解析Python 偏函数用法全方位实现

脚本专栏 2024/11/17 佚名

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Python的functools模块中有一种函数叫“偏函数”，自从接触它以来，发现确实是一个很有用且简单的函数，相信你看完这篇文章，你也有相见恨晚的感觉。

我们都知道，函数入参可以设置默认值来简化函数调用，而偏函数的作用就是将入参进行默认填充，降低函数使用的难度。

如int()函数，可以将字符型转换为整型，且默认的都是以十进制形式来转换，那为什么一定是十进制呢？如果想用以二进制的形式转换呢？其实我们可以看一下int函数它本身的定义偏函数，一个让你相见恨晚的实用函数

可以看到int有两种用法，可以传一个位置参数，还可以多传一个关键字参数base，也就是基于什么格式转换，默认不传base参数是以十进制转换。所以，用二进制形式转换的话只要base=2即可（见下方代码）

value = int('10000')
print(value)  # 10000
 
value = int('10000', base=2)
print(value)  # 16

如果每次转换的字符串的时候都要输入base参数，显得很麻烦，因此偏函数的作用就体现出来了，可以使用functools.partial()函数来重新定义

from functools import partial

int2 = partial(int, base=2)
res = int2('10000')
print(res)   # 16

到这里，你应该已经感觉到了偏函数的一点点魅力吧，那我们再从多个角度进一步看透它。

自定义函数的使用

def add(a, b, c):
  print('a=',a,'b=',b,'c=',c)
  return a + b + c

add10 = partial(add, 10)
res = add10(1, 2)   # a= 10 b= 1 c= 2

如上代码中，partial(add, 10)入参并没有指定哪个关键字参数，函数却默认的将这个值传给了第一个参数a，那就说明，当没有指定默认参数时，默认赋值给第一个参数，余下参数按位置参数赋值。

当入参为可变参数时

def sum(*args):
  s = 0
  for n in args:
    s += n
  return s

sum10 = partial(sum, 10)
print(sum10(1))  # 11
print(sum10())   # 10

按上述理解，没有指定默认参数时，默认赋给第一个参数，那么第一个参数永远是10，后面再传入参的话就从第二个参数开始计算，因此会实现10 + 1 = 11 的结果。同样，如果不继续传参的话，只有默认的10，所以结果就是10

当入参为可变关键字参数时

D = {'value1':10, 'value2':20}
V = {'Default':100}
def show(**kw):
  for k in kw:
    print(k, kw.get(k))

showDef = partial(show, **V)
showDef(**D)
# Default 100
# value1 10
# value2 20

同理，此时入参由于是可变参数，因此默认是第一个传入，先打印Default关键字，这里关注一下函数的写法，可变关键字参数要写成（**V）

当入参为限制的关键字参数时

def student(name, * , age, city):
  print('name:',name, 'age:',age, 'city:',city)

studentAge = partial(student, age=20)
studentAge('Tom','Beijing')
# TypeError: student() takes 1 positional argument but 2 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given

我们知道，当用*号分隔开，表示后面的关键字参数是必传的，因此对于默认参数也是同样适用，即当参数为必传时，偏函数也需要对每个关键字参数设置默认值。因此修改后为

studentAge = partial(student, age=20, city='Beijing')
studentAge('Tom') # name: Tom age: 20 city: Beijing

综上，偏函数可以将目标函数的部分参数固化后，重新定义为新的函数，降低了编码的复杂度，尤其是当参数很多的时候，或者只用到其中某些参数的场景下时，效果更为显著。

到这里，你是否有了相见恨晚的感觉呢？简单函数小技巧，非常实用的偏函数用法就介绍完了，更多相关Python 偏函数内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

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