Передача функций с аргументами в другую функцию в Python?
Вопрос
Можно ли передавать функции с аргументами в другую функцию в Python?
Скажите что-то вроде:
def perform(function):
return function()
Но передаваемые функции будут иметь такие аргументы, как:
action1()
action2(p)
action3(p,r)
Решение
Вы имеете в виду это?
def perform( fun, *args ):
fun( *args )
def action1( args ):
something
def action2( args ):
something
perform( action1 )
perform( action2, p )
perform( action3, p, r )
Другие советы
Вот для чего нужна лямбда:
def Perform(f):
f()
Perform(lambda: Action1())
Perform(lambda: Action2(p))
Perform(lambda: Action3(p, r))
Вы можете использовать частичную функцию из functools вот так.
from functools import partial
def perform(f):
f()
perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))
Также работает с ключевыми словами
perform(partial(Action4, param1=p))
Используйте functools.partial, а не лямбды!И, конечно, Perform — бесполезная функция, вы можете передавать функции напрямую.
for func in [Action1, partial(Action2, p), partial(Action3, p, r)]:
func()
(месяцы спустя) крошечный реальный пример, где лямбда полезна, частичная нет:
Скажем, вы хотите различные одномерные поперечные сечения через 2-мерную функцию, например, среза через ряд холмов.
quadf( x, f )
занимает 1 день f
и называет его по-разному x
.
Чтобы вызвать его для вертикальных разрезов при y = -1 0 1 и горизонтальных разрезов при 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 )
Насколько я знаю, partial
не могу этого сделать --
quadf( y, partial( f, x=1 ))
TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'x'
(Как добавить к этому теги numpy, частичное, лямбда?)
Это называется частичными функциями, и есть как минимум 3 способа сделать это.Мой любимый способ — использовать лямбду, поскольку он позволяет избежать зависимости от дополнительных пакетов и является наименее многословным.Предположим, у вас есть функция add(x, y)
и ты хочешь пройти add(3, y)
какой-либо другой функции в качестве параметра, так что другая функция определяет значение для y
.
Использовать лямбда
# 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
Создайте свою собственную оболочку
Здесь вам нужно создать функцию, которая возвращает частичную функцию.Это, очевидно, намного более многословно.
# 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
Используйте частичное из functools
Это почти идентично lambda
показано выше.Тогда зачем нам это нужно?Есть несколько причин.Суммируя, partial
в некоторых случаях может быть немного быстрее (см. выполнение) и что вы можете использовать его для раннего связывания по сравнению с поздним связыванием лямбды.
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
Вот способ сделать это с закрытием:
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)