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什么是 functools.partial？
functools.partial 通过将参数部分应用于现有函数来创建新函数。这有助于在某些参数重复或固定的场景中简化函数调用。
python 中的 functools.partial 函数允许您“冻结”函数参数或关键字的某些部分，从而创建一个参数较少的新函数。当您想要修复函数的某些参数同时保持其他参数灵活时，它特别有用。
from functools import partial
基本语法
partial(func, *args, **kwargs)
- func：部分应用的函数。
- *args：要修复的位置参数。
- `kwargs`**：要修复的关键字参数。
返回的对象是一个新函数，其中固定参数被“冻结”，调用新函数时只需提供剩余的参数即可。
示例
1.部分修正争论
def power(base, exponent): return base ** exponent # create a square function by fixing exponent = 2 square = partial(power, exponent=2) # now, square() only needs the base print(square(5)) # output: 25 print(square(10)) # output: 100
此处，partial 创建了一个始终使用 exponent=2 的新函数 square。
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2.简化函数调用
假设您有一个具有多个参数的函数，并且您经常使用一些固定值来调用它。
def greet(greeting, name): return f"{greeting}, {name}!" # fix the greeting say_hello = partial(greet, greeting="hello") say_goodbye = partial(greet, greeting="goodbye") print(say_hello("alice")) # output: hello, alice! print(say_goodbye("alice")) # output: goodbye, alice!
3.部分用于映射
您可以使用partial来调整函数以进行地图等操作。
def multiply(x, y): return x * y # fix y = 10 multiply_by_10 = partial(multiply, y=10) # use in a map numbers = [1, 2, 3, 4] result = map(multiply_by_10, numbers) print(list(result)) # output: [10, 20, 30, 40]
4.具有默认参数的部分函数
partial 可以与已有默认参数的函数无缝协作。
def add(a, b=10): return a + b # fix b to 20 add_with_20 = partial(add, b=20) print(add_with_20(5)) # output: 25
5.与其他库（例如 pandas 或 json）结合
您可以将partial与pandas等库一起使用来简化重复操作。
import pandas as pd def filter_rows(df, column, value): return df[df[column] == value] # fix the column name filter_by_age = partial(filter_rows, column="age") # example dataframe data = pd.dataframe({"name": ["alice", "bob"], "age": [25, 30]}) result = filter_by_age(data, value=25) print(result)
何时使用 functools.partial
- 可重用逻辑：
- 当您想要创建具有固定参数的函数的可重用版本时。
- 简化回调：
- 对于 tkinter、asyncio 或线程等库很有用，其中回调通常需要更简单的签名。
- 函数式编程：
- 适用于地图、过滤器或类似操作。
- 提高可读性：
- 通过减少冗余参数使代码更清晰。
注释和最佳实践
- 检查部分函数： 您可以使用partial.func、partial.args 和partial.keywords 检查分部函数的冻结参数。
print(square.func) # original function (power) print(square.keywords) # {'exponent': 2} print(square.args) # ()
- 灵活性： 您可以在调用部分函数时覆盖冻结的参数。
print(square(5, exponent=3)) # output: 125 (exponent is overridden)
高级示例：使用 partial 实现高阶函数
def apply_discount(price, discount): return price - (price * discount) # Fix a 10% discount discount_10 = partial(apply_discount, discount=0.10) prices = [100, 200, 300] discounted_prices = map(discount_10, prices) print(list(discounted_prices)) # Output: [90.0, 180.0, 270.0]
使用 functools.partial 可以简化和清理你的代码，特别是在处理重复的函数调用或高阶函数时。如果您需要更多示例或高级用例，请告诉我！
