请详解如何在Python中高效编写Lambda函数，并且通过性能测试展示其与常规函数定义的效率差异。

在Python中，Lambda函数是轻量级的匿名函数，用于实现简单的逻辑表达式。由于Lambda函数不支持复杂的逻辑结构，所以它们通常用于代码的简化。编写高效的Lambda函数，首先需要理解其表达式的限制和优势。Lambda函数的定义包括一个参数列表和一个单行表达式，如下所示：

参考资源链接：[Python lambda函数详解：简洁高效示例与效率验证](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4ccce7214c316eb570?spm=1055.2569.3001.10343)

lambda 参数列表: 表达式

关于性能比较，我们可以使用Python的`timeit`模块来测量不同函数定义的执行效率。例如，我们比较一个计算列表中每个元素平方的Lambda函数与用`def`关键字定义的函数：

import timeit

# 定义常规函数
def square_def(x):
    return x * x

# 定义Lambda函数
square_lambda = lambda x: x * x

# 测试常规函数的性能
time_def = timeit.timeit('square_def(i)', globals=globals(), number=1000000)

# 测试Lambda函数的性能
time_lambda = timeit.timeit('square_lambda(i)', globals=globals(), number=1000000)

# 输出性能测试结果
print(f

参考资源链接：[Python lambda函数详解：简洁高效示例与效率验证](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4ccce7214c316eb570?spm=1055.2569.3001.10343)