Sitelet https://www.datacamp.com/it/tutorial/python-lambda
Vai al contenuto principale

Tutorial su lambda in Python

Scopri un modo più rapido per scrivere funzioni al volo con le funzioni lambda.
Aggiornato 29 set 2026  · 3 min leggi

Scopri con l'IA

ChatGPTClaudePerplexity

Puoi scrivere funzioni Python personalizzate usando la keyword def, le intestazioni, le docstring e i corpi delle funzioni. Tuttavia, esiste un modo più rapido per scrivere funzioni al volo: si chiamano funzioni lambda perché si usa la keyword lambda.

Alcune definizioni di funzione sono abbastanza semplici da poter essere convertite in una funzione lambda. In questo modo scrivi meno righe di codice, il che è davvero utile, soprattutto quando scrivi e mantieni programmi di grandi dimensioni.

lambda Function

Qui riscriviamo la nostra funzione raise_to_power come funzione lambda. Dopo la keyword lambda, specifichiamo i nomi degli argomenti; poi usiamo i due punti seguiti dall'espressione che indica cosa deve restituire la funzione.

raise_to_power = lambda x, y: x ** y

raise_to_power(2, 3)
8

Come accennato, le funzioni lambda ti permettono di scrivere funzioni in modo rapido e spartano; non consigliamo di usarle sempre, ma ci sono situazioni in cui tornano utili, come nell'esempio qui sotto.

map() and lambda Function

La funzione map accetta due argomenti, una funzione e una sequenza come una lista, e applica la funzione a tutti gli elementi della sequenza. Possiamo passare funzioni lambda a map senza nemmeno dare loro un nome; in questo caso parliamo di funzioni anonime.

In questo esempio usiamo map() con la funzione lambda, che eleva al quadrato tutti gli elementi della lista, e memorizziamo il risultato in square_all.

nums = [48, 6, 9, 21, 1]

square_all = map(lambda num: num ** 2, nums)

print(square_all)
<map object at 0x103e065c0>

Stampando square_all scopriamo che è un oggetto map; per vedere cosa restituisce, usiamo list per trasformarlo in una lista e stampiamo il risultato.

print(list(square_all))
[2304, 36, 81, 441, 1]

Esempio interattivo di scrittura di una funzione lambda

La funzione echo_word qui sotto accetta 2 parametri: un valore stringa, word1, e un valore intero echo. Restituisce una stringa che è la concatenazione di echo copie di word1.

Convertirai la semplice funzione sopra in una funzione lambda.

def echo_word(word1, echo):
    """Concatenate echo copies of word1."""
    words = word1 * echo
    return words

Nel seguente esempio, farai:

  • Definire una funzione lambda echo_word usando le variabili word1 ed echo. Replica ciò che fa la definizione originale di echo_word() sopra.
  • Chiamare echo_word() con l'argomento stringa 'hey' e il valore 5, in quest'ordine. Assegna la chiamata a result. Infine, stampa la variabile result.
# Define echo_word as a lambda function: echo_word
echo_word = (lambda word1, echo: word1 * echo)

# Call echo_word: result
result = echo_word('hey', 5)

# Print result
print(result)

Quando eseguiamo il codice sopra, otteniamo il seguente risultato:

heyheyheyheyhey

Provalo tu stesso.

Per saperne di più sulle funzioni Lambda, guarda questo video dal nostro corso Python Data Science Toolbox (Parte 1).

Questo contenuto è tratto dal corso Python Data Science Toolbox (Parte 1) di DataCamp, a cura di Hugo Bowne-Anderson.

Dai un'occhiata al tutorial sulle funzioni in Python di DataCamp.

Argomenti
Python

Scopri di più su Python

Corso

Introduzione alle funzioni in Python

3 ore
471.4K
Impara a scrivere le tue funzioni in Python ed esplora concetti chiave come lo scoping e la gestione degli errori.
Vedi i dettagliRight Arrow
Inizia Il Corso
Mostra altroRight Arrow
Correlato

blog

Tokenizzazione nel NLP: come funziona, sfide e casi d'uso

Guida al preprocessing NLP nel machine learning. Copriamo spaCy, i transformer di Hugging Face e come funziona la tokenizzazione in casi d'uso reali.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

10 min

blog

Che cos'è Snowflake? Guida per principianti alla piattaforma dati cloud

Esplora le basi di Snowflake, la piattaforma dati cloud. Scopri la sua architettura, le sue funzionalità e come integrarla nelle tue pipeline di dati.
Tim Lu's photo

Tim Lu

12 min

blog

I 15 migliori server MCP remoti che ogni AI builder dovrebbe conoscere nel 2026

Scopri i 15 migliori server MCP remoti che stanno trasformando lo sviluppo AI nel 2026. Scopri come migliorano automazione, ragionamento, sicurezza e velocità dei workflow.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

15 min

Mostra AltroMostra Altro