Python 中的“functoolspartial”是什么？

在文章实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《Python 中的“functoolspartial”是什么？》，聊聊，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

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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。

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

1. 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。
2. 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。
3. 函数式编程：
   • 适用于地图、过滤器或类似操作。
4. 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！

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python 中的“functoolspartial”是什么？》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！