Python で引数付きの関数を別の関数に渡しますか?

Question

Python で引数付きの関数を別の関数に渡すことはできますか?

次のように言います:

def perform(function):
    return function()

ただし、渡される関数には次のような引数があります。

action1()
action2(p)
action3(p,r)

Answer 1

これはどういう意味ですか？

def perform( fun, *args ):
    fun( *args )

def action1( args ):
    something

def action2( args ):
    something

perform( action1 )
perform( action2, p )
perform( action3, p, r )

Answer 2

これはラムダの目的です：

def Perform(f):
    f()

Perform(lambda: Action1())
Perform(lambda: Action2(p))
Perform(lambda: Action3(p, r))

Answer 3

このようにfunctoolsから部分関数を使用できます。

from functools import partial

def perform(f):
    f()

perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))

キーワードでも動作します

perform(partial(Action4, param1=p))

Answer 4

ラムダではなくfunctools.partialを使用してください！そして、ofc Performは役に立たない関数です。関数を直接渡すことができます。

for func in [Action1, partial(Action2, p), partial(Action3, p, r)]:
  func()

Answer 5

（数か月後）ラムダが有用な小さな実例、部分的ではない：
2次元関数を通るさまざまな1次元の断面が必要だとします。 丘の列を通るスライスのように。
quadf（x、f）は1-d f を取り、さまざまな x に対して呼び出します。
y = -1 0 1での垂直カットとx = -1 0 1での水平カットに対して呼び出すには、

fx1 = quadf( x, lambda x: f( x, 1 ))
fx0 = quadf( x, lambda x: f( x, 0 ))
fx_1 = quadf( x, lambda x: f( x, -1 ))
fxy = parabola( y, fx_1, fx0, fx1 )

f_1y = quadf( y, lambda y: f( -1, y ))
f0y = quadf( y, lambda y: f( 0, y ))
f1y = quadf( y, lambda y: f( 1, y ))
fyx = parabola( x, f_1y, f0y, f1y )

私が知る限り、 partial はこれを行うことができません-

quadf( y, partial( f, x=1 ))
TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'x'

（タグnumpy、partial、lambdaをこれに追加する方法）

Answer 6

これは部分関数と呼ばれ、これを行うには少なくとも 3 つの方法があります。私のお気に入りの方法は、余分なパッケージへの依存を回避し、冗長性が最も低いラムダを使用する方法です。関数があると仮定します add(x, y) そしてあなたは合格したいのです add(3, y) 他の関数がパラメータとして値を決定するように、他の関数に渡します。 y.

ラムダを使用する

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# run example
def main():
    f = lambda y: add(3, y)
    result = runOp(f, 1) # is 4

独自のラッパーを作成する

ここでは、部分関数を返​​す関数を作成する必要があります。これは明らかにはるかに冗長です。

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# declare partial function
def addPartial(x):
    def _wrapper(y):
        return add(x, y)
    return _wrapper

# run example
def main():
    f = addPartial(3)
    result = runOp(f, 1) # is 4

functool の部分を使用する

これはほぼ同じです lambda 上に示しました。では、なぜこれが必要なのでしょうか?がある いくつかの理由. 。要するに、 partial 場合によってはもう少し速いかもしれません（詳細を参照してください） 実装）そして、それを初期バインディングとラムダの遅延バインディングに使用できること。

from functools import partial

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# run example
def main():
    f = partial(add, 3)
    result = runOp(f, 1) # is 4

Answer 7

クロージャーでそれを行う方法は次のとおりです。

    def generate_add_mult_func(func):
        def function_generator(x):
            return reduce(func,range(1,x))
        return function_generator

    def add(x,y):
        return x+y

    def mult(x,y):
        return x*y

    adding=generate_add_mult_func(add)
    multiplying=generate_add_mult_func(mult)

    print adding(10)
    print multiplying(10)