Pythonのラムダ式と組み合わせる便利な関数まとめ！初心者でもわかる使い方

1. map関数とラムダ式

1. map関数とラムダ式

map関数は、リストやタプルのすべての要素に同じ処理をしたいときに使います。mapの中にラムダ式を入れると、処理を簡単に指定できます。

例えば、数字リストのすべてに2をかけたい場合は、

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(result)

こうすると、[2, 4, 6, 8, 10]が出力されます。mapは、すべての要素に順番にラムダ式の処理を適用してくれます。

2. filter関数とラムダ式

2. filter関数とラムダ式

filter関数は、条件に合う要素だけを取り出したいときに使います。ラムダ式で条件を指定することが多いです。

例えば、リストの中から偶数だけを取り出したい場合は、

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)

結果は[2, 4, 6]となり、偶数だけ抽出できます。

3. sorted関数とラムダ式

3. sorted関数とラムダ式

sortedはリストやタプルを並べ替える関数です。ラムダ式を使って、並べ替えの基準を自分で指定できます。

例えば、リストの中のタプルを2番目の値でソートしたい場合は、

items = [(1, 3), (2, 1), (3, 2)]
sorted_items = sorted(items, key=lambda x: x[1])
print(sorted_items)

出力は[(2, 1), (3, 2), (1, 3)]となり、2番目の数字を基準に並べ替えられます。

4. reduce関数とラムダ式

4. reduce関数とラムダ式

reduceはリストの要素を順番にまとめて1つの値にするときに使います。Python 3ではfunctoolsモジュールから使います。

例えば、リストの合計を計算するとき、

from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(total)

結果は15です。reduceはリストの左から順にラムダ式を使って計算をまとめていきます。

5. any関数とall関数とラムダ式

5. any関数とall関数とラムダ式

anyは「条件を満たすものが一つでもあればTrue」を返します。allは「すべて満たせばTrue」です。リストの要素をラムダ式でチェックしてから使うことも多いです。

例えば、リストに偶数があるか調べるには、

numbers = [1, 3, 5, 7, 8]
has_even = any(map(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(has_even)  # True

すべてが正の数か調べるには、

numbers = [1, 3, 5, 7, 8]
all_positive = all(map(lambda x: x > 0, numbers))
print(all_positive)  # True

6. ラムダ式を使うときのポイント

6. ラムダ式を使うときのポイント

• 簡単な処理を一行で書きたいときに便利
• 複雑な処理は普通の関数defで書いたほうがわかりやすい
• 読みやすさを考えて、無理に使わない
• 慣れるまでは例を見ながら練習する

7. ラムダ式と一緒に使うと便利なPython関数一覧

7. ラムダ式と一緒に使うと便利なPython関数一覧

ここまで紹介した以外にも、ラムダ式と相性の良い関数はたくさんあります。主に「リストの要素に対して処理をする」関数です。

• map()：すべての要素に同じ処理をする
• filter()：条件に合う要素だけを取り出す
• sorted()：好きな条件で並べ替える
• reduce()：要素をひとつにまとめる
• any()：条件を満たすものがあるかチェック
• all()：すべての条件を満たすかチェック

これらの関数を上手に使うと、Pythonのコードがすっきり短く書けて、処理もわかりやすくなります。