Lambda 運算式有何用處？如何使用？

簡單來說，編程中提到的 lambda 運算式，通常是在需要一個函數，但是又不想費神去命名一個函數的場合下使用，也就是指匿名函數。這一用法跟所謂 λ 演算（題目說明裡的維基連結）的關係，有點像原子彈和質能方程的關係，差別其實還是挺大的。

不談形式化的 λ 演算，只說有實際用途的匿名函數。先舉一個普通的 Python 例子：將一個 list 裡的每個元素都平方：

map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] )

這個寫法要好過

def sq(x):    return x * xmap(sq, [y for y in range(10)])

，因為後者多定義了一個（汙染環境的）函數，尤其如果這個函數只會使用一次的話。而且第一種寫法實際上更易讀，因為那個映射到列表上的函數具體是要做什麼，非常一目瞭然。如果你仔細觀察自己的代碼，會發現這種情境其實很常見：你在某處就真的只需要一個能做一件事情的函數而已，連它叫什麼名字都無關緊要。Lambda 運算式就可以用來做這件事。

進一步講，匿名函數本質上就是一個函數，它所抽象出來的東西是一組運算。這是什麼意思呢？類比
a = [1, 2, 3]
和

f = lambda x : x + 1

，你會發現，等號右邊的東西完全可以脫離等號左邊的東西而存在，等號左邊的名字只是右邊之實體的標識符。如果你能習慣 [1, 2, 3] 單獨存在，那麼 lambda x : x + 1 也能單獨存在其實也就不難理解了，它的意義就是給「某個數加一」這一運算本身。

現在回頭來看 map() 函數，它可以將一個函數映射到一個可枚舉類型上面。沿用上面給出的 a 和 f，可以寫：
map(f, a)
也就是將函數 f 依次套用在 a 的每一個元素上面，獲得結果 [2, 3, 4]。現在用 lambda 運算式來替換 f，就變成：
map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] )
會不會覺得現在很一目瞭然了？尤其是類比

a = [1, 2, 3]r = []for each in a:    r.append(each+1)

這樣的寫法時，你會發現自己如果能將「遍曆列表，給遇到的每個元素都做某種運算」的過程從一個迴圈裡抽象出來成為一個函數 map，然後用 lambda 運算式將這種運算作為參數傳給 map 的話，考慮事情的思維層級會高出一些來，需要顧及的細節也少了一點。Python 之中，類似能用到 lambda 運算式的「進階」函數還有 reduce、filter 等等，很多語言也都有這樣的工具（不過這些特性最好不要在 Python 中用太多。這種能夠接受一個函數作為參數的函數叫做「高階函數」（higher-order function），是來自函數式編程（functional programming）的思想。

和其他很多語言相比，Python 的 lambda 限制多多，最嚴重的當屬它只能由一條運算式組成。這個限制主要是為了防止濫用，因為當人們發覺 lambda 很方便，就比較容易濫用，可是用多了會讓程式看起來不那麼清晰，畢竟每個人對於抽象層級的忍耐 / 理解程度都有所不同。

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