简单来说，编程中提到的 lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。这一用法跟所谓 λ 演算（题目说明里的维基链接）的关系，有点像原子弹和质能方程的关系，差别其实还是挺大的。
不谈形式化的 λ 演算，只说有实际用途的匿名函数。先举一个普通的 python 例子：将一个 list 里的每个元素都平方：
map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] )
这个写法要好过
def sq(x):
return x * x
map(sq, [y for y in range(10)])，因为后者多定义了一个（污染环境的）函数，尤其如果这个函数只会使用一次的话。而且第一种写法实际上更易读，因为那个映射到列表上的函数具体是要做什么，非常一目了然。如果你仔细观察自己的代码，会发现这种场景其实很常见：你在某处就真的只需要一个能做一件事情的函数而已，连它叫什么名字都无关紧要。Lambda 表达式就可以用来做这件事。
进一步讲，匿名函数本质上就是一个函数，它所抽象出来的东西是一组运算。这是什么意思呢？类比
a = [1, 2, 3]
和
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f = lambda x : x + 1
，你会发现，等号右边的东西完全可以脱离等号左边的东西而存在，等号左边的名字只是右边之实体的标识符。如果你能习惯 [1, 2, 3] 单独存在，那么 lambda x : x + 1 也能单独存在其实也就不难理解了，它的意义就是给「某个数加一」这一运算本身。
现在回头来看 map() 函数，它可以将一个函数映射到一个可枚举类型上面。沿用上面给出的 a 和 f，可以写：
map(f, a)
也就是将函数 f 依次套用在 a 的每一个元素上面，获得结果 [2, 3, 4]。现在用 lambda 表达式来替换 f，就变成：
map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] )
会不会觉得现在很一目了然了？尤其是类比
a = [1, 2, 3]
r = []
for each in a:
r.append(each+1)这样的写法时，你会发现自己如果能将「遍历列表，给遇到的每个元素都做某种运算」的过程从一个循环里抽象出来成为一个函数 map，然后用 lambda 表达式将这种运算作为参数传给 map 的话，考虑事情的思维层级会高出一些来，需要顾及的细节也少了一点。Python 之中，类似能用到 lambda 表达式的「高级」函数还有 reduce、filter 等等，很多语言也都有这样的工具（不过这些特性最好不要在 Python 中用太多。这种能够接受一个函数作为参数的函数叫做「高阶函数」（higher-order function），是来自函数式编程（functional programming）的思想。
和其他很多语言相比，Python 的 lambda 限制多多，最严重的当属它只能由一条表达式组成。这个限制主要是为了防止滥用，因为当人们发觉 lambda 很方便，就比较容易滥用，可是用多了会让程序看起来不那么清晰，毕竟每个人对于抽象层级的忍耐 / 理解程度都有所不同。
