python的partial()用法说明

本文介绍Python中functools模块的partial函数,演示如何通过冻结部分参数创建新的函数,提高代码复用性和可读性。同时,讨论了partial对象的属性及如何手动复制元数据。

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在functools模块中有一个工具partial(),可以用来"冻结"一个函数的参数,并返回"冻结"参数后的新函数。

很简单的解释,也是官方手册给的示例。对于int()函数,它可以将给定的数值转换成十进制整数,转换时可以指定以几进制的方式解析给定的数。例如:

# 以10进制解析123,并转换成10进制整数
>>> int("123")
123

# 以2进制解析10101,并转换成10进制整数
>>> int("10101", base=2)
21

# 以13进制解析"abc12c",并转换成10进制整数
>>> int("abc12c", base=13)
4053672

现在不想这样指定base=2参数来将二进制转换为10进制整数了,而是像普通函数一样,直接指定待转换的值即可。于是,定义另外一个函数来封装int(),例如:

def inttwo(x):
    return int(x, base=2)

inttwo("10101")

functools中提供的partial()就是做类似事情的:

inttwo = partial(int, base=2)

它表示int()中指定参数base=2,也就是"冻结"了这个参数。

>>> from functools import partial
>>> inttwo = partial(int,base=2)
>>> inttwo("10101")
21

之所以"冻结"加上了引号,是因为可以在inttwo()中再次指定参数来覆盖partial()中"冻结"的参数:

>>> inttwo("10101",base=10)
10101

回头再看partial()的定义:

functools.partial(func, *args, **keywords)

从它的定义不难知道,不仅仅是像int()中base这样的kw参数格式,位置参数args也一样能"冻结"。

partial()返回的其实是一个partial对象,这个对象包含了3个特殊的属性:

>>> dir(inttwo)
[...... 'args', 'func', 'keywords']
  • func表示该对象所封装的原始函数
  • args表示"冻结"的位置参数列表
  • keywords表示"冻结"的关键字参数
>>> inttwo.func
<class 'int'>
>>> inttwo.args
()
>>> inttwo.keywords
{'base': 2}

另外需要注意的是,partial()不会保留封装函数的元数据,比如注释文档、注解等。

>>> def myfunc(x:int, y:int) -> int:
...     ''' sum x + y '''
...     return x + y


# 函数元数据信息
>>> myfunc.__doc__
' sum x + y '
>>> myfunc.__annotations__
{'x': <class 'int'>, 'y': <class 'int'>, 'return': <class 'int'>}

# partial()包装后的函数,没有函数元数据
>>> newfunc = functools.partial(myfunc,y=3)

所以如果需要这些元数据,必须自己手动将元数据赋值给partial对象:

>>> newfunc.__doc__ = myfunc.__doc__
>>> newfunc.__annotations__ = myfunc.__annotations__
>>> newfunc.__doc__
' sum x + y '
>>> newfunc.__annotations__
{'x': <class 'int'>, 'y': <class 'int'>, 'return': <class 'int'>}

最后,除了partial()可以将函数的参数"冻结",functools还提供了partialmethod()将方法的参数"冻结",但基本上用不上,就连partial()也很少用。

### Python 中 `functools.partial` 的概念与用法 #### 什么是偏函数? 在编程领域,偏函数是一种通过预先设定某些参数来创建新函数的技术。这种技术允许开发者基于现有的函数生成新的函数版本,在这些新版本中,部分输入参数已经被提前定。 Python 提供了一个内置模块 `functools` 来支持这一功能,其中的关键组件是 `partial` 函数[^1]。它能够帮助我们定义一个带有默认参数的新函数,从而减少重复代码并提升程序的可读性和灵活性[^2]。 --- #### 如何使用 `functools.partial` 以下是关于如何利用 `functools.partial` 创建偏函数的具体说明: ##### 基本语法 ```python from functools import partial new_function = partial(original_function, arg1=value1, arg2=value2...) ``` 在此结构中: - `original_function`: 是要被封装的基础函数。 - `arg1`, `arg2...`: 表示传递给基础函数的部分或全部参数。 当调用 `new_function` 时,未固定的参数会被追加到已经设置好的参数之后一起传入原始函数执行[^3]。 --- ##### 实际案例分析 下面展示几个具体的例子以便更好地理其工作原理: ###### 示例一:简单数值运算 假设有一个计算两数乘积的方法如下所示: ```python def multiply(x, y): return x * y ``` 如果经常需要用到某个特定倍率(比如三倍),可以借助 `partial` 构建专用版方法: ```python triple = partial(multiply, y=3) print(triple(7)) # 结果为 21 ``` 这里我们将第二个变量固定为了常量 '3' ,因此每次只需提供第一个操作数即可完成整个过程[^4]。 ###### 示例二:字符串拼接处理 考虑这样一个场景——频繁向某条消息前缀附加额外信息: ```python def add_prefix(prefix, message): return f"{prefix}: {message}" info_logger = partial(add_prefix, prefix="INFO") print(info_logger("System started")) # 输出 "INFO: System started" ``` 上述片段展示了怎样快速定制日志记录器的行为模式而无需每次都手动指定相同的上下文数据[^5]。 --- #### 属性访问 除了基本的功能外,`partial` 还暴露了一些有用的内部细节供外部查询或者进一步修改用途。例如可以通过 `.func` 获取底层关联的真实实现;以及依靠 `.args/.keywords` 查看当前存储的状态配置情况等: ```python t_fn = partial(test_func2, 1, 2) res = t_fn(3) print(t_fn.func) # 显示原生目标函数对象本身 print(t_fn.args) # 列举所有已知的位置型实参列表 ``` --- ### 总结 综上所述,`functools.partial` 不仅简化了复杂逻辑表达方式还增强了现有工具链之间的互操作能力。合理运用它可以显著改善项目质量同时降低维护成本。
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