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。

Lambda是一个过程构造函数。你可以在运行时合成程序，尽管Python的lambda不是很强大。请注意，很少有人理解这种编程。

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。

我使用lambdas来避免代码重复。这样函数就容易理解了 例如:

def a_func()
  ...
  if some_conditon:
     ...
     call_some_big_func(arg1, arg2, arg3, arg4...)
  else
     ...
     call_some_big_func(arg1, arg2, arg3, arg4...)

我用一个临时变量替换它

def a_func()
  ...
  call_big_f = lambda args_that_change: call_some_big_func(arg1, arg2, arg3, args_that_change)
  if some_conditon:
     ...
     call_big_f(argX)
  else
     ...
     call_big_f(argY)

lambdas在GUI编程中非常有用。例如，假设您正在创建一组按钮，并且希望使用单个参数化回调，而不是每个按钮使用唯一的回调。Lambda让你轻松完成:

for value in ["one","two","three"]:
    b = tk.Button(label=value, command=lambda arg=value: my_callback(arg))
    b.pack()

(注意:虽然这个问题是专门问lambda的，但你也可以使用functools。以获得相同类型的结果)

另一种方法是为每个按钮创建单独的回调，这可能导致重复的代码。

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。