Python データ構造に関数を効率的に保存して呼び出すにはどうすればよいですか?

柔軟な呼び出しのために関数をデータ構造に保存する

Python コードを使用する場合、実行時に関数を構造化された方法で保存すると便利なことがよくあります。呼び出し。関数を使用してリストまたは辞書を作成しようとしているときに、質問で説明されているような制限に遭遇した可能性があります。

mydict = {
    'funcList1': [foo(), bar(), goo()],
    'funcList2': [foo(), goo(), bar()]}

このアプローチでは、関数が即座に呼び出され、誤った動作が発生します。この問題に対処するには、後で呼び出すために関数を識別子に関連付けることができる適切なデータ構造が必要です。

関数ディスパッチに辞書を使用する

Python 関数が最初です。 -class オブジェクト。変数に割り当ててデータ構造に保存できることを意味します。関数を辞書に保存するには、呼び出しの結果ではなく関数オブジェクトであることを確認して、関数を値として直接割り当てる必要があります。

例:

dispatcher = {'foo': foo, 'bar': bar}

この辞書では、キーは識別子、値は実際の関数オブジェクトへの参照です。 「foo」関数を呼び出すには、dispatcher['foo']() を呼び出すだけです。

リストへの複数の関数の保存

複数の関数を保存する必要がある場合グループとしてリストを使用できます。ただし、関数のリストを手動で呼び出すのは面倒な場合があります。これに対処するには、リストを反復処理して各関数を呼び出すヘルパー関数を作成できます。

def fire_all(func_list):
    for f in func_list:
        f()

dispatcher = {'foobar': [foo, bar], 'bazcat': [baz, cat]}
fire_all(dispatcher['foobar'])

このコードは、fire_all(dispatcher['foobar' の場合、'foo' 関数と 'bar' 関数の両方を呼び出します。

結論

辞書またはリストを使用して関数を保存すると、関数を動的に管理および呼び出すための柔軟で構造化されたアプローチが提供されます。これにより、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードの可読性と保守性を向上させることができます。

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