Summary  
Lambda functions are anonymous, single-expression functions defined with the `lambda` keyword for concise, on-the-spot function definitions.  

General domain of usage  
Functional programming (e.g., using lambdas in map, filter, or as callbacks)

Lambda-funktioner er anonyme funktioner, hvilket betyder, at de ikke har et navn. De oprettes ved hjælp af nøgleordet `lambda` og bruges ofte til at definere korte funktioner, hvor du kan specificere en funktion direkte.

Den grundlæggende syntaks for en lambda-funktion er som følger:

```python
lambda arguments: expression
```

- `lambda`: nøgleordet, der angiver starten på en lambda-funktionsdefinition;
- `arguments`: listen over argumenter, som funktionen modtager;
- `expression`: udtrykket, der udføres, når funktionen kaldes. Resultatet af udtrykket returneres som funktionens værdi.

Den vigtigste egenskab ved lambda-funktioner er deres korte syntaks. De er praktiske, når du har brug for at definere en simpel funktion uden at skrive meget kode.

square = lambda x: x**2
result = square(5)
print(result) 

import unittest

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestApplyTax(unittest.TestCase):
    def test_apply_tax_single_value(self):
        """Checks tax deduction on a single price"""
        import user_code
        try:
            result = user_code.apply_tax(200)
            expected_output = 174.0
            condition = result == expected_output
            failure_message = f"For input `200`, expected `{expected_output}`, but got `{result}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The function `apply_tax` is not defined."
        _dynamic_test(self, condition, "The function correctly calculates tax for a single price.", failure_message)
    
    def test_apply_tax_zero(self):
        """Checks that tax deduction on zero returns zero"""
        import user_code
        try:
            result = user_code.apply_tax(0)
            expected_output = 0.0
            condition = result == expected_output
            failure_message = f"For input `0`, expected `{expected_output}`, but got `{result}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The function `apply_tax` is not defined."
        _dynamic_test(self, condition, "The function correctly handles zero input.", failure_message)

    def test_negative_price(self):
        """Checks that negative prices are handled correctly and return 0"""
        import user_code
        result = user_code.apply_tax(-123)
        expected_output = 0
        condition = result == expected_output
        failure_message = f"For input `-123`, expected `{expected_output}`, but got `{result}`."
        _dynamic_test(self, condition, "The function correctly handles negative values.", failure_message)
    
    def test_apply_tax_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'apply_tax'),
            "The `apply_tax` variable is declared.",
            "Expected `apply_tax` to be declared."
        )
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Opnå en solid forståelse af, hvordan funktioner former Python-programmering. Behersk definition og kald af funktioner, arbejde med argumenter, håndtering af returværdier samt oprettelse af fleksibel og effektiv kode ved brug af rekursion og lambda-udtryk.

Undersøg hvad funktioner er, og hvorfor de er essentielle i Python. Lær at oprette funktioner, definere argumenter, håndtere returværdier og anvende indbyggede funktioner effektivt.

Lær, hvordan positionelle og valgfrie argumenter fungerer i Python. Udarbejd fleksible funktioner, der håndterer forskellige input og øger fleksibiliteten i din kode.

Forstå hvordan man arbejder med vilkårlige og nøgleordsargumenter for at håndtere variable inputstørrelser. Lær hvordan disse teknikker gør dine funktioner mere dynamiske og organiserede.

Opdag, hvordan returværdier repræsenterer en funktions output. Lær at returnere enkelt- eller flere værdier, anvende None samt udforske generatorer for mere avanceret styring af dataflow.

Lås op for avancerede funktionskoncepter med rekursion og lambda-funktioner. Forstå hvordan rekursion løser gentagne problemer, og hvordan lambda-udtryk skaber korte, énliniers funktioner.

Lambda-Funktioner

Løsning

Awesome!

Lambda-Funktioner

Løsning