Lambdas通常与函数式编程风格密切相关。通过将函数应用于某些数据并合并结果来解决问题，这是谷歌用于实现其大多数算法的思想。

以函数式编程风格编写的程序很容易并行化，因此在现代多核机器中变得越来越重要。 所以简而言之，不，你不应该忘记他们。

我怀疑lambda不会消失。 请参阅Guido关于最终放弃尝试删除它的帖子。也请参阅冲突概要。

你可以看看这篇文章，了解更多Python函数特性背后的交易历史: http://python-history.blogspot.com/2009/04/origins-of-pythons-functional-features.html

奇怪的是，最初引入lambda和其他函数特性的map、filter和reduce函数在很大程度上已经被列表推导式和生成器表达式所取代。事实上，在Python 3.0中，reduce函数已从内置函数列表中删除。(但是，没有必要投诉lambda、map或filter的删除:它们被保留了。: -)

我个人的意见是:就清晰度而言，lambda值不了多少。通常有一个更清晰的不包含的解。

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。

Lambdas通常与函数式编程风格密切相关。通过将函数应用于某些数据并合并结果来解决问题，这是谷歌用于实现其大多数算法的思想。

以函数式编程风格编写的程序很容易并行化，因此在现代多核机器中变得越来越重要。 所以简而言之，不，你不应该忘记他们。

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。

我是一个python初学者，所以为了获得一个清晰的lambda概念，我将它与'for'循环进行了比较;在效率方面。 下面是代码(python 2.7) -

import time
start = time.time() # Measure the time taken for execution

def first():
    squares = map(lambda x: x**2, range(10))
    # ^ Lambda
    end = time.time()
    elapsed = end - start
    print elapsed + ' seconds'
    return elapsed # gives 0.0 seconds

def second():
    lst = []
    for i in range(10):
        lst.append(i**2)
    # ^ a 'for' loop
    end = time.time()
    elapsed = end - start
    print elapsed + ' seconds'
    return elapsed # gives 0.0019998550415 seconds.

print abs(second() - first()) # Gives 0.0019998550415 seconds!(duh)