我已经使用Python好几年了，我从来没有遇到过需要lambda的情况。实际上，正如教程所述，这只是语法糖。

lambda是处理高阶函数的非常重要的抽象机制的一部分。为了正确理解它的价值，请观看Abelson和Sussman的高质量课程，并阅读《SICP》一书

这些都是与现代软件业务相关的问题，并且变得越来越流行。

在Python中，lambda只是内联定义函数的一种方式，

a = lambda x: x + 1
print a(1)

和. .

def a(x): return x + 1
print a(1)

．．是完全一样的。

你可以用lambda做任何常规函数做不到的事情——Python函数和其他任何东西一样都是对象，lambdas只是定义一个函数:

>>> a = lambda x: x + 1
>>> type(a)
<type 'function'>

老实说，我认为lambda关键字在python中是多余的——我从来没有需要使用它们(或者见过使用它们的地方，常规函数、列表理解或许多内置函数中的一个本可以更好地使用)。

对于一个完全随机的例子，摘自文章“Python的lambda被破坏了!”：

要查看lambda是如何被破坏的，请尝试生成一个函数fs=[f0，…，f9]其中fi(n)=i+n。第一次尝试: >>> fs = [(lambda n: I + n) for I in range(10)] > > > fs [3] (4) 13

我想说的是，即使这样确实有效，它也太可怕了，而且是“非python化的”，同样的功能可以用无数其他方式来编写，例如:

>>> n = 4
>>> [i + n for i in range(10)]
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

是的，这是不一样的，但我从未见过需要在列表中生成一组lambda函数的原因。这在其他语言中可能是有意义的，但Python不是Haskell(或Lisp，或…)

请注意，我们可以使用lambda，仍然可以达到预期的效果 结果如下: >>> fs = [(lambda n,i=i: i + n) for i in range(10)] > > > fs [3] (4) 7

编辑:

在一些情况下lambda是有用的，例如在PyQt应用程序中连接信号时，它通常很方便，像这样:

w = PyQt4.QtGui.QLineEdit()
w.textChanged.connect(lambda event: dothing())

只是执行w.textChanged.connect(dothing)将使用额外的事件参数调用dothing方法并导致错误。使用lambda意味着我们可以整齐地删除参数，而不必定义包装函数。

只是函数的一种奇特说法。除了它的名字，它没有什么晦涩、吓人或神秘的地方。当你读到下面这行，在脑海中用函数替换lambda:

>>> f = lambda x: x + 1
>>> f(3)
4

它只是定义了一个关于x的函数。其他一些语言，比如R，显式地说:

> f = function(x) { x + 1 }
> f(3)
4

你看到了什么?这是编程中最自然的事情之一。

你说的是lambda表达式吗?就像

lambda x: x**2 + 2*x - 5

这些东西其实很有用。Python支持一种称为函数式编程的编程风格，在这种编程风格中，您可以将函数传递给其他函数来执行某些操作。例子:

mult3 = filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

将mult3设置为[3,6,9]，即原始列表中3的倍数的元素。这句话更短(有人可能会说，更清楚)

def filterfunc(x):
    return x % 3 == 0
mult3 = filter(filterfunc, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

当然，在这个特殊的情况下，你可以做同样的事情作为一个列表推导:

mult3 = [x for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] if x % 3 == 0]

(甚至作为range(3,10,3))，但还有许多其他更复杂的用例，在这些用例中，您不能使用列表推导式，lambda函数可能是写出一些东西的最短方法。

Returning a function from another function >>> def transform(n): ... return lambda x: x + n ... >>> f = transform(3) >>> f(4) 7 This is often used to create function wrappers, such as Python's decorators. Combining elements of an iterable sequence with reduce() >>> reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) '1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9' Sorting by an alternate key >>> sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x)) [5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]

我经常使用lambda函数。我花了一段时间来适应它们，但最终我明白了它们是语言中非常有价值的一部分。

如上所述，Python中的lambda操作符定义了一个匿名函数，而Python中的函数是闭包。重要的是不要将闭包的概念与操作符lambda混淆，后者对它们来说只是句法上的美沙酮。

当我几年前开始使用Python时，我经常使用lambda，认为它们很酷，还有列表推导式。然而，我编写并维护了一个用Python编写的大型网站，其中有几千个功能点。我从经验中了解到，lambdas可能可以用来创建原型，但除了节省一些键，它不能提供任何内联函数(命名闭包)，有时也不能。

基本上这可以归结为几点:

it is easier to read software that is explicitly written using meaningful names. Anonymous closures by definition cannot have a meaningful name, as they have no name. This brevity seems, for some reason, to also infect lambda parameters, hence we often see examples like lambda x: x+1 it is easier to reuse named closures, as they can be referred to by name more than once, when there is a name to refer to them by. it is easier to debug code that is using named closures instead of lambdas, because the name will appear in tracebacks, and around the error.

这就有足够的理由将它们集中起来，并将它们转换为命名闭包。然而，我对匿名闭包还有另外两个不满。

第一个不满是，它们只是又一个不必要的关键字，把语言弄得乱七八糟。

第二个不满是更深层次的，在范式层面上，也就是说，我不喜欢他们提倡一种函数式编程风格，因为这种风格不如消息传递、面向对象或过程式风格灵活，因为lambda微积分不是图灵完备的(幸运的是，在Python中，我们仍然可以在lambda内部突破这种限制)。我觉得lambdas推崇这种风格的原因是:

这里有一个隐式的返回，即它们看起来像“应该”是函数。 它们是另一种更显式、更可读、更可重用和更通用的机制——方法——的状态隐藏机制的替代方案。

我努力编写无lambda的Python，并在看到lambdas时删除lambdas。我认为如果没有lambdas, Python将是一种更好的语言，但这只是我的个人观点。