O que são lambdas e as ferramentas funcionais map/filter/reduce?

Question

Accepted Answer

Uma **lambda** é uma função pequena, anônima e de expressão única. **`map`**, **`filter`** e **`reduce`** são ferramentas funcionais que aplicam uma função a cada elemento de um iterável. Juntas, elas possibilitam um estilo funcional — embora Python geralmente prefira compreensões para as mesmas tarefas.

## Lambda — funções anônimas inline

```python
# a lambda is a one-line function with no name
square = lambda x: x ** 2
square(5)                      # 25

# equivalent named function:
def square(x): return x ** 2
```

Lambdas brilham como **argumentos inline** para outras funções, especialmente como chaves de sort/filter:

```python
people.sort(key=lambda p: p.age)            # sort by an attribute
sorted(words, key=lambda w: len(w))          # sort by length
max(items, key=lambda x: x.score)            # find max by a criterion
```

## map — aplique uma função a cada elemento

```python
nums = [1, 2, 3, 4]
list(map(lambda x: x ** 2, nums))   # [1, 4, 9, 16]
# more Pythonic alternative — a comprehension:
[x ** 2 for x in nums]               # [1, 4, 9, 16]
```

## filter — mantenha elementos que passam em um teste

```python
list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))   # [2, 4]
# comprehension equivalent:
[x for x in nums if x % 2 == 0]             # [2, 4]
```

## reduce — reduza o iterável a um valor

```python
from functools import reduce
reduce(lambda acc, x: acc + x, nums, 0)     # 10 (sum)
# but built-ins are clearer when they exist:
sum(nums)                                    # 10
```

## A preferência Pythônica

```text
For map/filter, COMPREHENSIONS are usually more readable and idiomatic:
  map(f, xs)            →  [f(x) for x in xs]
  filter(pred, xs)      →  [x for x in xs if pred(x)]
Lambdas are best for short inline keys (sort/max/filter), NOT complex logic.
```

Guido (criador do Python) e a comunidade geralmente favorecem compreensões sobre `map`/`filter` para legibilidade; `reduce` até foi movido para fora dos builtins. Mas lambdas como funções `key=` permanecem idiomáticas e comuns.

## Por que isso importa

Essas ferramentas funcionais permitem que você expresse transformações e filtros de forma concisa.

Embora Python *possa* ser escrito funcionalmente, a escolha idiomática é geralmente uma **compreensão** sobre `map`/`filter` para legibilidade, e uma função built-in (`sum`, `max`, `min`) sobre `reduce`.

Onde lambdas realmente brilham é como pequenas funções inline passadas para `sort`/`max`/`min`/`filter` como uma `key`.

Entender ambas — e conhecer a preferência Pythônica por compreensões e funções built-in — ajuda você a escrever código limpo e idiomático, e a ler o código em estilo funcional que aparece em projetos reais.