map, lambda와 enumerate - python

오늘 코딩 문제들을 풀어보면서, 다른 팀원분들의 코드에서 lambda와 enumerate를 보게 되었다.

아마,,, 3년 전엔 기억했던 것 같은데, 너무 가물가물치 해져서 다시 알아보아야 할 것 같다.

 

1. map 

list와 같은 변수에서 하나씩 꺼내서 함수에 적용 후 결과를 map 객체로 반환하는...

map(function, iterable, ...)

 

map() 함수는 입력으로 받은 iterable(s)의 각 요소에 함수를 적용한 결과를 포함하는 map 객체를 반환한다.

이를 다른 data type으로 변환하기 위해서는 list(), set() 등의 생성자를 사용할 수 있다.

 

즉, map 함수 이용 -> map 객체 반환 -> list 또는 set으로 변환

 

예제 1: 각 요소의 제곱 계산하기

def square(number):
    return number ** 2

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(square, numbers)

print(list(squared))

map (함수, 변수들 like list...)

square 함수에 numbers라는 변수가 들어가서 나오는 것이므로, map에는 1, 4, 9, 16, 25 가 저장되게 된다. -> map 객체 반환

이를 list(squared) 를 통해서 -> list 또는 set으로 변환

출력해주었다. 

 

예제 2: 여러 리스트 처리하기

def add(x, y):
    return x + y

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
result = map(add, list1, list2)

print(list(result)) # 결과 [5,7,9]

이런식으로도 map 함수를 이용할 수 있다. add(list1, list2) 와 같이 생각되는 것은 실제로 적용을 하지 못한다.

왜냐?! add함수가 단일 숫자를 인자로 받도록 정의되어 있기 때문이다. 

따라서 이를 그리고자 할 때는 하나하나씩 인자를 꺼내올 수 있는 map을 이용할 수 있다. -> add(list1[i], list2[i]) 가 적용된다.

 

 

2. lambda

우리의 친구 ChatGPT에게 lambda에 대해서 설명해달라고 하였다.

lambda 함수는 작은 익명 함수를 정의하는 데 사용된다. "익명" -> 함수들에게 고유한 식별자가 없다 라는 것을 의미한다.

 

즉, 간단한 함수를 한 줄의 코드로 표현할 때 유용하다.

lambda 변수들 : 함수

 

lambda arguments: expression

기본적인 골격은 위와 같다.

arguments -> 함수로 전달할 인수

expression -> 함수 반환 값을 계산하는 식

따라서 return 문을 사용하지 않아도 된다.

 

예제 1: 단순한 덧셈

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

변수 x, y에 대해서 x+y를 한 후 return 하는 것을 볼 수 있다.

 

예제2: 조건부 표현식

max_value = lambda x, y: x if x > y else y
print(max_value(8, 5))

반환 값들이 앞뒤로 있다는 점이 신기한 것 같다.

 

예제3: 리스트 정렬

items = [('apple', 2), ('banana', 4), ('cherry', 1)]
items.sort(key=lambda x: x[1])
print(items)

key = lambda x : x[1] 에서, x로 items[i]가 들어오게 된다.

즉, ('apple', 2) 가 들어오게 되고, x[1]인 2를 기준으로 정렬하게 된다.

 

 

1&2.  lambda, map

lambda vs map

- lambda 변수들 : 함수

- map (함수, 변수들 like list...)

변수와 함수의 위치가 바뀐 것을 알 수 있다. 물론 같은 함수는 아니지만, 비교해보면 좋을 것 같다.

 

예제 1: 리스트의 각 요소에 대해 제곱 값을 계산하는 예:

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

map과 lambda에 대해서 배오고 오니 위 코드가 이해가 되기 시작했다.

 

우선 lambda x: x**2 는  x가 변수 x**2 가 함수이다.제곱을 반환하는 함수임을 알 수 있다.

다르게 적어보면, list(map(제곱 함수, numbers)) 이다. 

 

이제 map에 대해서 이해해보면, numbers에서 각각의 index value들을 제곱 함수에 전해주게 된다. 

list(1, 4, 9, 16) 임을 알 수 있다.  list 괄호 안에 있는 것은, map 객체 임을 알 수 있으며, 이를 list 로 변환하여,

squared = [1, 4, 9, 16] 임을 알 수 있다.

 

순서를 좀 정리해보면, number에서 index 요소들을 하나씩 전달, lambda에서 x로 받고, x**2 함수 적용 후 반환

즉, numbers -> x -> x**2 이다.

 

하나 더 알아보자.

예제 2: 여러 시퀸스 처리하기

numbers1 = [1, 2, 3]
numbers2 = [4, 5, 6]
result = map(lambda x, y: x + y, numbers1, numbers2)
print(list(result))

 

numbers 1, numbers2 의 값 각각을 x, y에 전달 x+y 실행 후 반환. 

 

1, 4 -> x, y -> x+y 반환 (5)

2, 5 -> x, y -> x+y 반환 (7)

3, 6 -> x, y -> x+ y 반환 (9)

 

lambda 함수의 장단점

장점

- 간결성: 익명 함수를 한 줄의 코드로 정의할 수 있음.

- 익명성: 이름을 정의할 필요 없음.

 

단점

- 제한된 표현력: 복잡한 로직이나 여려 행의 코드를 포함할 수 없음

- 가독성 문제: lambda 함수는 읽기 어려울 수 있음

 

map 함수의 장단점

장점

- 코드 간결성: 컬렉션의 모든 요소에 함수를 적용하여 새로운 컬렉션을 생성하는 간단한 방법

선은: 일반적인 반복문보다 효율적일 수 있음 -> python 내장 함수는 종종 최적화 되어있기 때문

 

단점

- 한정된 사용: 모든 요소에 동일한 함수를 적용하는 상황ㅇ에만 가능

- 지연 실행: map() 은 즉시 실행되지 않고, 반복 가능한 객체를 반환 -> 따라서 결과를 확인하기 위해 list나 set으로 변환해야 함.

 

3. enumerate

for 인덱스, 값 in enumerate (순회 가능 컬렉션):

      print(인덱스, 값) 

iterable (순회 가능) 한 컬렉션

컬렉션의 각 요소를 인덱스와 요소의 쌍으로 구성을 반환 (tuple 형태로)

 

enumerate(iterable, start = 0)

순회를 시작하는 부분은 default로 0부터 시작한다.

 

예제 1: 리스트 순회하기

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(index, fruit)

for 인덱스, 값 in enumerate (순회 가능 컬렉션):

      print(인덱스, 값) 

을 할 수 있다.

 

예제 2: 시작 인덱스 변경하기

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for index, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(index, fruit)

 

장점:

- 가독성 향상: 코드의 의도를 더 명확하게 표현 가능. 인덱스와 요소를 동시에 처리 가능

- 유연성: 시작 인덱스를 설정 가능.

- 효율성: 별도의 카운터 변수를 관리할 필요가 없다.