Lambdas实际上是非常强大的构造，它源于函数式编程的思想，而且在Python的近期内，它绝不可能被轻易地修改、重新定义或删除。它们可以帮助您编写更强大的代码，因为它允许您将函数作为参数传递，因此函数是一等公民。

Lambdas确实容易让人困惑，但一旦获得了扎实的理解，你就可以写出像这样干净优雅的代码:

squared = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4, 5])

上面的代码行返回列表中数字的平方的列表。当然，你也可以这样做:

def square(x):
    return x*x

squared = map(square, [1, 2, 3, 4, 5])

显然，前一种代码更短，如果您打算只在一个地方使用map函数(或任何以函数作为参数的类似函数)，则尤其如此。这也使代码更加直观和优雅。

另外，正如@David Zaslavsky在他的回答中提到的，列表推导并不总是正确的方法，尤其是当你的列表必须从一些晦涩的数学方法中获取值时。

从更实际的角度来看，lambdas最近对我来说最大的优势之一是在GUI和事件驱动编程方面。如果你看一下Tkinter中的回调，它们所接受的参数就是触发它们的事件。如。

def define_bindings(widget):
    widget.bind("<Button-1>", do-something-cool)

def do-something-cool(event):
    #Your code to execute on the event trigger

现在如果你有一些论点要通过呢?简单到传递2个参数来存储鼠标单击的坐标。你可以简单地这样做:

def main():
    # define widgets and other imp stuff
    x, y = None, None
    widget.bind("<Button-1>", lambda event: do-something-cool(x, y))

def do-something-cool(event, x, y):
    x = event.x
    y = event.y
    #Do other cool stuff

现在，您可以争辩说这可以使用全局变量来完成，但是，如果全局变量只用于一个特定的位置，您真的想要担心内存管理和泄漏吗?那只是糟糕的编程风格。

简而言之，lambdas是很棒的，永远不应该被低估。尽管Python lambdas与LISP lambdas不同(后者更强大)，但您确实可以用它们做很多神奇的事情。

你可以用lambda做的任何事情，都可以用命名函数或列表和生成器表达式做得更好。

因此，在大多数情况下，在任何情况下您都应该只使用其中一种(可能除了在交互式解释器中编写的草稿代码)。

我发现lambda对于执行相同功能的函数列表很有用，但适用于不同的情况。

就像Mozilla的复数规则:

plural_rules = [
    lambda n: 'all',
    lambda n: 'singular' if n == 1 else 'plural',
    lambda n: 'singular' if 0 <= n <= 1 else 'plural',
    ...
]
# Call plural rule #1 with argument 4 to find out which sentence form to use.
plural_rule[1](4) # returns 'plural'

如果你必须为所有这些定义一个函数，到最后你会疯掉的。 另外，像plural_rule_1, plural_rule_2这样的函数名也不太好。当你依赖于变量函数id时，你需要eval()它。

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。

我不能说python对lambda的具体实现，但一般来说lambda函数真的很方便。它们是函数式编程的核心技术(甚至是技术)，在面向对象程序中也非常有用。对于某些类型的问题，它们是最好的解决方案，所以当然不应该忘记!

我建议你仔细阅读闭包和map函数(它链接到python文档，但它存在于几乎所有支持函数结构的语言中)，看看它为什么有用。

函数这是一种非官僚化的创建函数的方法。

就是这样。例如，假设你有一个主要函数，需要对值平方。我们来看看传统的方法和的方法

传统的方法:

def main():
...
...
y = square(some_number)
...
return something

def square(x):
    return x**2

方式:

def main():
...
square = lambda x: x**2
y = square(some_number)
return something

看到区别了吗?

Lambda函数非常适合用于列表，比如列表推导式或映射。事实上，列表理解是一种使用lambda来表达自己的“python”方式。例:

>>>a = [1,2,3,4]
>>>[x**2 for x in a]
[1,4,9,16]

让我们看看每个语法元素的含义:

[]:“给我一个清单” X **2:“使用这个新诞生的函数” 对于a中的x: "into each element in a"

很方便吧?创建这样的函数。让我们用lambda重写它:

>>> square = lambda x: x**2
>>> [square(s) for x in a]
[1,4,9,16]

现在让我们使用map，这是同样的东西，但更语言中立。Maps有两个参数:

(i)一个功能

(ii)可迭代对象

给你一个列表，其中每个元素它是应用于可迭代对象的每个元素的函数。

使用map，我们会得到:

>>> a = [1,2,3,4]
>>> squared_list = map(lambda x: x**2, a)

如果你掌握了lambdas和映射，你将拥有以简洁的方式操作数据的强大能力。Lambda函数既不晦涩，也不影响代码的清晰性。不要把难的东西和新东西混为一谈。一旦你开始使用它们，你就会发现非常清楚。