Funciones Lambda en Python: Sintaxis y Aplicaciones Prácticas
Clase 17 de 44 • Curso de Python: Comprehensions, Funciones y Manejo de Errores
Contenido del curso
- 6

List Comprehension en Python: Sintaxis y Ejemplos Prácticos
08:44 - 7

Comprensión de Diccionarios en Python: Ejemplos y Aplicaciones
11:57 - 8

Dictionary Comprehension con Condicionales en Python
07:34 - 9
Playgrounds: Crea una lista usando List Comprehension
00:00 - 10

Comparación de Listas, Tuplas y Conjuntos en Python
02:44
- 11

Funciones en Programación: Creación y Uso en Python
09:47 - 12

Funciones en Python: Retorno de Valores y Reutilización de Código
10:03 - 13

Funciones en Python: Retorno múltiple y valores por defecto
06:30 - 14

Entendiendo el Scope en Python: Variables y Funciones
07:54 - 15

Refactorización de Juegos en Python: Uso de Funciones
15:10 - 16
Playgrounds: Tienda de Tecnología
00:00 - 17

Funciones Lambda en Python: Sintaxis y Aplicaciones Prácticas
06:39 - 18

Funciones de Orden Superior en Python: Concepto y Ejemplos Prácticos
08:48 - 19

Uso de la función map en Python para transformar listas
08:43 - 20

Transformaciones con Map en Diccionarios Complexos
09:56 - 21

Manejo de referencias en memoria con diccionarios y map en Python
04:13 - 22
Playgrounds: Multiplica todos los elementos por dos
00:00 - 23

Filtrado de listas con Filter en Python
09:19 - 24
Playgrounds: Retorna solo palabras de 4 letras y más
00:00 - 25

Uso de Reduce en Python para Manipular Listas
07:46
- 31

Control manual de iteradores en Python con next
06:33 - 32

Errores y Excepciones en Python: Identificación y Manejo Básico
08:28 - 33

Manejo de Errores en Python: Uso de Try y Except
08:18 - 34
Playgrounds: Captura la excepción: ZeroDivisionError
00:00 - 35

Lectura y manejo de archivos de texto en Python
06:52 - 36

Lectura y escritura de archivos de texto en Python
06:11 - 37

Procesamiento de Archivos CSV en Python para Análisis de Datos
15:49 - 38
Playgrounds: Lee un CSV para calcular el total de gastos
00:00
¿Qué son las funciones lambda en Python?
Las funciones lambda en Python son una herramienta increíblemente versátil que se utilizan para crear funciones anónimas y de sintaxis simplificada. En lugar de las tradicionales funciones definidas con def, las lambdas permiten declarar funciones de manera más concisa y clara. Esto es especialmente útil para operaciones sencillas, como incrementos o concatenaciones.
¿Cómo se transforma una función normal en una función lambda?
Transformar una función normal a una función lambda es un proceso sencillo, y para ilustrarlo utilizaremos un ejemplo básico.
Ejemplo de función convencional
Primero, observemos una función normal que incrementa un valor dado:
def increment(x):
return x + 1
Esta función toma un valor x y retorna x + 1. Ahora, veamos cómo convertirla en una función lambda.
Convertir a función lambda
Para definir esta misma operación como una función lambda, se utiliza la palabra clave lambda, seguido por los parámetros de entrada y la expresión de salida, todo en una sola línea:
increment_v2 = lambda x: x + 1
En este ejemplo, lambda x: x + 1 es la forma lambda de la función increment. La asignación a increment_v2 permite usarla de manera similar a una función tradicional.
¿Cómo se usan las funciones lambda con múltiples parámetros?
Las lambdas también pueden manejar múltiples parámetros de manera eficiente. Consideremos otro ejemplo donde se maneja una concatenación de strings para entender mejor.
Concatenación de nombres
Supongamos que tenemos una función para crear nombres completos y capitalizar las iniciales:
full_name = lambda name, last_name: f'{name.capitalize()} {last_name.capitalize()}'
En este caso, la lambda recibe dos parámetros, name y last_name, y retorna un string con el formato deseado utilizando f-strings para facilitar la interpolación de cadenas.
Usar la función lambda
Para llamar a esta función lambda, basta con pasarle los argumentos necesarios:
nombre_completo = full_name('nicolás', 'pérez casas')
print(nombre_completo) # Output: Nicolás Pérez Casas
Al usar la función capitalize(), garantizamos que las iniciales sean mayúsculas, independientemente de cómo se provean los parámetros de entrada.
¿Cómo se asignan y utilizan las lambdas en variables?
Las funciones lambda pueden asignarse a variables para ser reutilizadas en cualquier parte de su código. Esto es útil para mantener el código limpio y evitar redundancias.
Guardar lambdas en variables
Al asignar una lambda a una variable, esencialmente le otorgamos un nombre que puede ser usado para invocar la función posteriormente:
increment_v2 = lambda x: x + 1
result = increment_v2(10)
print(result) # Output: 11
Aquí, increment_v2 actúa como cualquier otra función pero utilizando la sintaxis simplificada de lambda.
Las funciones lambda son una herramienta poderosa para los desarrolladores de Python, y al dominar su uso, puedes escribir un código más eficiente y elegante. Además, al combinarlas con conceptos avanzados como las funciones de orden superior, que cubrirás más adelante, tu destreza en la programación aumentará significativamente. ¡Sigue explorando y descubriendo todo lo que puedes hacer con Python!