Usos de funciones lambdas

Lambdas y la función map()

La función map() toma una función y uno o más iterables como argumentos, aplicando la función a cada elemento del iterable y devolviendo un iterador con los resultados. En combinación con lambdas, map() se vuelve muy poderosa para transformaciones rápidas y expresivas de datos.

Veamos un ejemplo:

list_1 = [x for x in range(5)]
list_2 = list(map(lambda x: 2 ** x, list_1))
print(list_2)

for x in map(lambda x: x * x, list_2):
    print(x, end=' ')
print()

• Creamos la lista list_1 que contiene valores generados por la comprensión de listas.
• Usamos map() con la primera lambda: map() toma como función una lambda que eleva 2 a la potencia de cada valor en list_1. Esta operación se aplica a todos los elementos de la lista, generando list_2.
• Usamos map() con la segunda lambda: map() toma una lambda que simplemente eleva al cuadrado cada elemento de list_2.

El uso de lambdas en este contexto te permite evitar tener que definir funciones explícitas por separado para elevar al cuadrado o calcular una potencia. Sin las lambdas, el código sería más largo, ya que tendrías que definir funciones como esta:

def elevar_potencia(x):
    return 2 ** x

def cuadrado(x):
    return x * x

list_1 = [x for x in range(5)]
list_2 = list(map(elevar_potencia, list_1))
print(list_2)
for x in map(cuadrado, list_2):
    print(x, end=' ')
print()

Lambdas y la función filter()

La función filter() en Python es muy útil cuando necesitas seleccionar ciertos elementos de una lista o cualquier otro iterable, en base a una condición. Junto con lambdas, puedes escribir código muy conciso y claro para filtrar datos sin la necesidad de escribir funciones explícitas.

La función filter() recibe dos argumentos:

1. Una función que devuelve True o False para cada elemento del iterable.
2. Un iterable (lista, tupla, etc.).

filter() devuelve un iterador que contiene solo los elementos que hacen que la función devuelva True.

Veamos un ejemplo:

from random import seed, randint

seed()
data = [randint(-10,10) for x in range(5)]
filtered = list(filter(lambda x: x > 0 and x % 2 == 0, data))

print(data)
print(filtered)

• Generamos la lista data: se genera una lista de 5 números enteros aleatorios entre -10 y 10 usando la función randint() del módulo random. El generador de números aleatorios se inicializa con la función seed() para garantizar que los resultados sean aleatorios.
• Filtramos la lista: la función filter() toma una lambda que evalúa si un número es mayor que 0 y es par (x % 2 == 0). Esta lambda se aplica a cada elemento de data.

Sin lambdas, tendrías que definir una función explícita como esta:

from random import seed, randint

def es_par_y_positivo(x):
    return x > 0 and x % 2 == 0

seed()
data = [randint(-10,10) for x in range(5)]
filtered = list(filter(es_par_y_positivo, data))

print(data)
print(filtered)

Aunque este enfoque también funciona, es más largo y, para casos simples, menos legible.