我在试着找出Python的lambda。lambda是那些在现实生活中应该被遗忘的“有趣”语言项之一吗?
我确信有一些边缘情况可能需要它，但是考虑到它的模糊性，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)以及降低的编码清晰度——应该避免它吗?
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。这感觉有点像技术人员的表演，但维护程序员的噩梦。
当前回答
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)
其他回答
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'}]
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。
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。
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。
