파이썬 람다 함수 기초 (16)

 

안녕하세요, 여러분! 오늘은 파이썬의 '람다 함수(Lambda Function)'에 대해 알아보도록 하겠습니다. 람다 함수가 무엇일까요?

 

 

람다 함수는 이름이 없는 익명의 간단한 함수를 말합니다. 일반 함수는 def 키워드를 사용하여 함수 이름과 매개변수, 리턴값 등을 정의합니다. 하지만 람다 함수는 그렇게 복잡하지 않습니다.

람다 함수의 기본 문법은 다음과 같습니다.

lambda 매개변수들: 표현식

여기서 매개변수는 0개 이상 존재할 수 있고, 표현식은 람다 함수가 계산하여 반환할 값입니다. 이처럼 람다 함수는 매우 간단한 구조를 가지고 있죠.

예를 들어 다음과 같은 람다 함수를 만들 수 있습니다.

 

add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3))  # 5 출력

위 코드에서 add는 람다 함수이며, x와 y라는 매개변수를 받아 x + y를 계산하여 반환합니다.

이처럼 람다 함수는 이름이 없고, 함수 정의와 호출이 한 줄에서 이루어지므로 매우 간결합니다. 하지만 이는 결코 장점만은 아닙니다. 복잡한 기능이 필요할 경우 난해해지므로 일반 함수를 사용해야 합니다.

람다 함수는 다음과 같은 경우에 유용하게 사용할 수 있습니다.

1. 익명 함수가 필요할 때
2. 코드를 간결하게 만들고 싶을 때
3. 다른 함수의 인자로 함수를 전달해야 할 때

이렇게 람다 함수는 간단한 기능을 구현하거나 다른 함수에 인자로 넘겨야 할 때 큰 역할을 합니다. 그럼 이제부터 구체적인 예시를 통해 람다 함수의 사용법을 자세히 알아보겠습니다.

람다 함수의 활용

람다 함수를 활용하는 가장 일반적인 방법은 map(), filter(), reduce() 등의 함수에 인자로 전달하는 것입니다.

예를 들어 다음과 같이 map() 함수와 람다 함수를 함께 사용할 수 있습니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16, 25] 출력

여기서 map() 함수의 첫 번째 인자로 람다 함수 lambda x: x**2가 전달되었습니다. map()은 numbers 리스트의 각 원소를 람다 함수에 적용하여 새로운 리스트를 생성합니다.

filter() 함수도 마찬가지로 람다 함수와 함께 사용할 수 있습니다.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'dragonfruit', 'elderberry']
a_fruits = list(filter(lambda s: s.startswith('a'), fruits))
print(a_fruits)  # ['apple'] 출력

여기서는 람다 함수 lambda s: s.startswith('a')를 이용하여 fruits 리스트에서 'a'로 시작하는 문자열만 걸러냈습니다.

람다 함수는 고차 함수, 클로저, 데코레이터 등 다양한 상황에서도 활용될 수 있습니다. 하지만 람다 함수는 결국 간단한 기능만을 가진 익명 함수이기 때문에 복잡한 로직은 일반 함수에 구현하는 것이 좋습니다.

람다 함수의 또 다른 활용 예시로 딕셔너리의 정렬을 들 수 있습니다. 파이썬 딕셔너리는 기본적으로 순서가 없는 자료형입니다. 하지만 다음과 같이 람다 함수를 사용하면 딕셔너리를 정렬할 수 있습니다.

students = [
    {'name': 'John', 'grade': 92},
    {'name': 'Alice', 'grade': 88},
    {'name': 'Bob', 'grade': 72},
    {'name': 'Lisa', 'grade': 85}
]

sorted_students = sorted(students, key=lambda student: student['grade'], reverse=True)

for student in sorted_students:
    print(student['name'], student['grade'])

# Output:
# John 92
# Alice 88 
# Lisa 85
# Bob 72

여기서 sorted() 함수의 key 매개변수로 람다 함수 lambda student: student['grade']가 전달되었습니다. 이를 통해 딕셔너리 리스트를 'grade' 값을 기준으로 내림차순으로 정렬할 수 있었죠.

이처럼 람다 함수는 파이썬에서 간단한 익명 함수를 구현할 때 매우 유용하게 사용됩니다. 적절히 활용한다면 코드의 간결성과 가독성을 높일 수 있습니다.

람다 함수의 장단점

람다 함수는 편리한 기능이지만, 너무 남발하면 오히려 코드 가독성을 해칠 수 있습니다. 그렇다면 람다 함수의 장단점은 무엇일까요?

먼저 장점부터 살펴보겠습니다.

1. 코드가 간결해집니다. 이름 없는 익명 함수를 사용하므로 코드 길이가 줄어듭니다.
2. 가독성이 높아질 수 있습니다. 복잡한 반복문이나 조건문 대신 람다 함수를 사용하면 코드가 한눈에 들어옵니다.
3. 다른 함수의 매개변수로 사용될 수 있습니다. map(), filter() 등의 함수에 람다 함수를 전달하면 편리합니다.
4. 스레드의 동작을 간단하게 정의할 수 있습니다. 스레드 풀에서 람다 함수를 직접 전달할 수 있죠.[1]

하지만 람다 함수에도 단점이 있습니다.

1. 복잡한 기능을 구현하기 어렵습니다. 람다 함수는 한 줄 표현식으로 제한되므로 복잡한 로직을 작성하기 어렵습니다.
2. 가독성이 떨어질 수 있습니다. 람다 함수 표현식이 복잡해지면 이해하기 힘듭니다.
3. 디버깅이 까다롭습니다. 이름이 없기 때문에 디버깅이 어렵습니다.[2]
4. 함수 재사용성이 낮습니다. 람다 함수는 일회용으로 사용되는 경우가 많아 재사용하기 어렵습니다.
5. 람다 함수 표현식 작성이 어려울 수 있습니다. 람다 함수 문법에 익숙해지는 데 어려움이 있을 수 있습니다.[3]

따라서 코드의 간결성이나 함수를 인자로 전달해야 할 때 람다 함수를 적절히 활용하되, 복잡한 로직이 필요하다면 일반 함수를 사용하는 것이 바람직합니다. 코드의 가독성과 효율성, 재사용성 등을 모두 고려해야 합니다.

람다 함수는 초심자들에게 조금 어려운 개념일 수 있지만, 이 개념을 익히면 클린 코드를 작성할 수 있습니다. 지금부터라도 람다 함수를 이해하고 연습해보세요.

람다 함수의 고급 활용

지금까지 람다 함수의 기본 사용법을 알아보았습니다. 이번에는 람다 함수를 조금 더 고급스럽게 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

먼저 람다 함수와 map() 함수의 연계 활용에 대해 살펴보겠습니다. map() 함수로 람다 함수를 적용하여 새로운 리스트를 생성할 수 있습니다.

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

# 제곱 값 리스트 생성
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16, 25] 출력

# 문자열로 변환된 리스트 생성 
str_numbers = list(map(lambda x: str(x), numbers))
print(str_numbers)  # ['1', '2', '3', '4', '5'] 출력

또한 람다 함수와 filter() 함수의 조합으로 리스트에서 특정 조건을 만족하는 원소만 걸러낼 수 있습니다.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry', 'fig', 'grape']

# 길이가 5 이하인 문자열만 남기기
short_fruits = list(filter(lambda s: len(s) <= 5, fruits))
print(short_fruits)  # ['apple', 'date', 'fig'] 출력

그리고 람다 함수와 reduce() 함수를 활용하면 리스트의 합계나 곱, 최대/최소값 등을 구할 수 있습니다. 단, reduce()는 functools 모듈에서 import해야 합니다.

from functools import reduce

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

# 리스트 원소들의 합계
sum = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(sum)  # 15 출력

# 리스트 원소들의 곱
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product)  # 120 출력

# 리스트에서 최대값
maximum = reduce(lambda x, y: x if x > y else y, numbers)  
print(maximum)  # 5 출력

이 외에도 람다 함수는 리스트 정렬에 활용될 수 있습니다. 다음과 같이 하면 람다 함수를 key 인자로 지정하여 커스텀 정렬 기준을 만들 수 있습니다.

students = [
    {'name': 'John', 'grade': 92}, 
    {'name': 'Alice', 'grade': 88},
    {'name': 'Bob', 'grade': 72},
    {'name': 'Lisa', 'grade': 85}
]

# grade 값 기준 내림차순 정렬
sorted_by_grade = sorted(students, key=lambda s: s['grade'], reverse=True)

for student in sorted_by_grade:
    print(student['name'], student['grade'])
    
# Output:
# John 92
# Alice 88
# Lisa 85 
# Bob 72

이렇게 람다 함수는 고차 함수들과 결합하여 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 파이썬에서 함수형 프로그래밍 스타일을 구현하는 데에도 람다 함수가 핵심적인 역할을 합니다.

 

물론 복잡한 로직의 경우에는 일반 함수를 사용하는 것이 낫습니다. 하지만 간단한 로직은 람다 함수를 통해 코드를 더욱 간결하고 가독성 있게 작성할 수 있습니다. 람다 함수를 적절히 활용하는 센스를 기르면 더욱 효율적으로 프로그래밍할 수 있을 것입니다.

요약

• 람다 함수는 이름이 없는 익명의 간단한 함수입니다.
• 람다 함수는 한 줄 표현식으로 정의되며, 'lambda 매개변수들: 표현식' 형태입니다.
• map(), filter(), reduce() 등의 고차 함수에 람다 함수를 인자로 전달할 수 있습니다.
• 람다 함수를 적절히 활용하면 코드가 간결해지고 가독성이 높아질 수 있습니다.
• 하지만 복잡한 로직이 필요하다면 일반 함수를 사용하는 것이 바람직합니다.
• 람다 함수는 다양한 상황에서 고급스럽게 활용될 수 있습니다.
• 리스트 정렬, 리스트 컴프리헨션 등에서 람다 함수를 key로 활용할 수 있습니다.
• 람다 함수와 map, filter, reduce 등의 고차 함수를 결합하여 함수형 프로그래밍 스타일을 구현할 수 있습니다.
• 하지만 람다 함수 표현식이 복잡해지면 가독성이 떨어지고 디버깅이 어려워질 수 있습니다.
• 따라서 코드의 가독성, 효율성, 재사용성 등을 종합적으로 고려하여 람다 함수와 일반 함수를 적절히 사용해야 합니다.

참고 자료

[1] Brown, M. (2014). Python: The Next Level. Python: The Next Level, page 147.

[2] Batista, D. M. (2017). Python lambda functions for simple data manipulations. Journal of Software Engineering Research and Development, 5(1), 1-6.

[3] Kuhlmann, M., Soremekun, E., & Appavoo, J. (2022). Demystifying lambda expressions in Python. Computing Research Repository (CoRR), abs/2203.09535.

[4] Python 공식 문서 - 람다 표현식: https://docs.python.org/3/reference/expressions.html#lambda

[5] Lutz, M. (2013). Learning Python (5th ed.). O'Reilly Media.

[6] Matthes, E. (2019). Python Crash Course (2nd ed.). No Starch Press.

 

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