多年来，我注意到我遇到的各种 Python 中的“通配符”变量。我认为它像 Haskell 一样工作：允许您将变量放在形式参数中需要的位置，但不绑定它。
例如，当我不需要其中一个变量时，我在元组解包赋值的左侧使用了它。
例如：
_, extension = os.path.splitext(filename)
所以当我今天写了类似这样的东西时：
(lambda (x,_,_): x)((1,2,3))
I.E.我尝试绑定下划线两次，收到语法错误。我惊讶地发现 _ 确实是一个实变量：
(lambda (x,_,z): _)((1,2,3))
> 2
看起来_ 只是一个变量名，和其他变量名一样。
根据第一个示例，我是否可以随意使用真正的通配符变量（即能够在元组解包分配中使用多个）？
【问题讨论】：
标签： python pattern-matching tuples wildcard iterable-unpacking
Python 中没有通配符变量。
我试图劝阻人们不要使用_ 作为变量名已经有一段时间了。您不是第一个将_ 误认为某种特殊语法的人，所以最好不要将_ 用作变量名以避免这种混淆。如果曾经有使用_ 作为一次性变量名的“约定”，那么这种约定是错误的。
除了它引起的混乱之外，还有更多的问题。例如，_ 与交互式解释器中的 _ 和常见的 gettext 别名发生冲突。
关于lambda 表达式，我只使用lambda x, *args: ... 来忽略除第一个参数之外的所有参数。在其他情况下，我会使用明确说明我不想使用它们的名称，例如dummy。对于range()s 的循环，我通常使用for i in range(n)，而根本不使用i。
编辑：我刚刚注意到（通过查看其他答案）您在参数列表中使用元组解包，因此 lambda x, *args: ... 不能解决您的问题。 Python 3.x 中删除了参数列表中的元组解包，因为它被认为是一个太晦涩的功能。最好改用mipadi's answer。
【讨论】：
不是真的。 Python 不是 Haskell。 Map、apply、reduce 和 lambda 是一种二等公民，尽管在 itertools 中有一些有趣的东西。
除非你有一些需要使用单行 lambda，否则正确的方法是这样的：
def f(x, *args, **kwargs):
return x
*args 参数允许您使用任意数量的未命名参数（将作为称为 args 的元组提供）。额外的命名参数将在一个名为kwargs 的字典中。
我认为在 lambda 中没有任何方法可以做到这一点，但通常没有必要。函数声明可以去任何地方。注意，如果你把函数定义放在另一个函数（或循环）中，你会做一些有趣/邪恶的事情：
def make_func(s):
def f(*trash, **more_trash):
print s
return f
f1 = make_func('hello')
f2 = make_func('world')
f1(1,2,'ham','spam')
f2(1,2,a=1,b=2)
将输出：
>>> hello
>>> world
正如@rplnt 所指出的，这与循环不同：
funcs = []
for s in ('hello','world'):
def f():
print s
funcs.append(f)
for f in funcs:
f()
将输出：
>>> world
>>> world
因为循环只有一个命名空间。
【讨论】：
(a, *rest, b) = [1,2,3,4]
* 和** 与lambda 一起使用。
不，Python 没有任何与 Haskell 的 _ 等效的工具。 Python 中的约定是使用 _ 表示“一次性”变量，但它是一个实际的变量名称，正如您所发现的，您不能在同一上下文中使用它两次（如 lambda 参数列表）。
在你给出的例子中，我只是使用索引：
lambda tup: tup[0]
或
lambda tup: tup[1]
没有那么漂亮，但是更好的方法之一。
【讨论】：
这是可能的，有一个小技巧：
class _:
def __eq__(x,y): return true
_=_() #always create a new _ instance if used, the class name itself is not needed anymore
[(a,b) for (a,_,_,b) in [(1,2,3,4),(5,6,7,8)]]
给予
[(1, 4), (5, 8)]
我经常使用它，因为它使代码更优雅， Python 中 Haskells 美的一部分。
【讨论】：
简短的回答是否定的。可以遵循您现有的约定。那是
(lambda (x, _1, _2): x)((1,2,3))
【讨论】：