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。

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。

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。

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。

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。