2023년 6월 업데이트
안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다.
이번 강좌에서는, Python 중급 강좌 - 2. 람다(Lamda)를 진행토록 하겠습니다.
SQLER에서 진행되는 전체 Python / 머신러닝 강좌 목록
코드를 실행하기 위해서는, vscode에서 새로운 파일을 만들고 실행하시면 됩니다.
예를 들어, 2_lambda.py를 생성하고 코드를 실행합니다.
TL;DR
Python의 람다는 작은 이름없는 함수입니다. 람다를 사용해 코드를 더 간결하게 만들 수 있으며, Python의 일반 함수를 람다로 치환할 수 있습니다.
Python 중급 강좌 - 2. 람다(Lamda)
그럼, 두 번째 중급강좌, 시작하겠습니다.
람다는 무엇이고 Python의 어떤 문제를 해결하나요?
람다를 이해하려면, 먼저 함수의 구조를 다시 살펴보시면 더 빠르게 확인할 수 있습니다.
우선 아래의 코드를 살펴보겠습니다. Python에서 정렬(sort)을 하는 코드 예제입니다.
presenters = [
{'name': 'Susan', 'age': 50},
{'name': 'Christopher', 'age': 47}
]
# presenter 필드에 대해 sorting(정렬) 방법을 알지 못하기 때문에, 이 코드는 에러를 리턴합니다.
presenters.sort()
print(presenters)
이렇게 코드에서는 list의 item들(dict 데이터형)에 대해 정렬을 하지만, 오류가 발생합니다.
무엇보다도, dict에 대해서는 sort()가 동작하지 않기 때문이며, name과 age 중 어디에 대해서 sort를 할지 불명확하기 때문입니다.
함수를 생성해 dict에 대해서 sort 수행
이런 코드를 아래와 같이 함수를 만들어서 처리 가능합니다.
def sorter(item):
return item['name']
presenters = [
{'name': 'Susan', 'age': 50},
{'name': 'Christopher', 'age': 47}
]
presenters.sort(key=sorter)
print(presenters)
이런 패턴으로 sorter 함수를 만들어서 sort 할 수 있고, 코드는 잘 동작합니다.
하지만, 아주 단순한 한 줄짜리 함수인데 이걸 함수로 만드는 게 살짝(?) 번잡하다는 느낌이 들기도 합니다.
인자도 하나이고 리턴값도 하나인 단순한 함수인데, def나 return과 같은 추가 코드 등 여러 부가적인 부분이 많이 보입니다.
이럴 경우 람다를 이용해 코드를 더 간결하게 처리 가능합니다.
람다로 변환된 코드
presenters = [
{'name': 'Susan', 'age': 50},
{'name': 'Christopher', 'age': 47}
]
# 알파벳 순으로 정렬
presenters.sort(key=lambda item: item['name'])
print('-- alphabetically --')
print(presenters)
# name의 길이로 정렬(짧은 것부터 긴 것까지)
presenters.sort(key=lambda item: len(item['name']))
print('-- length --')
print(presenters)
이렇게 깔끔하게, 한 줄의 코드로 함수를 변경할 수 있습니다. 이것이 람다입니다.
자 그럼 다시 원래 이 강좌의 목표로 돌아가 볼까요?
람다(Lambda)
lambda 함수는 작은 이름 없는 함수입니다. Argument(인수)는 여러 개를 사용할 수 있지만, 오직 하나의 표현식(expression)만 실행 가능합니다. 이것이 람다입니다. - 코드를 먼저 보셔서 이해하기 더 편하실 거에요.
일반적인 함수를 람다로 변환
그렇다면, 기존의 함수 코드가 람다로 어떻게 치환될까요? 아래의 이미지가 도움 되실 겁니다.
이렇게 기존 함수를 람다로 치환할 수 있습니다.
람다는 코드 패턴을 찾기 위해 검색할 경우 StackOverflow 등의 결과에서 종종 볼 수 있습니다.
처음에는 복잡해 보일 수 있으나, 간결하게 함수를 한 줄의 인라인으로 생성할 수 있어서 자주 사용됩니다.
☑️ 챗GPT 활용: python 함수를 람다로 변환하는 예제를 알려줘
☑️ 챗GPT 활용: show transforming a complex Python function into a lambda expression
일반 함수를 써도 물론 무방합니다. 하지만, 이 강좌의 목적이 이런 람다와 같은 코드를 읽고 활용하는 것이 차근차근 살펴보시고, 이후 익숙해 주시면 코드에도 적용해 보시길 바랍니다.
수고하셨습니다.
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참고자료
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