Funciones lambda

Las funciones lambda en Python son una forma concisa de definir funciones anónimas (sin nombre) en una sola línea. Son especialmente útiles cuando necesitas una función simple y rápida, normalmente para pasarla como argumento a funciones como map(), filter() o sorted().

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🧠 ¿Qué es una función lambda?

Es una función inline, escrita con la palabra clave lambda, que puede tener:

• Cualquier número de argumentos (pero solo una expresión).
• No usa return, porque la expresión se evalúa y retorna automáticamente.

🧾 Sintaxis general:

lambda argumentos: expresión

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✅ Ejemplos básicos

1. Sumar dos números

suma = lambda x, y: x + y
print(suma(5, 3))  # Resultado: 8

2. Elevar al cuadrado

al_cuadrado = lambda x: x ** 2
print(al_cuadrado(4))  # Resultado: 16

3. Obtener el último carácter de una cadena

ultimo = lambda s: s[-1]
print(ultimo("Python"))  # Resultado: 'n'

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🔄 Usos comunes

1. Con sorted() para ordenar por longitud

palabras = ["sol", "mar", "montaña", "cielo"]
ordenadas = sorted(palabras, key=lambda x: len(x))
print(ordenadas)  # ['sol', 'mar', 'cielo', 'montaña']

2. Con map() para transformar una lista

numeros = [1, 2, 3, 4]
cuadrados = list(map(lambda x: x**2, numeros))
print(cuadrados)  # [1, 4, 9, 16]

3. Con filter() para filtrar elementos

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

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📌 Diferencia entre lambda y def

# Con def
def suma(x, y):
    return x + y

# Con lambda
suma_lambda = lambda x, y: x + y

• def permite definir funciones más complejas, con varias líneas.
• lambda es ideal para funciones simples y cortas, usadas temporalmente.

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⚠️ Limitaciones

• Solo puede tener una expresión (no múltiples líneas).
• No puede contener declaraciones como print, if, for, etc. (aunque sí puedes usar expresiones ternarias).

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🧪 Ejemplo con expresión condicional

es_par = lambda x: "par" if x % 2 == 0 else "impar"
print(es_par(7))  # Resultado: "impar"

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🧮 Resumen

Característica	Funciones lambda
Nombre propio	No (función anónima)
Uso	Funciones simples/rápidas
Sintaxis	lambda x: x + 1
Palabra clave	lambda
Return	Implícito

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¡Perfecto! Vamos a ver ejemplos reales y prácticos del uso de funciones lambda en estructuras complejas como diccionarios, listas anidadas y procesamiento de datos.

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✅ 1. Ordenar una lista de diccionarios por una clave

Supón que tienes empleados y quieres ordenarlos por edad:

empleados = [
    {"nombre": "Ana", "edad": 28},
    {"nombre": "Luis", "edad": 34},
    {"nombre": "Marta", "edad": 25}
]

ordenados = sorted(empleados, key=lambda x: x["edad"])
print(ordenados)

🔎 Resultado:

[
 {'nombre': 'Marta', 'edad': 25},
 {'nombre': 'Ana', 'edad': 28},
 {'nombre': 'Luis', 'edad': 34}
]

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✅ 2. Ordenar por valor dentro de una clave anidada

Supón que tienes una lista de productos con precios dentro de otra clave:

productos = [
    {"nombre": "Mouse", "detalles": {"precio": 15.99}},
    {"nombre": "Teclado", "detalles": {"precio": 25.50}},
    {"nombre": "Monitor", "detalles": {"precio": 199.99}}
]

ordenados = sorted(productos, key=lambda x: x["detalles"]["precio"])
print(ordenados)

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✅ 3. Obtener totales a partir de diccionarios anidados

Imagina facturas con ítems y cantidades:

facturas = [
    {"cliente": "Juan", "items": [{"precio": 10, "cantidad": 2}, {"precio": 5, "cantidad": 3}]},
    {"cliente": "Ana", "items": [{"precio": 20, "cantidad": 1}]}
]

totales = list(map(lambda f: {
    "cliente": f["cliente"],
    "total": sum(item["precio"] * item["cantidad"] for item in f["items"])
}, facturas))

print(totales)

🔎 Resultado:

[
 {'cliente': 'Juan', 'total': 35},
 {'cliente': 'Ana', 'total': 20}
]

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✅ 4. Filtrar diccionarios con una condición usando filter

Filtrar solo productos con precio mayor a 20:

productos = [
    {"nombre": "Camiseta", "precio": 18},
    {"nombre": "Chaqueta", "precio": 55},
    {"nombre": "Zapatos", "precio": 40}
]

caros = list(filter(lambda p: p["precio"] > 20, productos))
print(caros)

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✅ 5. Sumar valores dentro de una lista de diccionarios

Suma total de precios:

ventas = [
    {"producto": "Libro", "precio": 15},
    {"producto": "Lámpara", "precio": 22},
    {"producto": "Reloj", "precio": 30}
]

total = sum(map(lambda v: v["precio"], ventas))
print(total)  # 67

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🧠 BONUS: Usar lambda como key en max() o min()

empleado_mayor = max(empleados, key=lambda x: x["edad"])
print(empleado_mayor)

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