ChatGPTで学ぶPythonラムダ関数入門

「関数は覚えたけど、もっと簡単に書く方法はないの？」「短い処理をサッとまとめたい…」
そんなPython初心者の方に向けて、この記事ではラムダ関数（lambda関数）の使い方をわかりやすく解説します。

Google Colabで試せるコード例と、ChatGPTの活用法も紹介しますので、ぜひ手を動かしながら理解を深めてください。

ラムダ関数とは？なぜ使うの？

ラムダ関数（lambda function）は、1行で書ける「小さな関数」です。

Pythonでは通常、関数を以下のように書きます：

def add(a, b):
    return a + b

ラムダ関数を使うと、これと同じ処理をたった1行で書けます：

add = lambda a, b: a + b

関数に名前をつけずに、その場限りで使うこともできます。

f = lambda x: x * 2
print(f(3))  # 結果: 6

add = lambda a, b: a + b
print(add(5, 7))  # 結果: 12

print((lambda x: x ** 2)(4))  # 結果: 16

このように、lambda関数はシンプルな処理をその場で書いて使いたいときに非常に便利です。

Pythonでは、関数を引数として渡すような場面が多くあります。そんなときにlambda関数は大活躍します。

sorted() は、並び替え（ソート）をする関数です。

nums = [3, 1, 4, 2]
print(sorted(nums)) # 結果: [1, 2, 3, 4]

items = [("りんご", 3), ("バナナ", 1), ("みかん", 2)]
sorted_items = sorted(items, key=lambda x: x[1])
print(sorted_items)

➡️ 出力結果：[("バナナ", 1), ("みかん", 2), ("りんご", 3)]

リストの中から特定の要素（ここでは2番目の数値）で並び替えることができます。
key=lambda x: x[1] は「各タプルの2番目の値（数字）で並び替えてね」という意味です。

すべての要素に同じ処理をするときに使います。

nums = [1, 2, 3, 4]
doubled = list(map(lambda x: x * 2, nums))
print(doubled)  # [2, 4, 6, 8]

条件に合うものだけを残すための関数です。

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(even)  # [2, 4, 6]

初めてlambda関数に触れると、「書き方が独特で難しそう…」と感じるかもしれません。

そんなときは、ChatGPTを学習のパートナーにしましょう。

おすすめの質問例：

コードと一緒に質問すれば、意味や応用方法を丁寧に教えてくれます。

lambdaは「短く書く」ための道具なので、複雑なロジックは避けましょう。

Pythonのコードをもっとスッキリ書きたい方は、lambda関数をぜひ取り入れてみてください！

次回は、関数の引数の応用（デフォルト値、可変長引数など）について解説していきます。お楽しみに！