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。

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)

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)

两行总结:

闭包:非常有用。学习它们，利用它们，热爱它们。 Python的lambda关键字:不必要，偶尔有用。如果你发现自己在用它做任何复杂的事情，把它放在一边，定义一个真正的函数。

我经常使用它，主要是作为空对象或将参数部分绑定到函数。

下面是一些例子:

实现空对象模式:

{
    DATA_PACKET: self.handle_data_packets
    NET_PACKET: self.handle_hardware_packets
}.get(packet_type, lambda x : None)(payload)

对于参数绑定:

假设我有以下API

def dump_hex(file, var)
    # some code
    pass

class X(object):
    #...
    def packet_received(data):
        # some kind of preprocessing
        self.callback(data)
    #...

然后，当我不想快速转储接收到的数据到一个文件，我这样做:

dump_file = file('hex_dump.txt','w')
X.callback = lambda (x): dump_hex(dump_file, x)
...
dump_file.close()

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。