在Python中lambda函数是什么？
It is a single expression anoymous function often used as inline function.
lambda 匿名函数
表达式及定义
lambda [ arg1 [arg2, arg3, … argN] ] : expression
在lambda右侧的式子中，冒号左边的为参数值，右边的为计算表达式。
实例说明
1.单层参数求和
现在假设需要对两个数进行求和运算。对于正常的逻辑代码，不难写出如下代码：
def sum(x, y):
return x + y
而在lambda中，我们可以这样来写：
p = lambda x, y: x + y
代码简洁了许多，可是因为缺少方法名对此步操作进行描述，也让我们对这个求和的Lambda表达式有一些疑问，也就是它在程序中目的是什么，我们难以揣测。
2.嵌套参数求和
需求还是之前的需求，可是我们在对参数的传递发生了变化。
def fun1():
return lambda x,y:print(x+y) fun1()(1,2) #输出3
3.嵌套lambda
前面假想了一种方法内部嵌套方法的情况。我们说Lambda就是理解成在方法内部嵌套了一个“表达式方法”。所以，还可以能上面进行一层Lambda的方法进行改写。将代码中的方法test_lambda2改写成lambda。
将上图所示的转换过程与之前的转换进行一个分析，可以得到一个结论，在lambda的表达式中，前面的lambda为外层方法，后续lambda则为次外层方法，并以次由外向内递推。
变量作用域说明
关于变量在Lambda中的作用域，主要可以做出以下几点的总结：
- 对局部变量可见
- 对全局变量可见
- 对当前层传入的参数可见
- 对上层函数传入的参数可见
- 对上层Lambda传入的参数可见
Lambda评价
优点
- 在普通代码里几行的代码，在Lambda中只需要一行就可以解决。所以代码比以前更简洁了
- 可以在某一个方法内部定义，这样可以提高操作的便捷性
缺点
- Lambda是一个匿名函数，因为是匿名，所以可读性变差了
- 有时候有多个Lambda嵌套（就像实例中的第3点一样），让程序变得难以理解
补充：
当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
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同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y小结
Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。