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。

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。

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。

函数这是一种非官僚化的创建函数的方法。

就是这样。例如，假设你有一个主要函数，需要对值平方。我们来看看传统的方法和的方法

传统的方法:

def main():
...
...
y = square(some_number)
...
return something

def square(x):
    return x**2

方式:

def main():
...
square = lambda x: x**2
y = square(some_number)
return something

看到区别了吗?

Lambda函数非常适合用于列表，比如列表推导式或映射。事实上，列表理解是一种使用lambda来表达自己的“python”方式。例:

>>>a = [1,2,3,4]
>>>[x**2 for x in a]
[1,4,9,16]

让我们看看每个语法元素的含义:

[]:“给我一个清单” X **2:“使用这个新诞生的函数” 对于a中的x: "into each element in a"

很方便吧?创建这样的函数。让我们用lambda重写它:

>>> square = lambda x: x**2
>>> [square(s) for x in a]
[1,4,9,16]

现在让我们使用map，这是同样的东西，但更语言中立。Maps有两个参数:

(i)一个功能

(ii)可迭代对象

给你一个列表，其中每个元素它是应用于可迭代对象的每个元素的函数。

使用map，我们会得到:

>>> a = [1,2,3,4]
>>> squared_list = map(lambda x: x**2, a)

如果你掌握了lambdas和映射，你将拥有以简洁的方式操作数据的强大能力。Lambda函数既不晦涩，也不影响代码的清晰性。不要把难的东西和新东西混为一谈。一旦你开始使用它们，你就会发现非常清楚。

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。