Python Lambda — छोटा anonymous function, और इसकी हद

Lambda क्या है

Lambda एक बिना नाम वाला function है जो सिर्फ एक expression रख सकता है। return लिखने की ज़रूरत नहीं — expression का नतीजा अपने आप return हो जाता है।

# दोनों बराबर हैं
def square_def(n):
    return n * n

square_lambda = lambda n: n * n

print(square_def(5), square_lambda(5))     # 25 25

# कोई argument नहीं, या कई arguments
zero = lambda: 0
add = lambda a, b: a + b
print(zero(), add(3, 4))                   # 0 7

सबसे बड़ी हद: lambda में सिर्फ एक expression आ सकता है। if statement, for loop, assignment या कई line का काम lambda में नहीं हो सकता — वहाँ def ही लिखो।

असली use — sorted() और min/max के key में

यही lambda का सबसे काम का जगह है। key में एक function चाहिए जो हर item से एक तुलना-योग्य value निकाले:

students = [
    {"name": "Asha", "marks": 91},
    {"name": "Ravi", "marks": 78},
    {"name": "Meena", "marks": 85},
]

print(sorted(students, key=lambda s: s["marks"]))            # marks बढ़ते क्रम में
print(sorted(students, key=lambda s: s["marks"], reverse=True))  # घटते क्रम में
print(max(students, key=lambda s: s["marks"])["name"])       # Asha
print(min(students, key=lambda s: len(s["name"]))["name"])   # Ravi

words = ["banana", "kiwi", "apple"]
print(sorted(words, key=len))                                # length के हिसाब से
print(sorted(words, key=str.lower))                          # case की परवाह किए बिना

ध्यान रहेगा आखिरी दो examples पर: key=len में lambda की ज़रूरत ही नहीं — सीधे built-in function पास कर सकते हो। lambda x: len(x) लिखना बेकार है।

filter और map के साथ

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

evens = list(filter(lambda n: n % 2 == 0, nums))     # [2, 4, 6]
squares = list(map(lambda n: n * n, nums))           # [1, 4, 9, 16, 25, 36]

# पर यही चीज़ list comprehension से ज़्यादा साफ़ है
evens = [n for n in nums if n % 2 == 0]
squares = [n * n for n in nums]

साफ़ कह दें: filter/map + lambda पुराना style है। आज list comprehension ज़्यादा पढ़ने लायक और ज़्यादा तेज़ है। नए code में comprehension लिखो।

कब lambda नहीं लिखना चाहिए

• दो line से ज़्यादा logic हो — def लिखो। traceback में function का नाम दिखता है, lambda में सिर्फ <lambda>।
• lambda को किसी variable में रखना — square = lambda n: n * n पर linter शिकायत करता है, क्योंकि def से यही काम बेहतर होता है।
• default argument के साथ — lambda भी वही mutable-default जाल में फँसता है।
• docstring या type hints चाहिए — lambda में दोनों नहीं होते।

# ❌ पढ़ने में मुश्किल, debug करने में और भी
classify = lambda s: "big" if s > 100 else ("mid" if s > 50 else "small")

# ✅ यही साफ़
def classify(s):
    if s > 100:
        return "big"
    if s > 50:
        return "mid"
    return "small"

Common गलतियाँ

1. return लिख देना — lambda n: return n * n पर SyntaxError। expression अपने आप return होता है।
2. Lambda को loop में बनाकर closure जाल में फँसना — नीचे देखो, यह सबसे मशहूर bug है।
3. Statement लिखने की कोशिश — lambda x: x = 5 चलेगा नहीं; assignment statement है, expression नहीं।
4. ज़रूरत से ज़्यादा lambda — जहाँ built-in function चलेगा (key=len, key=str.lower) वहाँ lambda मत लिखो।

# मशहूर closure जाल — loop के बाद सब lambda एक ही value देखते हैं
funcs = [lambda: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs])          # [2, 2, 2]  — 0 1 2 नहीं!

# fix: value को default argument से बाँध दो
funcs = [lambda i=i: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs])          # [0, 1, 2]

यह इसलिए होता है क्योंकि lambda i को तब पढ़ता है जब वह चलता है, और तब तक loop खत्म होकर i = 2 हो चुका है। i=i उसी वक्त value बाँध देता है।

🛠️ Practice करो (free, browser में)

पढ़ना काफी नहीं — यही bug खुद fix करके देखो। नीचे के problems browser में ही चलते हैं, कोई install नहीं, कोई login नहीं।

• sorted() with a key function — lambda का सबसे असली use।
• Default parameter values — closure और default वाला जाल।
• Function returning nothing — return का बुनियादी नियम।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

आगे पढ़ो

• Python functions Hindi में
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