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)

Лямбда-функції — це анонімні функції, тобто такі, що не мають імені. Вони створюються за допомогою ключового слова `lambda` і часто використовуються для визначення коротких функцій, коли потрібно задати функцію безпосередньо на місці.

Базовий синтаксис лямбда-функції виглядає так:

```python
lambda arguments: expression
```

- `lambda`: ключове слово, що позначає початок визначення лямбда-функції;
- `arguments`: список аргументів, які приймає функція;
- `expression`: вираз, що виконується при виклику функції. Результат виразу повертається як значення функції.

Головна особливість лямбда-функцій — їх лаконічний синтаксис. Вони зручні, коли потрібно визначити просту функцію без написання великої кількості коду.

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

Отримайте ґрунтовне розуміння ролі функцій у програмуванні на Python. Опануйте визначення та виклик функцій, роботу з аргументами, обробку значень, що повертаються, а також створення гнучкого й ефективного коду за допомогою рекурсії та лямбда-виразів.

Дослідження поняття функцій та їх важливості у Python. Вивчення створення функцій, визначення аргументів, обробки значень, що повертаються, та ефективного використання вбудованих функцій.

Дізнайтеся, як працюють позиційні та необов’язкові аргументи в Python. Створення адаптивних функцій для обробки різних вхідних даних і підвищення гнучкості коду.

Розуміння роботи з довільними та іменованими аргументами для обробки змінної кількості вхідних даних. Вивчення методів, які роблять функції більш динамічними та організованими.

Дізнайтеся, як значення, що повертаються, представляють результат виконання функції. Ознайомтеся з поверненням одного або декількох значень, використанням None, а також із генераторами для більш складного керування потоком даних.

Опануйте розширені концепції функцій за допомогою рекурсії та лямбда-функцій. Дізнайтеся, як рекурсія вирішує повторювані задачі, а лямбда-вирази створюють лаконічні однорядкові функції.

Лямбда-функції

Рішення