两行总结:

闭包:非常有用。学习它们，利用它们，热爱它们。 Python的lambda关键字:不必要，偶尔有用。如果你发现自己在用它做任何复杂的事情，把它放在一边，定义一个真正的函数。

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。

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()

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。

只是函数的一种奇特说法。除了它的名字，它没有什么晦涩、吓人或神秘的地方。当你读到下面这行，在脑海中用函数替换lambda:

>>> f = lambda x: x + 1
>>> f(3)
4

它只是定义了一个关于x的函数。其他一些语言，比如R，显式地说:

> f = function(x) { x + 1 }
> f(3)
4

你看到了什么?这是编程中最自然的事情之一。

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。