34.2 람다와 map, filter, reduce 함수 활용하기

람다 표현식 작성 방법을 알아보았으니 이번에는 람다와 map, filter, reduce 함수를 함께 사용해보겠습니다.

map은 지금까지 많이 사용해보았으니 큰 어려움이 없을 것입니다. 이번에는 리스트에서 3의 배수를 문자열로 변환해보겠습니다.

  • lambda 매개변수1, 매개변수2: 식1 if 조건식 else 식2
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> list(map(lambda x: str(x) if x % 3 == 0 else x, a))
[1, 2, '3', 4, 5, '6', 7, 8, '9', 10]

map은 리스트의 요소를 각각 처리하므로 lambda의 반환값도 요소라야 합니다. 여기서는 요소가 3의 배수일 때 str(x)처럼 요소를 문자열로 변환한 뒤 반환했고 3의 배수가 아닐 때는 x처럼 요소를 그대로 반환했습니다.

그림 34-2 map에 람다 사용하기
그림 34 2 map에 람다 사용하기

람다 표현식 안에서 조건부 표현식 if, else를 사용할 때는 :(콜론)을 붙이지 않습니다. 일반적인 if, else와 문법이 다르므로 주의해야 합니다. 조건부 표현식은 식1 if 조건식 else 식2 형식으로 사용하며 식1은 조건식이 참일 때, 식2는 조건식이 거짓일 때 사용할 식입니다.

특히 람다 표현식에서 if를 사용했다면 반드시 else를 사용해야 합니다. 다음과 같이 if만 사용하면 에러가 발생하므로 주의해야 합니다.

>>> list(map(lambda x: str(x) if x % 3 == 0, a))
SyntaxError: invalid syntax

참고로 람다 표현식 안에서는 elif를 사용할 수 없습니다. 따라서 조건부 표현식은 식1 if 조건식1 else 식2 if 조건식2 else 식3 형식처럼 if를 연속으로 사용해야 합니다. 예를 들어 리스트에서 1은 문자열로 변환하고, 2는 실수로 변환, 3 이상은 10을 더해보겠습니다.

  1. lambda 매개변수1, 매개변수2: 식1 if 조건식1 else 식2 if 조건식2 else 식3
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> list(map(lambda x: str(x) if x == 1 else float(x) if x == 2 else x + 10, a))
['1', 2.0, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

별로 복잡하지 않은 조건인데도 알아보기가 힘듭니다. 이런 경우에는 억지로 람다를 사용하기 보다는 그냥 def로 함수를 만들고 if, elif, else를 사용하는 것을 권장합니다.

>>> def f(x):
...     if x == 1:
...         return str(x)
...     elif x == 2:
...         return float(x)
...     else:
...         return x + 10
...
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> list(map(f, a))
['1', 2.0, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

복잡하고 어렵게 코드를 작성하면 나중에 시간이 지나서 자기가 만든 코드인데도 못 알아보는 경우가 생깁니다. 코드는 길이가 조금 길어지더라도 알아보기 쉽게 작성하는 것이 좋습니다.

map은 데이터를 여러 개 받을 수도 있습니다. 다음은 두 리스트의 요소를 곱해서 새 리스트를 만듭니다.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>>b = [2, 4, 6, 8, 10]
>>> list(map(lambda x, y: x * y, a, b))
[2, 8, 18, 32, 50]

람다 표현식에서는 lambda x, y: x * y처럼 매개변수를 두 개 지정했습니다. 그리고 람다 다음에 리스트 두 개를 콤마로 구분해서 넣었습니다. 즉, 람다의 매개변수 개수에 맞게 리스트 등의 데이터도 콤마로 구분해서 넣어주면 됩니다.

이번에는 filter를 사용해보겠습니다. filter는 특정 조건에 맞는 요소만 가져오는 함수입니다. 다음은 리스트에서 5보다 크면서 10보다 작은 숫자를 가져옵니다.

>>> a = [8, 3, 2, 10, 15, 7, 1, 9, 0, 11]
>>> list(filter(lambda x: x > 5 and x < 10, a))
[8, 7, 9]

filterlambda 또는 함수의 반환값이 True일 때 해당 요소를 가져옵니다. 따라서 True, False가 나오는 조건식을 넣어야 합니다.

그림 34-3 filter에 람다 사용하기
그림 34 3 filter에 람다 사용하기

마지막으로 reduce를 사용해보겠습니다. reduce는 요소 처음부터 순차적으로 지정된 함수로 처리해줍니다. 다음은 리스트에 저장된 요소를 처음부터 하나씩 더합니다.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x + y, a)
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lambda x, y: x + y와 같이 매개변수 두 개를 받아서 더한 결과를 반환합니다. 즉, 리스트 요소의 합을 구합니다. 참고로 reduce는 파이썬 3부터 내장 함수가 아닙니다. 따라서 from functools import reduce와 같이 functools 모듈에서 reduce 함수를 가져와야 합니다.

그림 34-4 reduce에 람다 사용하기
그림 34 4 reduce에 람다 사용하기

지금까지 람다 표현식으로 익명 함수를 만드는 방법을 알아보았습니다. 람다 표현식은 한 줄로 간단하게 함수를 만들 때 자주 사용합니다. 그러므로 람다 표현식으로 함수를 만드는 방법은 꼭 기억해두세요.

참고 | map, filter, reduce와 리스트 표현식

리스트(딕셔너리, 세트) 표현식으로 처리할 수 있는 경우에는 map, filter와 람다 대신 리스트 표현식을 사용하는 것이 좋습니다. list(filter(lambda x: x > 5 and x < 10, a))는 다음과 같이 리스트 표현식으로도 만들 수 있습니다.

>>> a = [8, 3, 2, 10, 15, 7, 1, 9, 0, 11]
>>> [i for i in a if i > 5 and i < 10]
[8, 7, 9]

리스트 표현식이 좀 더 알아보기 쉽고 속도도 더 빠릅니다.

또한, for, while 반복문으로 처리할 수 있는 경우에도 reduce 대신 for, while을 사용하는 것이 좋습니다. 왜냐하면 reduce는 코드가 조금만 복잡해져도 의미하는 바를 한 눈에 알아보기가 힘들기 때문입니다. 이러한 이유로 파이썬 3부터는 reduce가 내장 함수에서 제외되었습니다.

reduce(lambda x, y: x + y, a)는 다음과 같이 for 반복문으로 표현할 수 있습니다.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> x = a[0]
>>> for i in range(len(a) - 1):
...     x = x + a[i + 1]
...
>>> x
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최근 수정: 2018년 9월 25일, 화요일, 오후 7:34