Passando funções com argumentos para outra função em Python?
Pergunta
É possível passar funções com argumentos para outra função em Python?
Say para algo como:
def perform(function):
return function()
Mas as funções a serem passados ??terá argumentos como:
action1()
action2(p)
action3(p,r)
Solução
Você quer dizer isso?
def perform( fun, *args ):
fun( *args )
def action1( args ):
something
def action2( args ):
something
perform( action1 )
perform( action2, p )
perform( action3, p, r )
Outras dicas
Este é o lambda é a seguinte:
def Perform(f):
f()
Perform(lambda: Action1())
Perform(lambda: Action2(p))
Perform(lambda: Action3(p, r))
Você pode usar a função parcial de functools assim.
from functools import partial
def perform(f):
f()
perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))
Também funciona com palavras-chave
perform(partial(Action4, param1=p))
Use functools.partial, não lambdas! E OFC Perform é uma função inútil, você pode passar em torno de funções diretamente.
for func in [Action1, partial(Action2, p), partial(Action3, p, r)]:
func()
(meses mais tarde) um pequeno exemplo real onde lambda é útil, parcial não:
dizer que você quer várias secções transversais 1-dimensionais através de uma função 2-dimensional,
como fatias através de uma linha de colinas.
quadf( x, f )
leva a 1 d f
eo chama para vários x
.
Para chamá-lo para cortes verticais em y = -1 0 1 e cortes horizontais em x = -1 0 1,
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 )
Tanto quanto eu sei, partial
não pode fazer isso -
quadf( y, partial( f, x=1 ))
TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'x'
(Como adicionar tags Numpy, parcial, lambda para isso?)
Isso é chamado de funções parciais e há pelo menos 3 maneiras de fazer isso. Minha maneira favorita está usando lambda porque evita a dependência de pacote extra e é o menos detalhado. Suponha que você tenha uma função add(x, y)
e você quer passar add(3, y)
a alguma outra função como parâmetro de tal forma que a outra função decide o valor para y
.
Use lambda
# 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
Crie sua própria Wrapper
Aqui você precisa para criar uma função que retorna a função parcial. Esta é, obviamente, muito mais detalhado.
# 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
Use parcial de functools
Este é quase idêntico ao lambda
mostrado acima. Então por que precisamos disso? Há . Em suma, partial
pode ser pouco mais rápido em alguns casos (ver a sua implementação ) e que você pode usá-lo para o início de ligação vs lambda é ligação tardia.
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
Aqui está uma maneira de fazê-lo com um fechamento:
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)