在Python中，如何编写高效的Lambda函数，并通过性能测试比较其与常规函数定义的效率差异？请提供代码示例和测试方法。

在Python中，Lambda函数以其简洁性和便捷性在需要快速定义小功能时十分有用。编写高效的Lambda函数的关键在于确保函数体内只包含一个表达式，而且这个表达式要尽可能简单，避免复杂的逻辑判断或循环操作。这样不仅能够保持代码的清晰性，还能保证Lambda函数的性能不会因为额外的开销而降低。

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)

为了与常规函数定义进行性能比较，我们可以使用Python内置的`timeit`模块，它提供了准确的性能测试功能。下面提供一个代码示例，通过`timeit`模块测试Lambda函数和常规函数在执行同样任务时的性能差异：

import timeit
import math

# 定义一个常规函数来计算平方
def square_def(n):
    return n * n

# 使用timeit模块测试常规函数的性能
def_time = timeit.timeit('square_def(n)', globals=globals(), number=1000000)

# 定义一个Lambda函数来计算平方
square_lambda = lambda n: n * n

# 使用timeit模块测试Lambda函数的性能
lambda_time = timeit.timeit('square_lambda(n)', globals=globals(), number=1000000)

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)