在我看来，lambda的一个好处是，它可以将简单表单的计算推迟到需要值时才进行。让我解释一下。

许多库例程的实现使得它们允许某些参数被调用(lambda是其中之一)。其思想是，实际值只在将要使用它的时候计算(而不是在调用它的时候)。一个(虚构的)例子可能有助于说明这一点。假设你有一个程序，它将记录一个给定的时间戳。您希望例程使用当前时间减去30分钟。你会这么说的

log_timestamp(datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(minutes = 30))

现在假设实际函数只在某个事件发生时才被调用，并且您希望仅在该事件发生时计算时间戳。你可以这样做

log_timestamp(lambda : datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(minutes = 30))

假设log_timestamp可以像这样处理可调用对象，它将在需要时计算这个值，届时您将获得时间戳。

当然，还有其他方法可以做到这一点(例如使用operator模块)，但我希望我已经传达了这一点。

更新:这里有一个更具体的现实世界的例子。

更新2:我认为这是所谓的“坦克”的一个例子。

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。

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。

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