Utiliser les fonctions lambda en Python - filter()

Principes fondamentaux des mégadonnées avec PySpark

Upendra Devisetty

Science Analyst, CyVerse

Que sont les fonctions anonymes en Python ?

  • Les fonctions lambda sont des fonctions anonymes en Python

  • Très puissantes et courantes en Python. Efficaces avec map() et filter()

  • Elles créent des fonctions appelables plus tard, comme avec def

  • Elles renvoient une fonction sans nom (anonyme)

  • Pour définir une fonction en ligne ou différer l’exécution d’un code

Principes fondamentaux des mégadonnées avec PySpark

Syntaxe d’une fonction lambda

  • Forme générale des fonctions lambda
lambda arguments: expression
  • Exemple de fonction lambda
double = lambda x: x * 2
print(double(3))

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Principes fondamentaux des mégadonnées avec PySpark

Différences entre def et lambda

  • Code Python pour illustrer le cube d’un nombre
def cube(x): 
     return x ** 3
g = lambda x: x ** 3
print(g(10)) 
print(cube(10))

1000
1000

  • Pas d’instruction return pour lambda

  • Une fonction lambda peut être placée n’importe où

Principes fondamentaux des mégadonnées avec PySpark

Utiliser les fonctions lambda en Python - map()

  • map() applique une fonction à tous les éléments d’une liste

  • Syntaxe générale de map()

map(function, list)
  • Exemple de map()
items = [1, 2, 3, 4]
list(map(lambda x: x + 2 , items))

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Principes fondamentaux des mégadonnées avec PySpark

Utiliser les fonctions lambda en Python - filter()

  • filter() prend une fonction et une liste, et renvoie une nouvelle liste pour laquelle la fonction est vraie

  • Syntaxe générale de filter()

filter(function, list)
  • Exemple de filter()
items = [1, 2, 3, 4]
list(filter(lambda x: (x%2 != 0), items))

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Passons à la pratique !

Principes fondamentaux des mégadonnées avec PySpark

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