이 사용됩니다. 특히, 정렬이나 필터링 작업에서 유용한데요. 실습코드03, 04에 데이터 정렬과 필터링을 하는 방법을 나타내었습니다. 여기서 sorted와 list는 파이썬에서 유용하게 사용되는 내장 함수들입니다. sorted는 데이터를 정렬하는데, list는 특정 형태의 데이터를 리스트 형태로 변환하는 데 사용됩니다.
실습코드03에서 point[1]이 의미하는 것은 각 튜플의 두 번째 원소라는 뜻입니다.
|
1 2 3 4 5 6 |
# 리스트 정렬 시 키(key)로 Lambda함수 사용 points = [(1, 2), (3, 1), (5, 4), (2, 3)] # y 값을 기준으로 정렬 sorted_points = sorted(points, key=lambda point: point[1]) print(sorted_points) # Output: [(3, 1), (1, 2), (2, 3), (5, 4)] |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
# 간단한 계산을 수행하는 Lambda 함수들을 딕셔너리에 저장 # 학생들의 성적 데이터 students = [ {'name': 'Alice', 'grade': 88}, {'name': 'Bob', 'grade': 72}, {'name': 'Charlie', 'grade': 95} ] # 성적을 기준으로 학생들을 정렬 sorted_students = sorted(students, key=lambda student: student['grade']) print(sorted_students) # Output: [{'name': 'Bob', 'grade': 72}, {'name': 'Alice', 'grade': 88}, {'name': 'Charlie', 'grade': 95}] # 성적이 80 이상인 학생들 필터링 top_students = list(filter(lambda student: student['grade'] >= 80, students)) print(top_students) # Output: [{'name': 'Alice', 'grade': 88}, {'name': 'Charlie', 'grade': 95}] |
마치며 …
이번 포스팅에서는 실습코드를 통해 사용빈도가 높은 파이썬 함수인 lambda를 이해해 보았습니다. Lambda함수는 간편하게 정의하고 간편하게 사용하기 좋은 함수입니다. 특히, 딕셔너리의 값으로 Lambda 함수를 저장하면 하나의 데이터 구조로 다양한 기능을 구현할 수 있습니다. 당연히 코드의 가독성을 높일 수 있고, 언제든 개선하거나 수정하기에도 편합니다. 가독성 높은 파이썬 코드를 작성하는데 널리 활용해 보시길 바랍니다.
함께 참고하면 좋은 글
▶ 파이썬 함수의 가변인자, *args, **kwargs
▶ 파이썬 출력 (Python print) 함수 예제
▶ 파이썬 프로그래밍 시작 (10) 자료구조(Data Structure) : 딕셔너리
▶ 파이썬 프로그래밍 시작 (5) 연습문제 : 함수 만들기
▶ 파이썬 프로그래밍 시작 (3) 파이썬 함수 실습
▶ 호크아이 거래량 지표 (HawkEye Volume Indicator) 파이썬 코딩