如果你刚接触 Python，第一次看到 lambda，多半会皱一下眉：“哎这玩意看着咋这么怪？” 其实它很简单，就是个匿名函数，意思是——不需要给函数起名字。

比如我们写个普通函数：

def add(a, b):

    return a + b

用 lambda 的话，只需要一行：

add = lambda a, b: a + b

你看，效果一模一样，就是更“短平快”。

它为啥叫“万能”？

不是说能干所有事，而是 在某些需要“临时函数”的场景，它几乎都能插一脚，所以显得特别“万能”。

特别是和下面这些 Python 内置函数一起出现时，那叫一个顺溜：

sorted()

map()

filter()

reduce()

举几个更生活化的例子，你一下就能明白它的魅力。

1. 排序神器：sorted + lambda

假设我们有一堆学生，包含名字和分数：

students = [

    {"name": "小王", "score": 88},

    {"name": "小李", "score": 95},

    {"name": "小赵", "score": 76},

]

要按照分数排序，你可以写这种“不用起名字”的函数：

sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x["score"])

print(sorted_students)

lambda x: x["score"] 的意思就是“拿每个学生的 score 当排序依据”。

如果不用 lambda，你得写成这样：

def get_score(x):

    return x["score"]

sorted_students = sorted(students, key=get_score)

明显就啰嗦了。

2. 过滤数据：filter + lambda

比如你想筛选出分数 80 以上的学生：

good = list(filter(lambda s: s["score"] >= 80, students))

print(good)

一句话搞定。

3. 批量处理：map + lambda

比如把所有学生的名字取出来：

names = list(map(lambda s: s["name"], students))

print(names)

是不是比循环写两三行简单多了？

4. reduce + lambda：把一堆东西变成一个结果

比如求一组数字的总和（虽然 Python 有 sum）：

from functools import reduce

nums = [1, 2, 3, 4]

total = reduce(lambda a, b: a + b, nums)

print(total)

Lambda 的局限性

虽然它很方便，但确实也不是那么“完美”。

1. 只能写一行

不能写多行逻辑，不能用 if...else... 块，只能用表达式。

2. 可读性差

写多了别人会看不懂，甚至你自己一周后也看不懂。

比如这种：

lambda x: x * 2 if x > 10 else x - 1

第一眼还好，但再复杂就麻烦了。

3. 调试很困难

因为没有名称，出现问题时不好定位。

最适合使用 Lambda 的场合

总结一句话——

临时用一下、逻辑很简单、不值得单独写个函数的地方。

只要你场景符合这一条，lambda 函数绝对是最佳选择。

比如：

某个排序规则

某个过滤条件

某个一行能说清楚的数学计算

某个 callback 回调（比如 GUI、网络框架里常见）

不应该用 Lambda 的场合

逻辑超过一行

要反复使用

和别人协作的项目（可读性差）

需要调试和打印中间值

这种场合老老实实写 def。

最后给你一个小案例：Lambda 做小型计算器

ops = {

    "+": lambda a, b: a + b,

    "-": lambda a, b: a - b,

    "*": lambda a, b: a * b,

    "/": lambda a, b: a / b,

}

print(ops["+"](3, 5))  # 8

print(ops["*"](4, 6))  # 24

是不是很巧妙？ lambda 让我们可以把“操作符 → 对应的处理函数”写在一起，非常适合像“策略模式”这种轻量级逻辑。

你只要记住一句话：

lambda 能让你的 Python 写得更短，但不一定更好。 能让代码更简洁时用，复杂时就别用。

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