ল্যাম্বডা ফাংশন (Lambda Functions) হলো প্রোগ্রামিংয়ের এমন একটি ফাংশন, যা একটি ছোট এবং এক লাইনের অ্যানোনিমাস ফাংশন হিসেবে কাজ করে। এটি সাধারণত দ্রুত, সংক্ষিপ্ত এবং একবারের জন্য প্রয়োজনীয় ফাংশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। ল্যাম্বডা ফাংশনের মূল উদ্দেশ্য হলো অস্থায়ী বা সাময়িক কাজগুলো সম্পন্ন করা যেখানে একটি পূর্ণাঙ্গ ফাংশনের প্রয়োজন নেই।
ল্যাম্বডা ফাংশনের বৈশিষ্ট্য
১. অ্যানোনিমাস (Anonymous): ল্যাম্বডা ফাংশনের কোনো নাম নেই। এটি সাধারণত এমন ফাংশনের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা একবারের জন্য ব্যবহার করা হবে এবং পরে প্রয়োজন হবে না।
২. সংক্ষিপ্ত এবং সহজ: ল্যাম্বডা ফাংশন এক লাইনের মাধ্যমে সংজ্ঞায়িত হয়, যা ছোট এবং সরাসরি কাজের জন্য উপযুক্ত।
৩. ইনলাইন ফাংশন: ছোট ছোট কাজের জন্য ইনলাইন ফাংশন হিসেবে ল্যাম্বডা ফাংশন কার্যকরী।
ল্যাম্বডা ফাংশনের সিনট্যাক্স (Python উদাহরণ)
Python-এ ল্যাম্বডা ফাংশনের গঠন:
lambda arguments: expressionএখানে lambda কীওয়ার্ডটি দিয়ে শুরু হয়, এরপর আর্গুমেন্টগুলো এবং : দিয়ে এক্সপ্রেশন দেওয়া হয়, যা রিটার্ন করা হবে।
উদাহরণসমূহ
উদাহরণ ১: দুটি সংখ্যার যোগফল বের করা
add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 3)) # আউটপুট: 8এখানে add হলো একটি ল্যাম্বডা ফাংশন, যা x এবং y এর যোগফল প্রদান করে।
উদাহরণ ২: তালিকা কম্প্রিহেনশনের সাথে ব্যবহার
ল্যাম্বডা ফাংশন map, filter এবং reduce ফাংশনের সাথে বেশি ব্যবহৃত হয়।
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x * x, numbers))
print(squared) # আউটপুট: [1, 4, 9, 16, 25]এখানে lambda x: x * x ফাংশনটি map ফাংশনের মাধ্যমে প্রতিটি আইটেমের উপর প্রয়োগ করা হয়েছে।
উদাহরণ ৩: filter ফাংশনের সাথে ব্যবহার
filter ফাংশনের সাথে ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করে লিস্টের নির্দিষ্ট শর্ত পূরণ করা আইটেমগুলো নির্বাচন করা যায়।
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # আউটপুট: [2, 4, 6]এখানে lambda x: x % 2 == 0 ফাংশনটি filter ফাংশনের মাধ্যমে শুধুমাত্র জোড় সংখ্যা নির্বাচন করছে।
উদাহরণ ৪: reduce ফাংশনের সাথে ব্যবহার
reduce ফাংশন ব্যবহার করে তালিকার সকল আইটেমকে একত্রিত করে একটি একক মান তৈরি করা যায়। এটি functools থেকে ইমপোর্ট করতে হয়।
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product) # আউটপুট: 24 (1 * 2 * 3 * 4)ল্যাম্বডা ফাংশনের ব্যবহার
১. ছোট এবং অস্থায়ী কাজের জন্য: যেখানে ছোট কাজের জন্য একটি ফাংশন তৈরি করা প্রয়োজন, কিন্তু সেটি বারবার ব্যবহার হবে না।
২. হাইয়ার-অর্ডার ফাংশনের সাথে: map, filter, এবং reduce এর মতো ফাংশনের সাথে ব্যবহার।
৩. ইনলাইন ফাংশন: দ্রুত এবং সহজে সংক্ষিপ্ত ফাংশন তৈরি করতে।
ল্যাম্বডা ফাংশনের সুবিধা
১. কোড সংক্ষিপ্ত করে: ল্যাম্বডা ফাংশনের মাধ্যমে কোড সংক্ষিপ্ত এবং সরল রাখা যায়।
২. ফাংশন ডেফিন করার প্রয়োজন ছাড়াই ইনলাইন কাজ করা যায়: অস্থায়ী কাজের জন্য এটি ব্যবহারযোগ্য।
৩. হাইয়ার-অর্ডার ফাংশনের সাথে কার্যকরী: একবারের জন্য ছোট ফাংশন তৈরি করতে হাইয়ার-অর্ডার ফাংশনের সাথে ভালোভাবে কাজ করে।
ল্যাম্বডা ফাংশনের সীমাবদ্ধতা
১. কোডের জটিলতা: অনেক বেশি ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করলে কোড জটিল হতে পারে এবং রিডেবিলিটি কমে যেতে পারে।
২. ডিবাগিং কঠিন: ল্যাম্বডা ফাংশনে ত্রুটি খুঁজে বের করা এবং ডিবাগ করা কিছুটা কঠিন হতে পারে।
৩. নামহীন হওয়ায় পুনঃব্যবহার কঠিন: ল্যাম্বডা ফাংশন নামহীন হওয়ায় বড় বা জটিল ফাংশনের ক্ষেত্রে কার্যকর নয়।
সারসংক্ষেপে, ল্যাম্বডা ফাংশন প্রোগ্রামিংয়ে ছোট, অস্থায়ী কাজের জন্য একটি কার্যকরী সমাধান। এটি দ্রুত ফাংশন তৈরি করতে এবং ছোটো ফাংশনগুলোকে সংক্ষিপ্তভাবে ব্যবহারের ক্ষেত্রে সহায়তা করে।
ল্যাম্বডা ফাংশন হলো Python এবং অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষায় ব্যবহৃত একটি বিশেষ ধরনের ছোট ফাংশন, যা দ্রুত এবং সহজে এক্সপ্রেশন আকারে লেখা যায়। ল্যাম্বডা ফাংশনকে অজ্ঞাতনামা ফাংশন (Anonymous Function) হিসেবেও বলা হয়, কারণ এর জন্য আলাদা করে কোনো নাম নির্ধারণ করতে হয় না। সাধারণত, এটি তখনই ব্যবহার করা হয় যখন একবার বা কম সময়ে ছোট কাজের জন্য ফাংশন প্রয়োজন হয়।
ল্যাম্বডা ফাংশনের গঠন
ল্যাম্বডা ফাংশনের গঠন খুবই সরল, এবং এটি একটি এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে আউটপুট প্রদান করে। নিচে ল্যাম্বডা ফাংশনের গঠন তুলে ধরা হলো:
lambda parameters: expressionউদাহরণস্বরূপ:
square = lambda x: x * x
print(square(5)) # আউটপুট: 25এখানে lambda x: x * x একটি ল্যাম্বডা ফাংশন যা x ইনপুট নিয়ে x * x ফলাফল প্রদান করে।
ল্যাম্বডা ফাংশনের বৈশিষ্ট্য
১. নামহীন: ল্যাম্বডা ফাংশনের জন্য আলাদা করে কোনো নাম নির্ধারণ করতে হয় না, কারণ এটি শুধুমাত্র এক্সপ্রেশন আকারে ব্যবহৃত হয়।
২. এক্সপ্রেশন ভিত্তিক: ল্যাম্বডা ফাংশন শুধুমাত্র একটি এক্সপ্রেশন নিয়ে কাজ করে এবং একাধিক স্টেটমেন্ট থাকতে পারে না।
৩. সাময়িক কাজের জন্য উপযুক্ত: ল্যাম্বডা ফাংশন সাধারণত সাময়িক কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে একটি ছোট ফাংশন প্রয়োজন।
ল্যাম্বডা ফাংশনের ব্যবহার
ল্যাম্বডা ফাংশন বিভিন্ন জায়গায় ব্যবহার করা যায়, বিশেষ করে যখন ফাংশনকে দ্রুত ব্যবহার করতে হয় বা ফাংশনকে প্যারামিটার হিসেবে পাঠানো দরকার হয়। নিচে কিছু উদাহরণ দেওয়া হলো:
উদাহরণ ১: সরল গাণিতিক ফাংশন
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5)) # আউটপুট: 8এখানে lambda x, y: x + y একটি ল্যাম্বডা ফাংশন, যা দুটি সংখ্যা যোগফল প্রদান করে।
উদাহরণ ২: map ফাংশনের সাথে ব্যবহার
map ফাংশনের সাহায্যে লিস্টের প্রতিটি উপাদানে ল্যাম্বডা ফাংশন প্রয়োগ করা যায়।
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared_numbers = list(map(lambda x: x * x, numbers))
print(squared_numbers) # আউটপুট: [1, 4, 9, 16]এখানে lambda x: x * x প্রতিটি উপাদানকে স্কোয়ার করে নতুন তালিকা তৈরি করেছে।
উদাহরণ ৩: filter ফাংশনের সাথে ব্যবহার
filter ফাংশন একটি শর্ত অনুযায়ী লিস্টের উপাদানগুলোকে ফিল্টার করে।
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # আউটপুট: [2, 4, 6]এখানে lambda x: x % 2 == 0 ল্যাম্বডা ফাংশনটি জোড় সংখ্যাগুলোকে ফিল্টার করেছে।
উদাহরণ ৪: sorted ফাংশনের সাথে ব্যবহার
ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করে লিস্টের উপাদানগুলোকে নির্দিষ্ট ক্রম অনুযায়ী সাজানো যায়।
students = [("Alice", 25), ("Bob", 20), ("Charlie", 23)]
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x[1])
print(sorted_students) # আউটপুট: [('Bob', 20), ('Charlie', 23), ('Alice', 25)]এখানে lambda x: x[1] ল্যাম্বডা ফাংশনটি students তালিকাকে বয়স অনুযায়ী সাজিয়েছে।
ল্যাম্বডা ফাংশনের সুবিধা
১. কোড সংক্ষিপ্ত করে: ল্যাম্বডা ফাংশন কোডকে সংক্ষিপ্ত ও সহজে লেখার সুযোগ দেয়।
২. তাত্ক্ষণিক ব্যবহার: একবারে সাময়িক কাজের জন্য এটি খুবই কার্যকর।
৩. ডাইনামিক ফাংশন প্যারামিটার: ল্যাম্বডা ফাংশন সহজে অন্য ফাংশনের প্যারামিটার হিসেবে ব্যবহার করা যায়।
সীমাবদ্ধতা
১. সীমিত কার্যকারিতা: ল্যাম্বডা ফাংশন শুধুমাত্র একটি এক্সপ্রেশন রাখতে পারে, একাধিক স্টেটমেন্ট বা জটিল লজিক এতে ব্যবহার করা যায় না।
২. ডিবাগিং কঠিন: ল্যাম্বডা ফাংশন সাধারণত নামহীন হওয়ায় ডিবাগ করা কঠিন হতে পারে।
সংক্ষেপে, ল্যাম্বডা ফাংশন হলো এক্সপ্রেশন আকারে ছোট ও সাময়িক ফাংশন যা প্রোগ্রামিংয়ে অনেক কাজ সহজ ও দ্রুত করতে সাহায্য করে।
অ্যানোনিমাস ফাংশন (Anonymous Function) হলো এমন একটি ফাংশন যার নাম নেই। সাধারণত সাধারণ ফাংশনগুলোর একটি নির্দিষ্ট নাম থাকে, যা দিয়ে তা বারবার ডাকা বা পুনরায় ব্যবহার করা যায়। কিন্তু অ্যানোনিমাস ফাংশনের ক্ষেত্রে ফাংশনের নাম দেওয়া হয় না এবং এটি শুধুমাত্র একবার ব্যবহার বা অস্থায়ী কাজে ব্যবহারের জন্য তৈরি করা হয়। বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষায় অ্যানোনিমাস ফাংশনকে ল্যাম্বডা ফাংশন (Lambda Function) নামেও ডাকা হয়।
অ্যানোনিমাস ফাংশন মূলত ছোট, একক কাজ সম্পন্ন করার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং সাধারণত এক লাইনে লেখা হয়। এটি কোডকে সংক্ষিপ্ত এবং আরও সহজে পড়তে ও লিখতে সাহায্য করে।
অ্যানোনিমাস ফাংশনের উদাহরণ (Python)
Python-এ ল্যাম্বডা কীওয়ার্ড ব্যবহার করে অ্যানোনিমাস ফাংশন তৈরি করা হয়। এটি দ্রুত এবং সহজে তৈরি করা যায় এবং সাধারণত ছোটখাটো গণনা বা প্রক্রিয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
# সাধারণ ফাংশনের উদাহরণ
def add(x, y):
return x + y
print(add(5, 3)) # আউটপুট: 8
# ল্যাম্বডা ফাংশনের উদাহরণ
add_lambda = lambda x, y: x + y
print(add_lambda(5, 3)) # আউটপুট: 8এখানে add নামের সাধারণ ফাংশনের কাজটি ল্যাম্বডা ফাংশনের মাধ্যমে এক লাইনেই সম্পন্ন করা হয়েছে। lambda x, y: x + y একটি অ্যানোনিমাস ফাংশন, যেখানে x এবং y প্যারামিটার এবং x + y এর ফলাফল রিটার্ন করে।
অ্যানোনিমাস ফাংশনের বৈশিষ্ট্য
১. নামহীন: অ্যানোনিমাস ফাংশনের নাম থাকে না, এটি শুধুমাত্র একটি এক্সপ্রেশনের মাধ্যমে কাজ করে।
২. এক লাইনে কাজ সম্পন্ন: অ্যানোনিমাস ফাংশন সাধারণত এক লাইনের একটি ছোট কাজ সম্পন্ন করে, যা কোডকে আরও সংক্ষিপ্ত করে।
- অস্থায়ী ব্যবহার: এটি সাধারণত একবারের কাজের জন্য বা ছোটখাটো প্রক্রিয়ায় ব্যবহৃত হয়।
- ল্যাম্বডা এক্সপ্রেশন: অধিকাংশ প্রোগ্রামিং ভাষায় অ্যানোনিমাস ফাংশন
lambdaকীওয়ার্ড ব্যবহার করে তৈরি করা হয়।
অ্যানোনিমাস ফাংশনের ব্যবহার
অ্যানোনিমাস ফাংশন বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়, যেমন:
উচ্চ-অর্ডার ফাংশনগুলোর মধ্যে: যেমন
map,filter, এবংreduce-এ ছোট ফাংশন পাস করার জন্য এটি উপযুক্ত।উদাহরণ:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x * x, numbers)) print(squared) # আউটপুট: [1, 4, 9, 16, 25]- সাধারণত একবারের কাজের জন্য: অ্যানোনিমাস ফাংশন সাধারণত যেখানে একবারের কাজের জন্য একটি ছোট ফাংশন প্রয়োজন হয়, সেখানে ব্যবহার করা হয়।
লিস্ট বা ডিকশনারির মধ্যে: লিস্ট বা ডিকশনারির ভেতরে সেগুলোর উপাদান অনুযায়ী কাজ করতে এটি ব্যবহার করা হয়।
উদাহরণ:
points = [(2, 3), (4, 1), (0, 0)] points.sort(key=lambda point: point[1]) print(points) # আউটপুট: [(0, 0), (4, 1), (2, 3)]
অ্যানোনিমাস ফাংশনের সুবিধা
১. কোডকে সংক্ষিপ্ত করে: অ্যানোনিমাস ফাংশন ব্যবহার করে ছোটখাটো কাজগুলো এক লাইনে করা যায়, ফলে কোড সংক্ষিপ্ত হয়।
২. অস্থায়ী কাজের জন্য উপযুক্ত: এটি এমন কাজের জন্য আদর্শ, যা শুধুমাত্র একবার ব্যবহার করা হবে বা যেখানে একটি সম্পূর্ণ ফাংশন তৈরি করার দরকার নেই।
৩. উচ্চ-অর্ডার ফাংশনে ফাংশন পাস করা সহজ: উচ্চ-অর্ডার ফাংশনে ফাংশন পাস করার জন্য অ্যানোনিমাস ফাংশন অনেক সুবিধাজনক, কারণ এতে আলাদা ফাংশন সংজ্ঞায়িত করার প্রয়োজন নেই।
অ্যানোনিমাস ফাংশনের সীমাবদ্ধতা
১. কোড পুনরায় ব্যবহারযোগ্যতা কম: অ্যানোনিমাস ফাংশনের নাম না থাকায় একাধিকবার ব্যবহার করতে সমস্যা হয়।
২. জটিল কাজের জন্য অনুপযুক্ত: অ্যানোনিমাস ফাংশন সাধারণত এক লাইনের জন্য উপযুক্ত, তাই জটিল কাজের জন্য এটি ব্যবহার করা কঠিন।
অ্যানোনিমাস ফাংশন প্রোগ্রামিংয়ে ছোট, অস্থায়ী কাজগুলো সম্পন্ন করতে সাহায্য করে এবং কোডকে সংক্ষিপ্ত ও সহজবোধ্য করে তোলে। এটি বিশেষত উচ্চ-অর্ডার ফাংশনে ফাংশন পাস করার ক্ষেত্রে বেশ কার্যকর।
ল্যাম্বডা ফাংশন (Lambda Function) হলো Python-এ একটি সংক্ষিপ্ত, এক-লাইন ফাংশন যা কোনো নাম ছাড়াই তৈরি করা যায়। এটি সাধারণত ছোট ও সরল ফাংশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে একটি নির্দিষ্ট কাজ বা এক্সপ্রেশন সম্পন্ন করতে কম কোডের প্রয়োজন হয়। ফাংশনাল প্রোগ্রামিংয়ে ল্যাম্বডা ফাংশনের ব্যবহার map, filter, এবং reduce এর মতো ফাংশনগুলোর সাথে কাজ করাকে আরও সহজ করে তোলে। নিচে ল্যাম্বডা ফাংশনের ব্যবহার এবং এর উপকারী দিকগুলো আলোচনা করা হলো।
ল্যাম্বডা ফাংশনের সাধারণ গঠন
lambda parameters: expression- parameters: ল্যাম্বডা ফাংশনের ইনপুট প্যারামিটার।
- expression: ফাংশনটি যেই এক্সপ্রেশন বা কাজটি সম্পন্ন করবে।
ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করে ফাংশনাল প্রোগ্রামিংয়ের উদাহরণ
১. ম্যাপ (map) ফাংশনের সাথে ল্যাম্বডা ফাংশন
map ফাংশন একটি iterable-এর প্রতিটি উপাদানের উপর নির্দিষ্ট ফাংশন প্রয়োগ করে নতুন একটি iterable তৈরি করে। ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করে map এর প্রতিটি উপাদানের উপর কার্যকর করা সহজ হয়।
উদাহরণ:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# প্রতিটি উপাদানকে দ্বিগুণ করা হচ্ছে
doubled = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(doubled) # আউটপুট: [2, 4, 6, 8, 10]ব্যাখ্যা:
এখানে lambda x: x * 2 একটি ল্যাম্বডা ফাংশন, যা map এর প্রতিটি উপাদানের উপর প্রয়োগ করা হয়েছে এবং প্রতিটি উপাদানের দ্বিগুণ মানের একটি নতুন তালিকা তৈরি করেছে।
২. ফিল্টার (filter) ফাংশনের সাথে ল্যাম্বডা ফাংশন
filter ফাংশন একটি iterable-এর প্রতিটি উপাদানের উপর শর্ত প্রয়োগ করে কেবলমাত্র শর্ত পূরণকারী উপাদানগুলো রেখে নতুন iterable তৈরি করে। ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করে filter এর শর্ত সহজে নির্ধারণ করা যায়।
উদাহরণ:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# শুধু জোড় সংখ্যাগুলো রাখা হচ্ছে
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # আউটপুট: [2, 4, 6]ব্যাখ্যা:
এখানে lambda x: x % 2 == 0 ল্যাম্বডা ফাংশনটি একটি শর্ত হিসেবে কাজ করছে, যা কেবলমাত্র জোড় সংখ্যাগুলিকে True প্রদান করছে এবং সেই সংখ্যাগুলো নতুন তালিকায় যুক্ত হচ্ছে।
৩. রিডিউস (reduce) ফাংশনের সাথে ল্যাম্বডা ফাংশন
reduce ফাংশন ধারাবাহিকভাবে iterable-এর উপাদানগুলির উপর কার্যকরী ফাংশন প্রয়োগ করে একক মানে সংকুচিত করে। এটি সাধারণত দুটি উপাদান নিয়ে কাজ করে এবং তারপর ফলাফল এবং পরবর্তী উপাদান নিয়ে একই কাজ করে চলে।
উদাহরণ:
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# সব উপাদানের যোগফল বের করা হচ্ছে
total_sum = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(total_sum) # আউটপুট: 15ব্যাখ্যা:
এখানে lambda x, y: x + y ল্যাম্বডা ফাংশনটি প্রথম দুটি উপাদান যোগ করে এবং এরপরের প্রতিটি উপাদানের সাথে সেই যোগফলটি যুক্ত করে চূড়ান্ত যোগফল বের করে।
ফাংশনাল প্রোগ্রামিংয়ে ল্যাম্বডা ফাংশনের সুবিধা
১. কোড সংক্ষিপ্ত করে: ল্যাম্বডা ফাংশন সংক্ষিপ্ত আকারে একটি কার্যকরী ফাংশন তৈরি করতে পারে, যা দীর্ঘ def ফাংশনের তুলনায় দ্রুত ও সহজে লেখা যায়।
২. পঠনযোগ্যতা বৃদ্ধি করে: যখন কোনো ফাংশন শুধু একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রয়োজন হয় এবং তা সহজে বোঝা যায়, তখন ল্যাম্বডা ফাংশন কোডকে সংক্ষিপ্ত ও পাঠযোগ্য করে তোলে।
৩. উন্নত ফাংশনাল প্রোগ্রামিং: map, filter, এবং reduce এর মতো উচ্চ-অর্ডার ফাংশনগুলোর সাথে ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করা যায়, যা ফাংশনাল প্রোগ্রামিংয়ে খুবই কার্যকর।
আরও কিছু উদাহরণ
তালিকার উপাদানগুলির ঘনক্ষেত্র বের করা
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
cubes = list(map(lambda x: x ** 3, numbers))
print(cubes) # আউটপুট: [1, 8, 27, 64, 125]অক্ষর সংখ্যা তিনের বেশি এমন শব্দ বাছাই করা
words = ["apple", "is", "good", "fruit"]
filtered_words = list(filter(lambda word: len(word) > 3, words))
print(filtered_words) # আউটপুট: ['apple', 'good', 'fruit']তালিকার বৃহত্তম সংখ্যাটি খুঁজে বের করা
numbers = [5, 8, 2, 7, 3]
max_number = reduce(lambda x, y: x if x > y else y, numbers)
print(max_number) # আউটপুট: 8সংক্ষেপে:
ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যবহার করে map, filter, এবং reduce ফাংশনের কাজগুলো সহজে এবং দ্রুত সম্পন্ন করা যায়। এটি কোডকে সংক্ষিপ্ত, রিডেবল, এবং কার্যকর করে তোলে, যা ফাংশনাল প্রোগ্রামিংয়ের জটিল কাজগুলোকে সহজ করে দেয়।
Read more
