前言:
当前我们对“python引用参数”大概比较重视,朋友们都想要学习一些“python引用参数”的相关文章。那么小编同时在网摘上搜集了一些对于“python引用参数””的相关知识,希望兄弟们能喜欢,各位老铁们一起来学习一下吧!问题
你有一个被其他 python 代码使用的 callable 对象,可能是一个回调函数或者是一个处理器,但是它的参数太多了,导致调用时出错。
解决方案
如果需要减少某个函数的参数个数,你可以使用 functools.partial() 。partial() 函数允许你给一个或多个参数设置固定的值,减少接下来被调用时的参数个数。为了演 示清楚,假设你有下面这样的函数:
def spam(a, b, c, d): print(a, b, c, d)
现在我们使用 partial()函数来固定某些参数值:
>>> from functools import partial>>> s1 = partial(spam, 1) # a = 1>>> s1(2, 3, 4)1 2 3 4>>> s1(4, 5, 6)1 4 5 6>>> s2 = partial(spam, d=42) # d = 42>>> s2(1, 2, 3)1 2 3 42>>> s2(4, 5, 5)4 5 5 42>>> s3 = partial(spam, 1, 2, d=42) # a = 1, b = 2, d = 42>>> s3(3)1 2 3 42>>> s3(4)1 2 4 42>>> s3(5)1 2 5 42>>>
可以看出 partial()固定某些参数并返回一个新的 callable 对象。这个新的 callable 接受未赋值的参数,然后跟之前已经赋值过的参数合并起来,最后将所有参数传递给原始函数。
讨论
本节要解决的问题是让原本不兼容的代码可以一起工作。下面我会列举一系列的例子。 第一个例子是,假设你有一个点的列表来表示(x,y)坐标元组。你可以使用下面的函数来计算两点之间的距离:
points = [ (1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8) ]import mathdef distance(p1, p2): x1, y1 = p1 x2, y2 = p2 return math.hypot(x2 - x1, y2 - y1)
现在假设你想以某个点为基点,根据点和基点之间的距离来排序所有的这些点。列表的 sort()方法接受一个关键字参数来自定义排序逻辑,但是它只能接受一个单个参数的函数(distance()很明显是不符合条件的)。现在我们可以通过使用partial()来解决这个问题:
>>> pt = (4, 3)>>> points.sort(key=partial(distance,pt))>>> points[(3, 4), (1, 2), (5, 6), (7, 8)]>>>
更进一步,partial() 通常被用来微调其他库函数所使用的回调函数的参数。例如,下面是一段代码,使用 multiprocessing来异步计算一个结果值,然后这个值被传递给一个接受一个result值和一个可选 logging 参数的回调函数:
def output_result(result, log=None): if log is not None: log.debug('Got: %r', result)# A sample functiondef add(x, y): return x + yif __name__ == '__main__': import logging from multiprocessing import Pool from functools import partial logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) log = logging.getLogger('test') p = Pool() p.apply_async(add, (3, 4), callback=partial(output_result, log=log)) p.close() p.join()
当给 apply_async() 提供回调函数时,通过使用 partial() 传递额外的 logging 参数。而 multiprocessing 对这些一无所知——它仅仅只是使用单个值来调用回调函 数。 作为一个类似的例子,考虑下编写网络服务器的问题,socketserver 模块让它变 得很容易。下面是个简单的 echo 服务器:
from socketserver import StreamRequestHandler, TCPServerclass EchoHandler(StreamRequestHandler): def handle(self): for line in self.rfile: self.wfile.write(b'GOT:' + line)serv = TCPServer(('', 15000), EchoHandler)serv.serve_forever()
不过,假设你想给 EchoHandler 增加一个可以接受其他配置选项的 __init__ 方法。比如:
class EchoHandler(StreamRequestHandler):# ack is added keyword-only argument. *args, **kwargs are# any normal parameters supplied (which are passed on) def __init__(self, *args, ack, **kwargs): self.ack = ack super().__init__(*args, **kwargs) def handle(self): for line in self.rfile: self.wfile.write(self.ack + line)
这么修改后,我们就不需要显式地在 TCPServer 类中添加前缀了。但是你再次运 行程序后会报类似下面的错误:
Exception happened during processing of request from ('127.0.0.1', 59834)Traceback (most recent call last):...TypeError: __init__() missing 1 required keyword-only argument: 'ack'
初看起来好像很难修正这个错误,除了修改 socketserver 模块源代码或者使用某 些奇怪的方法之外。但是,如果使用 partial() 就能很轻松的解决——给它传递 ack 参数的值来初始化即可,如下:
from functools import partialserv = TCPServer(('', 15000), partial(EchoHandler, ack=b'RECEIVED:'))serv.serve_forever()
在这个例子中,__init__() 方法中的 ack 参数声明方式看上去很有趣,其实就是 声明 ack 为一个强制关键字参数。关于强制关键字参数问题我们在 7.2 小节我们已经讨 论过了,读者可以再去回顾一下。 很多时候 partial() 能实现的效果,lambda 表达式也能实现。比如,之前的几个 例子可以使用下面这样的表达式:
points.sort(key=lambda p: distance(pt, p))p.apply_async(add, (3, 4), callback=lambda result: output_result(result,log))serv = TCPServer(('', 15000), lambda *args, **kwargs: EchoHandler(*args, ack=b'RECEIVED:',␣ ,→**kwargs))
这样写也能实现同样的效果,不过相比,会显得比较臃肿,对于阅读代码的人来讲也更加难懂。这时候使用 partial()可以更加直观的表达你的意图 (给某些参数预先赋值)。