问使用lambda: as作为名称空间的优点？

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这看起来像是创建一个简单的对象以将值保存在一行中的技巧。大多数内置对象不允许在它们上设置任意属性：

>>> object().x = 0
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'object' object has no attribute 'x'
>>> ''.x = 0
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'str' object has no attribute 'x'
>>> [].x = 0
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'x'

如果您创建了自己的类，那么您可以添加任何您想要的属性。在这种情况下，您可以创建一个类，其__init__方法分配属性，但这可能不值得使用样板。所以你可以做一个空的类：

>>> class Data(object): pass
>>> d = Data()
>>> d.x = 0
>>> d.x
0

显然，程序员不是没有意识到这一点，就是不希望在声明类的地方增加一行，并想出自己的解决办法来存储数据。事实证明，尽管函数是内置类型，但确实允许您向它们添加属性：

>>> def foo(): pass
>>> foo.x = 0
>>> foo.x
0

上面和lambda都允许您在一个语句中创建这样一个容器。我觉得这是个不错的主意。

使用lambda:None函数的优点是什么？

这是怎么回事

eris = lambda:None
eris.jkcpp = ...

编写器使用函数对象的命名空间( __dict__)。

这是非常罕见的。我会避免的。

名称空间是将合法的名称映射到对象的域，当您执行类似的操作时，名称空间的优点是名称空间不在本地和全局范围内，它们可以覆盖或覆盖相同名称指向不同对象的范围。

它表面上没有什么问题，但是如果其他人试图阅读代码来理解传递的这个函数是怎么回事，那么他们可能会想：

兰博达会被称为“羔羊”吗？我们为什么要到处转悠？返回None的可调用性不是很有用，这一定是某种黑客。

要避免混淆，请使用语义上理解为命名空间的对象。

命名空间

我们在Python3的标准库中有一个SimpleNamespace对象：

from types import SimpleNamespace

eris = SimpleNamespace()
eris.jkcpp = ...

在Python 2中，常见的做法是：

class NS(object): 
    pass

eris = NS()
eris.jkcpp = ...

如果您需要一个简单的命名空间，这些都是ok选项。

不利方面

然而，我还没有看到这些名称空间形式的大量使用。我要么发现，在我希望数据带有语义的情况下，名称元组就足够了(当有很多数据时特别有用)，或者我使用的对象不仅仅是pass。

尽管如此，它们实际上与简单的字典并没有什么不同。名称指向的值存储在对象的__dict__中。您还可以传递一个dict实例。虚点查找也增加了一些开销(在查看对象的字典之前，检查对象的类型是否有数据描述符)。

结论：

名称空间实例可能有一些缺点，但它可能更具可读性。可读性很重要。如果您认为您的程序需要一个简单的命名空间，请使用它。

但是，不要在名称空间中使用不需要任何操作的函数。这是误导性的，对任何人都没有意义。