Передача функций с аргументами другой функции в Python?

Question

Можно ли передать функции с аргументами другой функции в Python?

Скажи что-то вроде:

def perform(function):
    return function()

Но передаваемые функции будут иметь такие аргументы, как:

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

Answer 1

Ты имеешь 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 )

Answer 2

Вот для чего лямбда:

def Perform(f):
    f()

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

Answer 3

Вы можете использовать функцию part из functools следующим образом.

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))

Answer 4

Используйте functools.partial, а не лямбды! И ofc Perform - бесполезная функция, вы можете передавать функции напрямую.

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

Answer 5

(месяцы спустя) крошечный реальный пример, где лямбда полезна, частичная нет:
скажем, вы хотите различные одномерные сечения через 2-мерную функцию, как кусочки сквозь ряд холмов.
quadf( x, f ) берет 1-й f и вызывает его для различных x.
Чтобы вызвать это для вертикальных сокращений в y = -1 0 1 и горизонтальных сокращений в 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 может этого сделать -

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

(Как добавить теги NumPy, Partical, Lambda к этому?)

Answer 6

Это называется частичными функциями, и есть как минимум 3 способа сделать это. Мой любимый способ - использовать лямбду, потому что она позволяет избежать зависимости от дополнительного пакета и является наименее подробной. Предположим, у вас есть функция add(x, y) и вы хотите передать add(3, y) какой-либо другой функции в качестве параметра, чтобы другая функция определяла значение для y.

Использование 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 свой собственный упаковщик

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

Использовать частичное из functools

Это почти идентично lambda, показанному выше. Тогда зачем нам это? Есть несколько причин . Короче говоря, partial может быть немного быстрее в некоторых случаях (см. Его реализацию ) и что вы можете использовать его для раннего связывания 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

Answer 7

Вот способ сделать это с замыканием:

    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)