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)

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)。

lambda是处理高阶函数的非常重要的抽象机制的一部分。为了正确理解它的价值，请观看Abelson和Sussman的高质量课程，并阅读《SICP》一书

这些都是与现代软件业务相关的问题，并且变得越来越流行。

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()

我发现lambda对于执行相同功能的函数列表很有用，但适用于不同的情况。

就像Mozilla的复数规则:

plural_rules = [
    lambda n: 'all',
    lambda n: 'singular' if n == 1 else 'plural',
    lambda n: 'singular' if 0 <= n <= 1 else 'plural',
    ...
]
# Call plural rule #1 with argument 4 to find out which sentence form to use.
plural_rule[1](4) # returns 'plural'

如果你必须为所有这些定义一个函数，到最后你会疯掉的。 另外，像plural_rule_1, plural_rule_2这样的函数名也不太好。当你依赖于变量函数id时，你需要eval()它。

在Python中，lambda只是内联定义函数的一种方式，

a = lambda x: x + 1
print a(1)

和. .

def a(x): return x + 1
print a(1)

．．是完全一样的。

你可以用lambda做任何常规函数做不到的事情——Python函数和其他任何东西一样都是对象，lambdas只是定义一个函数:

>>> a = lambda x: x + 1
>>> type(a)
<type 'function'>

老实说，我认为lambda关键字在python中是多余的——我从来没有需要使用它们(或者见过使用它们的地方，常规函数、列表理解或许多内置函数中的一个本可以更好地使用)。

对于一个完全随机的例子，摘自文章“Python的lambda被破坏了!”：

要查看lambda是如何被破坏的，请尝试生成一个函数fs=[f0，…，f9]其中fi(n)=i+n。第一次尝试: >>> fs = [(lambda n: I + n) for I in range(10)] > > > fs [3] (4) 13

我想说的是，即使这样确实有效，它也太可怕了，而且是“非python化的”，同样的功能可以用无数其他方式来编写，例如:

>>> n = 4
>>> [i + n for i in range(10)]
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

是的，这是不一样的，但我从未见过需要在列表中生成一组lambda函数的原因。这在其他语言中可能是有意义的，但Python不是Haskell(或Lisp，或…)

请注意，我们可以使用lambda，仍然可以达到预期的效果 结果如下: >>> fs = [(lambda n,i=i: i + n) for i in range(10)] > > > fs [3] (4) 7

编辑:

在一些情况下lambda是有用的，例如在PyQt应用程序中连接信号时，它通常很方便，像这样:

w = PyQt4.QtGui.QLineEdit()
w.textChanged.connect(lambda event: dothing())

只是执行w.textChanged.connect(dothing)将使用额外的事件参数调用dothing方法并导致错误。使用lambda意味着我们可以整齐地删除参数，而不必定义包装函数。