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。

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。

我可以给你们一个我需要的例子。我正在制作一个图形程序，其中使用右键单击文件并为其分配三个选项之一。事实证明，在Tkinter(我在其中编写的GUI接口程序)中，当有人按下按钮时，它不能被分配给接受参数的命令。所以如果我选择了其中一个选项并希望我选择的结果是:

print 'hi there'

那没什么大不了的。但是如果我需要我的选择有一个特定的细节。例如，如果我选择选项A，它会调用一个函数，该函数接受依赖于选项A、B或C的一些参数，TKinter不支持这一点。拉姆达是唯一的选择，实际上…

我刚开始学习Python，然后一头栽进Lambda——这花了我一段时间才弄明白。

请注意，这不是对任何事情的谴责。每个人都有不容易得到的东西。

lambda是那些在现实生活中应该被遗忘的“有趣”语言项目之一吗?

No.

我相信有一些边缘情况可能需要它，但考虑到它的模糊性，

它并不晦涩。在我过去工作过的两个团队中，每个人都一直在使用这个功能。

它在未来版本中被重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)

除了几年前修复闭包语义之外，我还没有看到在Python中重新定义它的严肃建议。

编码清晰度的降低——应该避免吗?

如果你用对了，也不会不太清楚。相反，拥有更多可用的语言结构可以增加清晰度。

这让我想起了C类型的溢出(缓冲区溢出)——指向顶部变量并重载以设置其他字段值……有点像技术人员的表演技巧，但维护程序员的噩梦。

就像缓冲区溢出?哇。如果您认为lambda是一个“维护噩梦”，我无法想象您将如何使用它。