[Python] 람다 표현식 ( lambda expression )

 람다 표현식 ( lambda expression ) 이란?

 

람다 표현식은 함수의 기능을 런타임에 생성해서 사용할 수 있는 익명 함수입니다. 보통 함수는 def 라는 키워드를 통해서 기능을 정의하고 여러 코드에서 해당 함수를 호출하여 사용할 수 있지만 람다 표현식은 한번 쓰고 버리는 일시적인 함수 입니다. 람다 표현식은 함수를 간편하게 작성할 수 있어서 다른 함수의 인수로 넣을 때 주로 사용합니다.

 

 

 람다 표현식의 형식

 

람다 표현식은 아래와 같은 형태로 만듭니다.

lambda 매개변수리스트: 표현식

예를 들어 아주 간단한 sum(x, y) 함수가 있다고 가정해봅시다.

def sum(x, y): 
	return x+y

이 함수를 람다식으로 표현하면 아래와 같습니다.

>>> lambda x, y : x+y 
# <function __main__.<lambda>(x, y)>

 

위 상태에서는 람다 표현식을 호출할 방법이 없습니다. 람다 함수는 함수명이 없는 익명함수이기 때문이죠. 이름이 없기 때문에 호출을 할 수 없습니다. 따라서 람다 함수는 변수를 선언해서 호출해야 합니다.

>>> sum = lambda x, y : x+y 
>>> sum(10, 20) 
# 30

 

 

 람다 표현식 호출하기

 

람다 표현식을 변수에 할당하는 방법 외에도 람다함수를 호출하는 방법이 있습니다.

lambda 매개변수리스트: 표현식) (매개변수)

>>> (lambda x, y : x+y) (10,20) 
# 30

 

 

 

람다 표현식을 함수 인자로 전달하기

 

람다 표현식을 주로 사용하는 이유 중 하나는 바로 함수를 매개변수로 가지는 함수에 간단하게 인자로 넘기기 위해서입니다. 대표적으로 함수를 매개변수를 가지는 함수는 map, filter이라는 함수가 있습니다. 또한 sort 함수도 lambda를 응용해 정렬 기준을 정해줄 수 있습니다. 그럼 실제 예제를 통해 살펴보도록 하겠습니다.

 

map(함수, 리스트)

map 함수는 리스트의 요소를 인자로 넣은 함수에 넣어 새로운 리스트를 리턴해주는 표준함수입니다. 파이썬으로 PS를 해보았다면 아주 자주 사용하는 함수이죠. list(map(int, input().split())) 이런 식으로 많이 사용합니다. 조금 더 직관적인 예시를 위한 코드를 보겠습니다.

>>> def power(n):
	    return n*n
    
>>> new_list = map(power, [1,2,3,4,5])
>>> list(new_list)
# [1, 4, 9, 16, 25]

map 함수의 출력 결과는 map 객체이기 때문에 출력을 위해서는 list 로 바꾸어줘야합니다. map에 대한 자세한 내용은 다른 포스팅에서 다루도록 하고, 이번은 여기에 람다 표현식을 적용하는 예제만 확인해보겠습니다.

>>> new_list = map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5]) 
>>> list(new_list) 
# [1, 4, 9, 16, 25]

위 코드와 동일하지만 훨씬 간단히 def 정의 문법 없이 바로 map 함수에 인자로 익명함수를 전달할 수 있습니다. 이처럼 람다 표현식은 함수의 인자로 함수의 기능을 넘겨줄 때 유용하게 사용할 수 있습니다.

 

filter(함수, 리스트)

filter() 함수는 조건식의 boolean 값이 True 인 요소만 반환합니다. 이름 그대로 필터의 역할을 해주는 함수로, 인자로는 함수, 리스트가 적용되는데 이 때 lambda 식을 많이 사용합니다.

a = [8, 4, 2, 5, 2, 7, 9, 11, 26, 13]
result = list(filter(lambda x : x > 7 and x < 15, a))

# [8, 9, 11, 13]

 

sorted : key 인자 설정

a = [(1, 2), (5, 1), (0, 1), (5, 2), (3, 0)]

이렇게 a 리스트가 있다고 생각해보겠습니다. 우선 key 인자를 따로 설정하지 않은 기본적인 sort 에서는, 튜플 순서대로 우선 순위를 기본적으로 할당합니다. 튜플 순서대로라는 말은 앞쪽부터 비교하고, 뒤쪽으로 순차대로 비교하는 것을 의미합니다.

# 앞의 인자로 정렬됨, 같은 경우 뒤의 인자로 정렬
b = sorted(a)
b = [(0, 1), (1, 2), (3, 0), (5, 1), (5, 2)]

이 때, key 인자에 함수를 넘겨주면 우선순위를 지정할 수 있습니다.

c = sorted(a, key = lambda x : x[0]) 
# c = [(0, 1), (1, 2), (3, 0), (5, 1), (5, 2)]

d = sorted(a, key = lambda x : x[1]) 
# d = [(3, 0), (5, 1), (0, 1), (1, 2), (5, 2)]

 

비교할 요소가 복수 개인 경우, 튜플로 우선 순위를 정해줄 수 있습니다. 또한 - 를 붙이면 부호가 바뀌기 때문에 내림차순으로 정렬이 가능합니다.

e = sorted(a, key = lambda x : (x[0], -x[1])) 
# e = [(0, 1), (1, 2), (3, 0), (5, 2), (5, 1)]

f = sorted(a, key = lambda x : -x[0]) 
# f = [(5, 1), (5, 2), (3, 0), (1, 2), (0, 1)])

 

또한 아래와 같이 문자 순으로 정렬하는 것 또한 가능합니다. 첫번째 예제는 split을 사용해 구분하여 인덱스를 지정해주는 것이고, 두번째 예제는 아스키 값을 이용하여 - 를 붙여 문자 역순으로 정렬하는 예제입니다.

s = ['2 A', '1 B', '4 C', '1 A']
s.sorted(s, key=lambda x: (x.split()[1], x.split()[0]))
# ['1 A', '2 A', '1 B', '4 C']

a_list = ['a', 'b', 'd', 'd', 'b','s']
a_counter = Counter(a_list).most_common()
# [('b', 2), ('d', 2), ('a', 1), ('s', 1)]

# 문자 역순(아스키 값 이용)
sorted(a_counter,  key=lambda x: (-x[1], -ord(x[0])))
# [('d', 2), ('b', 2), ('s', 1), ('a', 1)]