[Pythonのはじめ方] Part11: ラムダ式と関数の引数化

これまでのステップで、関数の定義方法や呼び出し方を学びましたね！💪 このセクションでは、Pythonの強力な機能である「ラムダ式」と「関数を引数として渡す」方法について学びます。これらをマスターすると、より簡潔で効率的なコードを書けるようになりますよ！

ラムダ式は、名前を持たない小さな関数を定義するための簡潔な方法です。無名関数とも呼ばれます。通常のdef文で関数を定義するよりも手軽に、一行で関数を作成できます。

ラムダ式の基本的な構文は次のとおりです。

lambda 引数1, 引数2, ...: 式

lambdaキーワードの後に引数を記述し、コロン:の後にその引数を使った式を記述します。この式の結果が、ラムダ関数の戻り値となります。

通常の関数定義との比較

例えば、受け取った数値を2倍にする関数を考えてみましょう。

通常の関数定義:

def double(x):
  return x * 2

print(double(5))  # 出力: 10

ラムダ式を使った場合:

double_lambda = lambda x: x * 2

print(double_lambda(5)) # 出力: 10

このように、ラムダ式を使うと一行で同じ機能を持つ関数を定義できます。ただし、ラムダ式は単純な処理に限定され、複数行にわたる処理や複雑な文（if文やfor文など）を含むことはできません。

ラムダ式の例

• 2つの数値を足す: lambda a, b: a + b
• 文字列の長さを返す: lambda s: len(s)
• 数値が偶数かどうかを判定する: lambda n: n % 2 == 0

Pythonでは、関数もオブジェクトの一種として扱われます。これは、関数を変数に代入したり、他の関数の引数として渡したり、関数の戻り値として返したりできることを意味します。関数を引数として受け取ったり、関数を戻り値として返す関数のことを高階関数 (Higher-order function) と呼びます。

関数を引数に取る関数の例

def apply_twice(func, arg):
  """指定された関数を引数に2回適用する"""
  return func(func(arg))

def add_one(x):
  """数値に1を加える"""
  return x + 1

# add_one関数をapply_twiceに渡す
result = apply_twice(add_one, 10)
print(result)  # 出力: 12 (add_one(add_one(10)) と同じ)

# ラムダ式を直接渡すことも可能
result_lambda = apply_twice(lambda x: x * 3, 2)
print(result_lambda) # 出力: 18 ((lambda x: x * 3)((lambda x: x * 3)(2)) と同じ → 3 * (3 * 2) = 18)

上記のapply_twice関数は、第一引数として関数funcを受け取り、第二引数argに対してその関数を2回適用しています。このように、処理内容（関数）を外部から注入できるため、汎用性の高い関数を作成できます。

組み込み関数での利用例

関数を引数として渡す機能は、Pythonの組み込み関数で非常によく使われています。特にmap(), filter(), sorted() などでラムダ式と組み合わせて使われることが多いです。

map()関数

map(function, iterable)は、iterable（リストなど）の各要素にfunctionを適用し、その結果を返すイテレータを生成します。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 各要素を2乗する
squared_numbers = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared_numbers)) # 出力: [1, 4, 9, 16, 25]

# mapオブジェクトはイテレータなので、list()でリストに変換しています

filter()関数

filter(function, iterable)は、iterableの各要素にfunctionを適用し、結果がTrueとなる要素だけを集めたイテレータを生成します。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 偶数だけを抽出する
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even_numbers)) # 出力: [2, 4, 6]

sorted()関数

sorted(iterable, key=function)は、iterableをソートした新しいリストを返します。key引数に関数を指定すると、その関数の戻り値に基づいてソートが行われます。

students = [
    {'name': 'Alice', 'score': 85},
    {'name': 'Bob', 'score': 92},
    {'name': 'Charlie', 'score': 78}
]

# score（点数）に基づいて昇順でソートする
sorted_students = sorted(students, key=lambda student: student['score'])
print(sorted_students)
# 出力: [{'name': 'Charlie', 'score': 78}, {'name': 'Alice', 'score': 85}, {'name': 'Bob', 'score': 92}]

# score（点数）に基づいて降順でソートする場合 (reverse=Trueを追加)
sorted_students_desc = sorted(students, key=lambda student: student['score'], reverse=True)
print(sorted_students_desc)
# 出力: [{'name': 'Bob', 'score': 92}, {'name': 'Alice', 'score': 85}, {'name': 'Charlie', 'score': 78}]

ラムダ式と関数の引数化を理解し、活用することにはいくつかのメリットがあります。

• コードの簡潔化: 一時的にしか使わない単純な関数をdefで定義する手間が省け、コードが短くなります。
• 可読性の向上 (場合による): map, filter, sortedなどと組み合わせることで、何を行っているかが明確になることがあります。ただし、複雑すぎるラムダ式は逆に可読性を下げる可能性もあります。
• 汎用的な関数の作成: 処理の一部を関数として外部から渡せるようにすることで、再利用性の高い柔軟な関数を作成できます。

今回は、名前のない小さな関数を作るためのラムダ式と、関数自体を値として扱い、他の関数の引数として渡す方法について学びました。

• ラムダ式は lambda 引数: 式 の形で定義します。
• 関数はオブジェクトであり、変数に入れたり、引数として渡したりできます。
• map(), filter(), sorted() などの組み込み関数では、処理内容をラムダ式などで指定することがよくあります。

これらのテクニックは、特にデータ処理やイベント処理などで強力な武器となります。最初は少し難しく感じるかもしれませんが、実際にコードを書いて使ってみることで、その便利さを実感できるはずです！ 😉

次のステップでは、Pythonに標準で用意されている便利な機能群「標準ライブラリ」の使い方を学びます。お楽しみに！

• Python 公式ドキュメント – ラムダ式: https://docs.python.org/ja/3/tutorial/controlflow.html#lambda-expressions
• Python 公式ドキュメント – 組み込み関数 (map, filter, sortedなど): https://docs.python.org/ja/3/library/functions.html