## Bilakah Anda Harus Memilih functools.partial Daripada Lambdas dalam Python?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-10-25 10:17:31
asal
869 orang telah melayarinya

## When Should You Choose functools.partial Over Lambdas in Python?

Python: Mendedahkan Kepentingan functools.partial

Functools.partial menawarkan beberapa kelebihan berbeza berbanding lambda:

Introspeksi Fungsi Dipertingkat

Tidak seperti lambda, separa membenarkan introspeksi ke dalam fungsi asas:

  • partial_function.func mengembalikan fungsi yang dibalut.
  • fungsi_separa args menyediakan argumen kedudukan tetap.
  • fungsi_separa.kata kunci mengandungi hujah kata kunci tetap.

Timpa Argumen Kata Kunci

Fungsi separa boleh mengatasi hujah kata kunci tetap semasa seruan:

<code class="python">f = functools.partial(int, base=2)
f('23', base=10)  # Returns 23</code>
Salin selepas log masuk

Penyesuaian Luas

Walaupun lambdas terhad kepada menyatakan ungkapan tunggal, sokongan separa:

  • Tetapan atribut untuk menyimpan metadata tambahan tentang fungsi.
  • Pengendalian hujah kata kunci yang rumit, menjadikannya sesuai untuk senario yang tidak mudah dikendalikan oleh lambdas.

Kebolehbacaan

Kebolehbacaan adalah subjektif, tetapi kejelasan separa dalam menentukan hujah tetap dan keupayaan introspeksinya boleh dikatakan menjadikannya lebih mudah difahami daripada ungkapan lambda yang kompleks.

Kesimpulan

Functools. separa menyediakan keupayaan berharga di luar lambdas, termasuk introspeksi fungsi, mengatasi hujah kata kunci dan penyesuaian yang meluas. Ciri ini meningkatkan kebolehbacaannya dan menjadikannya alat yang berguna dalam pembangunan Python.

Atas ialah kandungan terperinci ## Bilakah Anda Harus Memilih functools.partial Daripada Lambdas dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!