lambda作為一個表示式，定義了一個匿名函式

g = lambda x:x+1

看一下執行的結果：　

　　g(1)>>>2

　　g(2)>>>3

　　當然，你也可以這樣使用：

　　lambda x:x+1(1) >>>2　　　

　　可以這樣認為，上例的程式碼x為入口引數，x+1為函式體，用函式來表示為：

 def g(x):
    return x+1

Python中，也有幾個定義好的全域性函式方便使用的，filter, map, reduce

>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
 
>>>
>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
[18, 9, 24, 12, 27]
>>>
>>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
>>>
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)
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Python是否非要使用lambda才能做到這樣的簡潔程度呢？在物件遍歷處理方面，其實Python的for..in..if語法已經很強大，並且在易讀上勝過了lambda。

　比如上面map的例子，可以寫成：

　　　　print [x * 2 + 10 for x in foo]

　　非常的簡潔，易懂。

　　filter的例子可以寫成：

　　　　print [x for x in foo if x % 3 == 0]

　　同樣也是比lambda的方式更容易理解。

為什麼使用lambda

processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)

在Visual Basic，你很有可能要建立一個函式，接受一個字串引數和一個collapse引數，並使用if語句確定是否壓縮空白，然後再返回相應的值。這種方式是低效的，因為函式可能需要處理每一種可能的情況。每次你呼叫它，它將不得不在給出你所想要的東西之前，判斷是否要壓縮空白。在Python中，你可以將決策邏輯拿到函式外面，而定義一個裁減過的lambda

　通過此例子，我們發現，lambda的使用大量簡化了程式碼，使程式碼簡練清晰。但是值得注意的是，這會在一定程度上降低程式碼的可讀性。如果不是非常熟悉python的人或許會對此感到不可理解。

　　lambda 定義了一個匿名函式

　　lambda 並不會帶來程式執行效率的提高，只會使程式碼更簡潔。

　　如果可以使用for...in...if來完成的，堅決不用lambda。

　　如果使用lambda，lambda內不要包含迴圈，如果有，我寧願定義函式來完成，使程式碼獲得可重用性和更好的可讀性

總結：lambda 是為了減少單行函式的定義而存在的。