Python for AI/Functions, Modules ও Packages/Lesson 17

Lambda, map ও filter

Function-ও একটা value — variable-এ রাখা, অন্য function-এ পাঠানো যায়। lambda, map, filter, আর কখন comprehension বেশি ভালো।

সময়: 20 মিনিট
Exercise: 1
Challenge: 1
Quiz: 3 প্রশ্ন

সহজ ভাষায়

Python-এ function-ও একটা value — ঠিক সংখ্যা বা string-এর মতো। Variable-এ রাখা যায়, list-এ রাখা যায়, অন্য function-এ argument হিসেবে পাঠানো যায়:

main.py

def shout(text):
    return text.upper() + "!"

speak = shout
print(speak("hello"))

actions = [str.upper, str.lower, shout]
for action in actions:
    print(action("Python"))

খেয়াল করো: speak = shout লিখেছি, shout() না — function-টাকেই রাখছি, ডাকছি না।

আর lambda হলো নাম ছাড়া, এক লাইনের ছোট function।

কেন দরকার?

অনেক function আরেকটা function চায় — "কীভাবে কাজ করবে" সেটা বলে দেওয়ার জন্য:

sorted(data, key=...) — কোন নিয়মে সাজাবে
Pandas-এ df["price"].apply(...) — প্রতিটা মানে কী করবে
PyTorch-এ data transform, scikit-learn-এ custom scoring

প্রতিবার আলাদা def লেখা ঝামেলার। Lambda সেখানে কাজে লাগে।

lambda

main.py

def square(x):
    return x * x

square_lambda = lambda x: x * x

print(square(5), square_lambda(5))

add = lambda a, b: a + b
print(add(3, 4))

কাঠামো:

lambda  parameters  :  expression
        (input)        (যেটার মান return হবে)

Lambda-তে return লিখতে হয় না — expression-এর মানই return হয়। কিন্তু শুধু একটা expression — loop বা একাধিক লাইন চলে না।

সাধারণত lambda variable-এ রাখা হয় না (তখন def-ই ভালো)। এটা সরাসরি অন্য function-এ পাঠানোর জন্য।

main.py

products = [("Laptop", 85000), ("Mouse", 450), ("Monitor", 18000)]
print(sorted(products, key=lambda p: p[1]))

map(): প্রতিটায় একই কাজ

main.py

prices = [100, 250, 80]

with_vat = map(lambda p: p * 1.15, prices)
print(with_vat)
print(list(with_vat))

print(list(map(str.upper, ["dhaka", "sylhet"])))
print(list(map(int, ["10", "20", "30"])))

map সাথে সাথে list দেয় না — একটা lazy object দেয়, যেটা দরকার হলে একটা একটা করে মান বানায়। তাই list() দিয়ে ঘিরতে হয়।

filter(): শর্ত মানলে রাখো

main.py

marks = [35, 67, 82, 40, 29, 91]
passed = list(filter(lambda m: m >= 40, marks))
print(passed)

words = ["", "AI", "  ", "Python"]
print(list(filter(str.strip, words)))

দ্বিতীয় উদাহরণে str.strip খালি/space-ওয়ালা string-এর জন্য "" দেয় — যেটা falsy — তাই বাদ যায়।

map/filter বনাম comprehension

একই কাজ দুইভাবে:

main.py

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

print(list(map(lambda n: n * n, filter(lambda n: n % 2 == 0, nums))))
print([n * n for n in nums if n % 2 == 0])

দ্বিতীয়টা পড়তে অনেক সহজ। Python community-র সাধারণ পরামর্শ: lambda লাগলে comprehension-ই ভালো। কিন্তু function আগে থেকেই থাকলে map বেশ পরিষ্কার:

main.py

raw = ["10", "20", "30"]
print(list(map(int, raw)))
print([int(x) for x in raw])

দুটোই ঠিক। Code পড়ে যেটা বেশি স্বাভাবিক লাগে, সেটা লেখো।

Exercise

map দিয়ে রূপান্তর

+20 XP

celsius list-এর প্রতিটা তাপমাত্রাকে Fahrenheit-এ রূপান্তর করে fahrenheit list বানাও — `map()` আর `lambda` দিয়ে।

সূত্র: F = C × 9/5 + 32

solution.py

celsius = [0, 25, 37, 100]

fahrenheit = []

print(fahrenheit)

Quiz

Q1square = lambda x: x * x — square(4) কী?
816<function>
Q2list(filter(lambda n: n % 2 == 0, [1, 2, 3, 4]))-এর মান কী?
[False, True, False, True][2, 4][1, 3]
Q3Lambda-র ভেতরে কী লেখা যায় না?
একটা expressionএকাধিক statement (যেমন for loop বা assignment)একাধিক parameter

0/3 answered

Challenge

Function pipeline

+50 XP

pipeline(value, *steps) function লেখো। steps হলো কয়েকটা function — value-এর ওপর একটার পর একটা চালাবে, আগেরটার output পরেরটার input। শেষ ফলাফল return করবে।

কোনো step না দিলে value-টাই ফেরত দেবে। যেমন:

pipeline(" Hello AI ", str.strip, str.lower) → "hello ai"

solution.py

def pipeline(value, *steps):
    pass


print(pipeline("  Hello AI  ", str.strip, str.lower))
print(pipeline(3, lambda x: x + 1, lambda x: x * 10))

বাস্তবে কোথায় ব্যবহার হয়?

তুমি challenge-এ যা বানালে, সেটাই ML-এর preprocessing pipeline-এর মূল ধারণা। text-কে model-এ দেওয়ার আগে কয়েকটা ধাপ:

main.py

def pipeline(value, *steps):
    for step in steps:
        value = step(value)
    return value

remove_punct = lambda t: "".join(ch for ch in t if ch.isalnum() or ch.isspace())
tokenize = str.split
drop_short = lambda tokens: [t for t in tokens if len(t) > 2]

review = "  WOW!!! This phone is AMAZING, battery lasts 2 days.  "
print(pipeline(review, str.strip, str.lower, remove_punct, tokenize, drop_short))

scikit-learn-এর Pipeline, torchvision-এর transforms.Compose — দুটোই ঠিক এই ধারণার ওপর তৈরি: ধাপগুলোর একটা list, একটার পর একটা চালানো।

Interview প্রশ্ন

Beginner: Lambda আর সাধারণ function-এর পার্থক্য কী?
Intermediate: "Function is a first-class object" — এর মানে কী? উদাহরণ দাও।
Advanced: Loop-এর ভেতরে lambda বানালে [lambda: i for i in range(3)] — প্রতিটা কেন 2 return করে? (Late binding: lambda i-এর মান ডাকার সময় দেখে, বানানোর সময় না।)

এরপর কী?

Function-এর ভেতরে বানানো variable বাইরে থেকে দেখা যায় না কেন? আর বাইরের variable ভেতর থেকে বদলানো যায় কি? পরের lesson: Scope।