我刚开始学习Python，然后一头栽进Lambda——这花了我一段时间才弄明白。

请注意，这不是对任何事情的谴责。每个人都有不容易得到的东西。

lambda是那些在现实生活中应该被遗忘的“有趣”语言项目之一吗?

No.

我相信有一些边缘情况可能需要它，但考虑到它的模糊性，

它并不晦涩。在我过去工作过的两个团队中，每个人都一直在使用这个功能。

它在未来版本中被重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)

除了几年前修复闭包语义之外，我还没有看到在Python中重新定义它的严肃建议。

编码清晰度的降低——应该避免吗?

如果你用对了，也不会不太清楚。相反，拥有更多可用的语言结构可以增加清晰度。

这让我想起了C类型的溢出(缓冲区溢出)——指向顶部变量并重载以设置其他字段值……有点像技术人员的表演技巧，但维护程序员的噩梦。

就像缓冲区溢出?哇。如果您认为lambda是一个“维护噩梦”，我无法想象您将如何使用它。

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。

我可以给你们一个我需要的例子。我正在制作一个图形程序，其中使用右键单击文件并为其分配三个选项之一。事实证明，在Tkinter(我在其中编写的GUI接口程序)中，当有人按下按钮时，它不能被分配给接受参数的命令。所以如果我选择了其中一个选项并希望我选择的结果是:

print 'hi there'

那没什么大不了的。但是如果我需要我的选择有一个特定的细节。例如，如果我选择选项A，它会调用一个函数，该函数接受依赖于选项A、B或C的一些参数，TKinter不支持这一点。拉姆达是唯一的选择，实际上…

使用lambdas的一个有用的例子是提高长列表推导式的可读性。 在这个例子中，loop_dic是为了清晰起见的缩写，但是假设loop_dic非常长。如果你只是使用一个包含i的普通值，而不是该值的lambda版本，你会得到一个NameError。

>>> lis = [{"name": "Peter"}, {"name": "Josef"}]

>>> loop_dic = lambda i: {"name": i["name"] + " Wallace" }
>>> new_lis = [loop_dic(i) for i in lis]

>>> new_lis
[{'name': 'Peter Wallace'}, {'name': 'Josef Wallace'}]

而不是

>>> lis = [{"name": "Peter"}, {"name": "Josef"}]

>>> new_lis = [{"name": i["name"] + " Wallace"} for i in lis]

>>> new_lis
[{'name': 'Peter Wallace'}, {'name': 'Josef Wallace'}]

我使用lambda来创建包含参数的回调。在一行中编写lambda比编写一个方法来执行相同的功能更简洁。

例如:

import imported.module

def func():
    return lambda: imported.module.method("foo", "bar")

相对于:

import imported.module

def func():
    def cb():
        return imported.module.method("foo", "bar")
    return cb

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。