Passare funzioni con argomenti a un'altra funzione in Python?

È possibile passare funzioni con argomenti a un'altra funzione in Python?

Dì qualcosa come:

def perform(function):
    return function()

Ma le funzioni da passare avranno argomenti come:

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

Intendi questo?

def perform( fun, *args ):
    fun( *args )

def action1( args ):
    something

def action2( args ):
    something

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

Questo è lambda per:

def Perform(f):
    f()

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

È possibile utilizzare la funzione parziale da functools in questo modo.

from functools import partial

def perform(f):
    f()

perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))

Funziona anche con parole chiave

perform(partial(Action4, param1=p))

Usa functools.partial, non lambdas! E ofc Perform è una funzione inutile, puoi passare direttamente alle funzioni.

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

(mesi dopo) un piccolo esempio reale in cui lambda è utile, parziale no:
supponiamo che tu voglia varie sezioni trasversali monodimensionali attraverso una funzione bidimensionale, come fette attraverso una fila di colline.
quadf( x, f )prende un 1-d fe lo chiama per vari x.
Per chiamarlo per tagli verticali su y = -1 0 1 e tagli orizzontali su 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 )

Per quanto ne so, partialnon posso farlo -

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

(Come aggiungere tag numpy, parziale, lambda a questo?)

Questo si chiama funzioni parziali e ci sono almeno 3 modi per farlo. Il mio modo preferito è usare lambda perché evita la dipendenza da pacchetti extra ed è il meno dettagliato. Supponiamo di avere una funzione add(x, y)e di voler passare add(3, y)ad un'altra funzione come parametro in modo che l'altra funzione decida il valore pery .

Usa 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

Crea il tuo wrapper

Qui è necessario creare una funzione che restituisca la funzione parziale. Questo è ovviamente molto più dettagliato.

# 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

Usa parziale da functools

Questo è quasi identico a quello lambdamostrato sopra. Allora perché ne abbiamo bisogno? Ci sono alcuni motivi . In breve, partialin alcuni casi potrebbe essere un po 'più veloce (vedi la sua implementazione ) e puoi usarlo per il binding anticipato rispetto al binding tardivo lambda.

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

Ecco un modo per farlo con una chiusura:

    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)