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。

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。

你可以用lambda做的任何事情，都可以用命名函数或列表和生成器表达式做得更好。

因此，在大多数情况下，在任何情况下您都应该只使用其中一种(可能除了在交互式解释器中编写的草稿代码)。

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。

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。