问题:将带有参数的函数传递给Python中的另一个函数?
是否可以将带有参数的函数传递给Python中的另一个函数?
说出类似的内容:
def perform(function):
return function()
但是要传递的函数将具有以下参数:
action1()
action2(p)
action3(p,r)
回答 0
你是这个意思吗
def perform( fun, *args ):
fun( *args )
def action1( args ):
something
def action2( args ):
something
perform( action1 )
perform( action2, p )
perform( action3, p, r )
回答 1
这就是lambda的用途:
def Perform(f):
f()
Perform(lambda: Action1())
Perform(lambda: Action2(p))
Perform(lambda: Action3(p, r))
回答 2
您可以像这样从functools使用局部函数。
from functools import partial
def perform(f):
f()
perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))
也适用于关键字
perform(partial(Action4, param1=p))
回答 3
使用functools.partial,而不是lambdas!而且Ofc Perform是一个无用的函数,您可以直接传递函数。
for func in [Action1, partial(Action2, p), partial(Action3, p, r)]:
func()
回答 4
(几个月后)一个很小的真实示例,其中lambda很有用,但部分没有用:
说您想要通过2维函数的各种1维横截面,例如穿过一排山丘的切片。quadf( x, f )
接受一维f
并调用它x
。
称其为y = -1 0 1处的垂直切割和x = -1 0 1处的水平切割
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 )
据我所知,partial
不能这样做-
quadf( y, partial( f, x=1 ))
TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'x'
(如何为此添加标签numpy,partial,lambda?)
回答 5
这称为部分函数,至少有3种方法可以做到这一点。我最喜欢的方式是使用lambda,因为它避免了对额外程序包的依赖,并且最不冗长。假设您有一个函数,add(x, y)
并且希望将add(3, y)
其他函数作为参数传递,以便其他函数确定用于y
。
使用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
创建自己的包装器
在这里,您需要创建一个返回部分函数的函数。这显然更加冗长。
# 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
从functools使用部分
这几乎与lambda
上面显示的相同。那我们为什么需要这个呢?有几个原因。简而言之,partial
在某些情况下可能会更快(请参阅其实现),并且您可以将其用于早期绑定而不是lambda的后期绑定。
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
回答 6
这是一种使用闭包的方法:
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)
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