#python challenge

Alright, time to set myself goals and stick to them.

I’ve seen people doing this over 100 days or with other kinds of educational things and thought I’d do this with what I’m studying and hoping to become proficient in.

I’m studying computer science, I’m a first year and have done a little bit of coding before but never to the extent I am doing now at uni. It’s manageable and I know what I’m doing but I want to become quicker (and hopefully ace my final python exam).

So, assuming I stick to this, I’m going to do a 30 day python programming challenge. What this means is I’m going to do a python activity (I’ve got so many from uni I’ve skipped) or make a little program, every day.

Wish me luck and feel free to join me.

Pattern matching with re module in python

String Programming Expression Pattern Matching with re Module in Python Programming You can search and manipulate Python text strings based on regular condition expressions (regex). The re module in Python provides a simple and easy way to search text, match text strings, and manipulate string text operations using regular string expressions.

Using re Module for Pattern Matching in Python Programming.

Basic Functions in re Module in Python

`re.search(pattern, string, flags=0)

Pattern search – Regular expression pattern for search string in Python program.

String expression – This is the string text search pattern in which regular string search is executed.

Flags (optional) – These are additional flags in the find string that modify the way text patterns are matched in the search string (for example, string text case sensitive search etc.)

Returns a match search string object if the regular string text is present in the search pattern, otherwise returns the None value.

import re

# let Search fix string/text word ‘vcanhelpsu’ in the given string

output = re.search(r’vcanhelpsu’, ‘hi, vcanhelpsu’)

if output:

print(‘\n search string Pattern found -‘, output.group()) # the result is world – vcanhelpsu

else:

print(‘\n search string Pattern not found’)

`re.match(pattern, string, flags=0)

Similar to the re.search() Python function above, the re.match function only tests the match of string text at the beginning of the current string.

import re

# let try Match ‘python’ in the start of string

display = re.match(r’python’, ‘python, programming’)

if display:

print(‘\n the search string Pattern is found -‘, display.group()) # the result is – python

else:

print(‘\n the search string Pattern not found -‘)

`re.findall(pattern, string, flags=0)

The re.findall() function in a Python program searches for all search occurrences of the pattern in a string, and previews them as a list of strings.

import re

# let tray to Find all integer in the given string

integer = re.findall(r’\d’, ‘vcanhelpsu is 1 the programming 7 website 11’)

print(‘\n search integer found -‘, integer) # the result is – [‘1’, ‘7’, ‘1’, ‘1’]

`re.finditer(pattern, string, flags=0)

re.finditer() returns an iterator value for the test object for all occurrences of the pattern in the string in a Python program.

import re

# let repeat over all occurrences of ‘vcanhelpsu’ in the string

for find in re.finditer(r’vcanhelpsu’, ‘learn programming at vcanhelpsu programming’):

print(‘\n the search string Pattern found in -‘, find.start()) # the result is – the search string Pattern found in – 21

`re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

re.sub() in Python replaces the occurrences of a pattern in a string with the replace string (repl) in the re.sub module.

import re

# let tray to replace all digits with ‘p’

alter_string = re.sub(r’\d’, ‘P’, ‘vcanhelpsu 7 offer python 9 and java 11 language’)

print(‘\n the altered string is -‘, alter_string) # the result is – vcanhelpsu P offer python P and java P language

Python re module Regular expression patterns.

Regular string text expressions (regex) in Python programs use special characters and sequences to define search patterns. Here are some common pattern types used in string expressions.

.: – It matches any character except newline.

^ – It matches string text at the beginning of the current string.

$ – It matches the end of the search string.

\d – It matches any decimal integer number in Python programs. where searches for decimals equal to [0-9].

\w – Matches any alphanumeric character in the Python program, where matches the string equal to small and capital letters [a-zA-Z0-9_].

\s – It matches any empty space character (space, tab, newline) in the current text string.

[] – Tests any single character value within brackets in the Python program string.

* – Tests zero or more occurrences of the previous pattern in the Python string.

+ – It tests one or more string occurrences of the previous pattern in the Python program.

? – It matches zero or one occurrence of the pattern in the previous Python program.

{m,n} – It tests at least m and at most n search occurrences of the previous pattern in the text string.

re module flags.

The flags in the re module modify the method to match patterns in a Python search string. Here is a description of some of the commonly used flags in the re module in Python.

re.IGNORECASE – It matches case-sensitive information.

re.MULTILINE – Matches the ^ and $ symbols at the start and end of each row.

re.DOTALL – . It matches the current string with any character including newline.

re.VERBOSE – It allows you to use multiline regular expressions with comments.

Python re module example: Extracting email addresses

Here is a Python program using regex to display email addresses from a string.

import re

# let use any string that have at least one email address or more

string = “let use [email protected] or another email address name [email protected], and similar [email protected]”

# let use re.findall() python module to find out number of email addresses in string

emailad = re.findall(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+’, string)

print(‘\n number of Email addresses found in string is -‘, emailad) # the result is – [‘[email protected]’, ‘[email protected]’, ‘[email protected]’]

In the above email search program example, [\w\.-]+@[\w\.-]+ is a regex string email search pattern. Which searches the number of email addresses in the existing string for one or more alphanumeric characters (\w), dots (.), and hyphens (-) before and after the @ symbol.

Pattern matching with re module In python Hindi

पायथन प्रोग्रामिंग में re मॉड्यूल के साथ स्ट्रिंग प्रोग्रामिंग एक्सप्रेशन पैटर्न मिलान आपको रेगुलर कंडीशन एक्सप्रेशन (regex) के बेस्ड पर पाइथन टेक्स्ट स्ट्रिंग्स को सर्च करने और स्ट्रिंग को मेन्युप्लेट किया जाता है। पाइथन में re मॉड्यूल से रेगुलर स्ट्रिंग एक्सप्रेशन से टेक्स्ट को सर्च करने, टेक्स्ट स्ट्रिंग को मैच करने और स्ट्रिंग टेक्स्ट ऑपरेशन को मेन्युप्लेट के लिए एक सुगम और सरल माध्यम प्रदान करता हैं।

Using re Module for Pattern Matching in Python Programming.

Basic Functions in re Module in Python

`re.search(pattern, string, flags=0)

Pattern search – पाइथन प्रोग्राम में सर्च स्ट्रिंग के लिए रेगुलर एक्सप्रेशन पैटर्न है।

String expression – यह वह स्ट्रिंग टेक्स्ट सर्च पैटर्न है, जिसमे रेगुलर स्ट्रिंग सर्च एक्सेक्यूट की जाती है।

Flags (optional) – यह फाइंड स्ट्रिंग में अतिरिक्त फ्लैग है, जो सर्च स्ट्रिंग में टेक्स्ट पैटर्न के मैच के तरीके को मॉडिफाई करते हैं, (उदाहरण के लिए, स्ट्रिंग टेक्स्ट केस सेंसिटिव सर्च आदि)है।

यदि रेगुलर स्ट्रिंग टेक्स्ट सर्च  पैटर्न में मौजूद होता है, तो एक मैच सर्च स्ट्रिंग ऑब्जेक्ट को रिटर्न करता है, अन्यथा None वैल्यू को रिटर्न करता है।

import re

# let Search fix string/text word ‘vcanhelpsu’ in the given string

output = re.search(r’vcanhelpsu’, ‘hi, vcanhelpsu’)

if output:

    print(‘\n search string Pattern found -‘, output.group())  # the result is  world – vcanhelpsu

else:

    print(‘\n search string Pattern not found’)

`re.match(pattern, string, flags=0)

ऊपर दिए गए re.search() पाइथन फंक्शन के समान ही,  re.match फंक्शन केवल मौजूदा स्ट्रिंग की शुरुआत में स्ट्रिंग टेक्स्ट के मैच को टेस्ट करता है।

import re

# let try Match ‘python’ in the start of string

display = re.match(r’python’, ‘python, programming’)

if display:

    print(‘\n the search string Pattern is found -‘, display.group())  # the result is – python

else:

    print(‘\n the search string Pattern not found -‘)

`re.findall(pattern, string, flags=0)

पाइथन प्रोग्राम में re.findall() फंक्शन स्ट्रिंग में पैटर्न की सभी सर्च इवेंट्स को सर्च करता है, और उन्हें स्ट्रिंग की लिस्ट के रूप में प्रीव्यू करता है।

import re

# let tray to Find all integer in the given string

integer = re.findall(r’\d’, ‘vcanhelpsu is 1 the programming 7 website 11’)

print(‘\n search integer found -‘, integer)  # the result is – [‘1’, ‘7’, ‘1’, ‘1’]

`re.finditer(pattern, string, flags=0)

re.finditer () पाइथन प्रोग्राम में स्ट्रिंग में पैटर्न की सभी इवेंट्स के लिए टेस्ट ऑब्जेक्ट के लिए एक इटरेटर वैल्यू को रिटर्न करता है।

import re

# let repeat over all occurrences of ‘vcanhelpsu’ in the string

for find in re.finditer(r’vcanhelpsu’, ‘learn programming at vcanhelpsu programming’):

    print(‘\n the search string Pattern found in -‘, find.start())  # the result is – the search string Pattern found in – 21

`re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

पाइथन में re.sub() रे.सब मॉडुल में स्ट्रिंग में पैटर्न की इवेंट्स को रिप्लेस स्ट्रिंग (repl) से स्ट्रिंग को रिप्लेस करता है।

    import re

    # let tray to replace all digits with ‘p’

    alter_string = re.sub(r’\d’, ‘P’, ‘vcanhelpsu 7 offer python 9 and java 11 language’)

    print(‘\n the altered string is -‘, alter_string)  # the result is – vcanhelpsu P offer python P and java P language

Python re module Regular expression patterns.

पाइथन प्रोग्राम में रेगुलर स्ट्रिंग टेक्स्ट एक्सप्रेशन (regex) सर्च पैटर्न को डिफाइन करने के लिए स्पेशल करैक्टर और सीक्वेंसेस को उपयोग करते हैं। यहाँ आपको कुछ सामान्य स्ट्रिंग एक्सप्रेशन रूप से उपयोग किए जाने वाले पैटर्न प्रकार दिए गए हैं.

.: – यह न्यूलाइन को छोड़कर किसी भी करैक्टर से मैच करता है।

^ – यह मौजूदा स्ट्रिंग की बिगनिंग में स्ट्रिंग टेक्स्ट से मैच करता है।

$ – यह सर्च स्ट्रिंग के एंड्स से मैच करता है।

\d – यह पाइथन प्रोग्राम में किसी भी डेसीमल इन्टिजर नंबर से मैच करता है. जहा डेसीमल से [0-9] के बराबर सर्च करता है।

\w – पाइथन प्रोग्राम में किसी भी अल्फ़ान्यूमेरिक करैक्टर से मैच करता है, जहा स्ट्रिंग को स्माल और कैपिटल लेटर [a-zA-Z0-9_] के बराबर मैच करता है।

\s – यह मौजूदा टेक्स्ट स्ट्रिंग में किसी भी एम्प्टी स्पेस करैक्टर (स्पेस, टैब, न्यूलाइन) से मैच करता है।

[] – पाइथन प्रोग्राम स्ट्रिंग में ब्रैकेट के भीतर किसी भी सिंगल करैक्टर वैल्यू टेस्ट करता है।

* – पाइथन स्ट्रिंग में पिछले पैटर्न की जीरो या अधिक इवेंट्स को टेस्ट करता है।

+ – यह पाइथन प्रोग्राम में पिछले पैटर्न की एक या अधिक स्ट्रिंग इवेंट्स को टेस्ट करता है।

? – यह पिछले पाइथन प्रोग्राम में पैटर्न की शून्य या एक घटना से मेल खाता है।

{m,n} – यह टेक्स्ट स्ट्रिंग में पिछले पैटर्न की कम से कम m और अधिकतम n सर्च इवेंट्स से टेस्ट करता है।

re module flags.

पाइथन सर्च स्ट्रिंग में re मॉड्यूल में फ्लैग पैटर्न के मैच के मेथड को मॉडिफाई करते हैं। यहाँ पाइथन में कुछ re मॉड्यूल जनरलली यूज़ होने वाले फ्लैग का डिस्क्रिप्शन है।

re.IGNORECASE – यह केस-सेंसिटिव इन्फो को मैच करता है।

re.MULTILINE – ^ और $ सिंबल को प्रत्येक रौस के स्टार्ट और एंड्स से मैच करता है।

re.DOTALL – . यह मौजूदा स्ट्रिंग को न्यूलाइन सहित किसी भी करैक्टर से मैच करता है।

re.VERBOSE – यह आपको कमैंट्स के साथ मल्टीलाइन रेगुलर एक्सप्रेशन की परमिशन अल्लॉव करता है।

Map, filter, reduce in python

Map, filter, and reduce are all three powerful built-in functions in Python programming. These three functions are commonly used in Python to apply operations to repetitions (such as lists or tuples) in functional programming styles. These functions allow Python programmers to apply functions to list elements in sequence, custom filter lists or tuple elements based on a program condition, and collect lists or tuple elements into a single value.

Python map function.

The map function in a Python program applies a given user function to each item/element of a repetition (such as a list element), and returns/displays a repetition value in the program.

Python map function syntax.

map(function, iterator)

Map function – map is a built-in Python function that applies an operation to each list element of a repetition.

Iterator – It passes a repetition of a particular data type (e.g., list or tuple) to a function element by element.

Python example: map function to square integers in a list.

# let use map function to squareroot every number

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ,8]

squart_integer = list(map(lambda p: p ** 2, integer))

print(“\n the map sqrt is -“, ​​squart_integer) # the result is – [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

In the above example.

lambda p: p ** 2 is an anonymous lambda function defined to display the square root of all integers of its program input p.

map(lambda p: p ** 2, integer) This lambda function is applied to each element in a list of integers, resulting in the output [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64].

Python filter function.

The built-in filter function in Python programming creates a repetition object from the elements of a repetition list or tuple. The function displays the True result in the processed value.

Python filter function syntax.

filter(function, iterable)

Filter function – Filter is a Python function that previews the result in the program execution as True or False value.

Function iterable – It is a filter element iterable (e.g., list, or tuple) whose stored elements will be manually filtered.

Python filter function example: Filter and display odd numbers in a list.

integer = [2, 3, 6, 7, 11, 12, 15, 17, 18, 19, 20]

# let tray filter function to findout odd numbers

odd_integer = list(filter(lambda p: p % 2 == 1, integer))

print(“\n the odd integer is -“,odd_integer) # the result is – [3, 7, 11, 15, 17, 19]

In the above program example.

lambda p: p % 2 == 1 An anonymous lambda function is defined that displays the value True when the variable p is odd.

filter(lambda p: p % 2 == 1, integer) Here lambda function is applied to each list element in the integer list, and holds only those list elements for which the function returns True value, which results in odd integers [3, 7, 11, 15, 17, 19].

Python reduce function.

The reduce function is used in Python programming to repeatedly apply a function to all the elements in a list and reduce them to a single cumulative value.

Remember – In Python language version 3, reduce is a built-in function of the functools module, so you need to explicitly import this function before using it in any of your Python programs.

Python reduce function syntax.

from functools import reduce

reduce(function, iterator, initial)

reduce function – This is a two-argument function in Python that is applied cumulatively to the items of an iteration, moving from left to right, so that the iterator is reduced to a single value.

Function iterator – This is a reduce function iterator (e.g., list, or tuple) whose elements will be reduced in the function process.

initial (optional) – This is a start value (default is None) that will be used as the first argument for the first call to the reduce function.

Python reduce function example: Calculate the product of numbers in a list.

from functools import reduce

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# let tray reduce function to multiply all numbers in sequence

multiply = reduce(lambda p, q: p * q, integer)

print(“\n the given list numbers product/multiply is -“,multiply) # the result is – 5040

In the above reduce program example.

Here lambda p, q: p * q defines an anonymous function (lambda function) that counts the multiplication of two integers p and q.

reduce(lambda p, q: p * q, integer) applies the cumulative operation to all the elements of the list of numbers, resulting in the output 5040 (1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7).

Map, filter, reduce In python Hindi

पाइथन प्रोग्रामिंग में मैप, फ़िल्टर, और रिड्यूस में तीनो पॉवरफुल बिल्ट-इन फ़ंक्शन हैं. इन तीनो फंक्शन का पाइथन में उपयोग आमतौर पर फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग स्टाइल्स में रेपीटिशन (जैसे लिस्ट्स या टपल) ऑपरेशन अप्लाई करने के लिए किया जाता है। ये फंक्शन पाइथन प्रोग्रामर को सीक्वेंस में लिस्ट एलिमेंट में फ़ंक्शन अप्लाई करने, किसी प्रोग्राम कंडीशन के आधार पर लिस्ट्स या टपल एलिमेंट्स को कस्टम फ़िल्टर करने और और लिस्ट्स या टपल एलिमेंट को सिंगल वैल्यू में कलेक्ट करने की परमिशन प्रदान करते  हैं।

Python map function.

पाइथन प्रोग्राम में मैप फ़ंक्शन किसी दिए गए यूजर फ़ंक्शन को रेपीटिशन (जैसे लिस्ट एलिमेंट में ) के प्रत्येक आइटम/एलिमेंट पर अप्लाई किया जाता है, और यह प्रोग्राम में एक रैपीटशन वैल्यू को रिटर्न/डिस्प्ले करता है।

Python map function syntax.

map(function, iterator)

Map function – मैप एक बिल्ट-इन पाइथन फ़ंक्शन है. जो रेपीटीशन के हर लिस्ट एलिमेंट पर ऑपरेशन अप्लाई करते है।

Iterator – यह पर्टिकुलर डाटा टाइप पर एक रेपीटीशन (जैसे, लिस्ट या टपल) डाटा टाइप पर एलिमेंट फ़ंक्शन को पास करता है।

Python example: map function to square integers in a list.

# let use map function to squareroot every number

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ,8]

squart_integer = list(map(lambda p: p ** 2, integer))

print(“\n the map sqrt is -“, squart_integer)  # the result is – [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

In the above example.

lambda p: p ** 2 एक एनोनिमस लैम्ब्डा फ़ंक्शन (lambda फ़ंक्शन) को डिफाइन किया गया है. जो अपने प्रोग्राम इनपुट p के सभी इन्टिजर का स्क्वायररुट को डिस्प्ले  करता है.

map(lambda p: p ** 2, integer) इस लैम्ब्डा फ़ंक्शन को इन्टिजर की लिस्ट में हर एलिमेंट पर अप्लाई किया जाता है, इसके रिजल्ट में [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] आउटपुट प्राप्त होता है.

Python filter function.

पाइथन प्रोग्रामिंग में बिल्ट-इन फ़िल्टर फ़ंक्शन एक रेपीटीशन लिस्ट या टपल के एलिमेंट से एक रेपीटीशन ऑब्जेक्ट को क्रिएट करता है. इसमें फंक्शन प्रोसेस वैल्यू में  फ़ंक्शन True रिजल्ट डिस्प्ले करता है.

Python filter function syntax.

filter(function, iterable)

Filter function – फ़िल्टर एक पाइथन फ़ंक्शन है, जो प्रोग्राम एक्सेक्यूशन में रिजल्ट True या False वैल्यू के रूप में प्रीव्यू करता है.

Function iterable – यह एक फ़िल्टर एलिमेंट पुनरावर्तनीय (जैसे, लिस्ट, या टपल) जिसके स्टोर एलिमेंट को मैन्युअल फ़िल्टर किया जायेगा।

Python filter function example: Filter and display odd numbers in a list.

integer = [2, 3, 6, 7, 11, 12, 15, 17, 18, 19, 20]

# let tray filter function to findout odd numbers

odd_integer = list(filter(lambda p: p % 2 == 1, integer))

print(“\n the odd integer is -“,odd_integer)  # the result is – [3, 7, 11, 15, 17, 19]

In the above program example.

lambda p: p  % 2 == 1 एक एनोनिमस लैम्ब्डा फ़ंक्शन (lambda फ़ंक्शन) को डिफाइन किया गया है, जो p वेरिएबल के विषम होने पर True वैल्यू डिस्प्ले करता है।

filter(lambda p: p % 2 == 1, integer) यहाँ lambda फ़ंक्शन को integer लिस्ट  में प्रत्येक लिस्ट एलिमेंट पर अप्लाई होता है, और केवल उन लिस्ट एलिमेंट को होल्ड करता है, जिनके लिए फ़ंक्शन True वैल्यू को डिस्प्ले करता है, जिसके रिजल्ट रूप में आपको ओड इन्टिजर [3, 7, 11, 15, 17, 19] रिजल्ट प्राप्त होता है।

Python reduce function.

पाइथन प्रोग्रामिंग में रिड्यूस फ़ंक्शन का उपयोग किसी लिस्ट में रेपीटशन सभी एलिमेंट्स पर फ़ंक्शन अप्लाई करने और उन्हें सिंगल क्युमुलेटिव वैल्यू तक reduce करने में होता है।

Remember – पायथन लैंग्वेज वर्शन 3 में, रिड्यूस फंक्टूल्स मॉड्यूल का बिल्ट-इन  फंक्शन है, इसलिए आपको अपने किसी भी पाइथन प्रोग्राम में उपयोग से पहले इस फंक्शन को  स्पष्ट रूप से पहले इम्पोर्ट करना होगा।

Python reduce function syntax.

from functools import reduce

reduce(function, iterator, initial)

reduce function – यह पाइथन में दो आर्गुमेंट का एक फ़ंक्शन है. जो रेपीटशन के आइटम पर क्युमुलेटिव रूप से अप्लाई किया जाता है, यह बाएं से दाएं मूव करता है, ताकि पुनरावृत्त को सिंगल वैल्यू तक reduce किया जा सके।

Function iterator – यह एक reduce फंक्शन पुनरावृत्त (जैसे, लिस्ट, या टपल) जिसके फंक्शन प्रोसेस में एलिमेंट reduce होंगे।

initial (optional) – यह एक स्टार्ट वैल्यू (डिफ़ॉल्ट None है), जिसका उपयोग reduce फ़ंक्शन के पहले कॉल के लिए पहले आर्गुमेंट के रूप में होगा।

Python reduce function example: Calculate the product of numbers in a list.

from functools import reduce

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# let tray reduce function to multiply all numbers in sequence

multiply = reduce(lambda p, q: p * q, integer)

print(“\n the given list numbers product/multiply is -“,multiply)  # the result is – 5040

Lambda functions in python

Lambda function is a pre-existing or reserved keyword in Python programming. Which is defined by the programmer as anonymous function or lambda expression in Python, Lambda function is a process of creating small and temporary manual lambda function in Python programming. In Python program, programmers can define and manipulate custom lambda function using reserved lambda keyword.

So let’s know the lambda function syntax in Python programming.

Python Lambda Argument : lambda Expression

Remember that in the declared lambda function in Python program, any number of arguments can be developed or created as per the programming requirement, but only one lambda program expression can be defined in the program. According to the Python program, when the lambda function is called in the program, the detailed evolution of the given lambda expression takes place, and according to the lambda expression the output of the value is returned in the program.

Lambda expression syntax and examples in Python.

Here are some examples of lambda functions in simple Python programs.

Lambda function with single argument in Python.

squarert = lambda p: p ** 2 # create a lambda function expression

print(“\n the lambda squareroot is -“,squarert(9)) # the result is – 81

In the above lambda function example.

The expression lambda p: p ** 2 is a custom user created lambda function in Python program. It holds a lambda argument variable value p, and returns the output value p ** 2 in the lambda expression.

Where squarert is a user defined Python program variable. It performs the lambda function in this program, and calling squarert(9) calculates and displays the square root value of 81.

Lambda function example with multiple arguments in Python program.

join = lambda p, q: p + q

print(“\n The join of two integers is -“,join(5, 6)) # the result is – 11

In the above lambda expression, where lambda p, q: p + q is a lambda function created with two Python program lambda variable arguments p and q which adds both the values ​​when called with join(5, 6) along with the value of p and q arguments.

lambda function without arguments in Python program.

vcanhelpsu = lambda: “welcome to, Lambda function”

print(vcanhelpsu()) # the result is – welcome to, lambda function

In the above lambda expression the lambda function does not hold any argument variables and only returns the output of the user defined “welcome to, Lambda function” string value.

Using Lambda Function in Python Program.

Lambda functions are often used in Python programs in conditions where a small function needs to be created temporarily,

such as in Python programs,

Python sorting: Lambda function as sorting operation.

integer = [(0, 3), (1, 2), (5, 3)]

integer_arrange = sorted(integer, key=lambda integer: integer[0])

print(“\n the arrange integer order is -“,integer_arrange) # the result is – [(1, 2), (0, 3), (5, 3)]

Lambda function filtering: Lambda as predicate function in filter operation.

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13]

odd_integer = list(filter(lambda p: p % 2 == 1, integer))

print(“\n list of odd integer is -“,odd_integer)  # the result is – [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]

Python lambda mapping: transformations in map operation.

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

squart_integer = list(map(lambda p: p ** 2, integer))

print(“\n the square root of given number is -“, squart_integer)  # the result is – [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]

Lambda functions In python Hindi

पाइथन प्रोग्रामिंग में लैम्ब्डा फ़ंक्शन पहले से मौजूद या रिजर्व्ड कीवर्ड है. जो की पाइथन में एनोनिमस फ़ंक्शन या लैम्ब्डा एक्सप्रेशन के रूप में प्रोग्रामर द्वारा डिफाइन होते है, लैम्ब्डा फंक्शन पायथन प्रोग्रामिंग में स्माल और टेम्पररी मैन्युअल लैम्ब्डा फ़ंक्शन क्रिएट करने का एक प्रोसेस है। पाइथन प्रोग्राम में प्रोग्रामर रिजर्व्ड लैम्ब्डा कीवर्ड का उपयोग करके कस्टम लैम्ब्डा फंक्शन को डिफाइन और मेन्युप्लेट कर सकते है.

So let’s know the lambda function syntax in Python programming.

Python Lambda Argument : lambda Expression

याद रखे की पाइथन प्रोग्राम में डिक्लेअर लैम्ब्डा फ़ंक्शन में किसी भी नंबर्स में आर्गुमेंट डेवलप या प्रोग्रामिंग जरूरत के अनुसार क्रिएट किये जा सकते हैं, लेकिन प्रोग्राम में केवल एक लैम्ब्डा प्रोग्राम एक्सप्रेशन डिफाइन हो सकती है। पाइथन प्रोग्राम के अनुसार लैम्ब्डा फ़ंक्शन को प्रोग्राम में कॉल किए जाने पर दी गई लैम्ब्डा एक्सप्रेशन का डिटेल एवोलुशन होता है, और अकॉर्डिंग टू लैम्ब्डा एक्सप्रेशन प्रोग्राम में वैल्यू का आउटपुट रिटर्न किया जाता है।

Lambda expression syntax and examples in Python.

Here are some examples of lambda functions in simple Python programs.

Lambda function with single argument in Python.

squarert = lambda p: p ** 2 # create a lambda function expression

print(“\n the lambda squareroot is -“,squarert(9))  # the result is – 81

In the above lambda function example.

एक्सप्रेशन लैम्ब्डा p: p ** 2 एक कस्टम यूजर द्वारा पाइथन प्रोग्राम में एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन क्रिएट करता है. जो एक लैम्ब्डा आर्गुमेंट वेरिएबल वैल्यू  p वैल्यू को होल्ड करता  है, और लैम्ब्डा एक्सप्रेशन में p ** 2 वैल्यू को आउटपुट रिटर्न करता है।

जहा squarert एक यूजर डिफाइन पाइथन प्रोग्राम वेरिएबल है. जो इस प्रोग्राम में लैम्ब्डा फ़ंक्शन को परफॉर्म करता है, और squarert(9) वैल्यू को कॉल करने से 81 का स्क्वायररुट वैल्यू को काउंट कर डिस्प्ले करता है।

Lambda function example with multiple arguments in Python program.

join = lambda p, q: p + q

print(“\n The join of two integer is -“,join(5, 6))  # the result is – 11

ऊपर लैम्ब्डा एक्सप्रेशन में, जहा lambda p, q: p + q दो पाइथन प्रोग्राम लैम्ब्डा वेरिएबल आर्गुमेंट p और q के साथ एक lambda फ़ंक्शन को क्रिएट किया गया है, जो p एंड q आर्गुमेंट को join(5, 6) के साथ वैल्यू को कॉल किए जाने पर दोनों वैल्यू को ऐड करता है।

lambda function without arguments in Python program.

vcanhelpsu = lambda: “welcome to, Lambda function”

print(vcanhelpsu())  # the result is – welcome to, lambda function

ऊपर लैम्ब्डा एक्सप्रेशन में  lambda फ़ंक्शन कोई आर्गुमेंट वेरिएबल होल्ड नहीं करता है, और केवल यूजर डिफाइन “welcome to, Lambda function” स्ट्रिंग वैल्यू को आउटपुट रिटर्न करता है।

Using Lambda Function in Python Program.

पाइथन प्रोग्राम में Lambda फ़ंक्शन अक्सर उन कंडीशन में उपयोग होते हैं. जहाँ टेम्पररी रूप से एक छोटे फ़ंक्शन को क्रिएट करने की जरूरत होती है,

जैसे पाइथन प्रोग्राम में,

Python sorting: Lambda function as sorting operation.

integer = [(0, 3), (1, 2), (5, 3)]

integer_arrange = sorted(integer, key=lambda integer: integer[0])

print(“\n the arrange integer order is -“,integer_arrange)  # the result is – [(1, 2), (0, 3), (5, 3)]

Lambda function filtering: Lambda as predicate function in filter operation.

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13]

odd_integer = list(filter(lambda p: p % 2 == 1, integer))

print(“\n list of odd integer is -“,odd_integer)  # the result is – [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]

Python lambda mapping: transformations in map operation.

integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

squart_integer = list(map(lambda p: p ** 2, integer))

print(“\n the square root of given number is -“, squart_integer)  # the result is – [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]

Collections module (deque, namedtuple, defaultdict, etc.) python

The collections module in Python programming provides many alternatives to the built-in data types (dict, list, tuple, set) with additional programming features. These data structures are customized for special uses, making them powerful tools for multiple programming activities.

So let’s understand some of the major data structures from the Python program collections module.

python namedtuple

Python namedtuple creates a tuple subclass with named fields. It allows Python programmers to create field access permissions by name instead of condition, which helps Python programmers to create more readable and self-documenting program code.

from collections import namedtuple # import collection from nametuple library

# let define nametuple element

element = namedtuple(‘element’, [‘p’, ‘q’])

from collections import namedtuple # import collection from nametuple library

# let define nametuple element

element = namedtuple(‘element’, [‘p’, ‘q’])

# let create instance for element

e = element(4, 6)

# let display element instance values

print(e.p, e.q) # the result is – 4 6

Dequeue in Python Dequeue (double-ended queue) is a basic process method for creating stack and queue data types. It allows Python programmer to add new elements and remove old elements from both the end points quickly, and dequeue stack is designed to insert new elements and remove existing elements from the stack quickly from its end points.

from Collections import deque # import deque library package

# let Create a new deque

dqstack = deque([7, 9, 2, 3])

# Append right to a Python deque

dqstack.append(10)

print(dqstack) # the result is – ([7, 9, 2, 3, 10])

# Append left to a Python deque

dqstack.appendleft(6)

print(dqstack) # the result is – deque([0, 7, 9, 2, 3, 10])

# Pop a Python deque from the right

print(dqstack.pop()) # the result is – 10

# Pop a Python deque from the left

print(dqstack.popleft()) # the result is – 0

python defaultdict

In Python programming, defaultdict is a data type object similar to a dictionary. Which provides default values ​​for a non-existent key when accessed in a Python program. This makes it easy to create dictionary data types for Python programs that require default values ​​for keys that are not yet defined in the Python program.

from collections import defaultdict # import collection from defaultdict

# let define a defaultdict

default_dict = defaultdict(float)

# let python Increment a non-existent key

default_dict[‘d’] += 2

print(default_dict[‘d’]) # the result is – 2

# Display the default value from accessing a non-existent key in Python

print(default_dict[‘d’])

Python Counter.

Counter in Python library is a dictionary subclass for counting the number of objects available for hash. It is required to count the occurrences of an element in a sequence index.

from collections import Counter # it import counter library

# let Create a new Counter element

count = Counter([‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’])

print(count)

# Count the occurrences of an element in Python

from collections import Counter # it import counter library

# let Create a new Counter element

count = Counter([‘p’, ‘v’,’q’, ‘p’, ‘r’, ‘t’,’s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’])

print(count)

# Python access count of a specific element

print(count[‘v’]) # the result is – 2