Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python **Bilakah Anda Harus Memilih `functools.partial` Daripada Lambdas untuk Aplikasi Separa?**

**Bilakah Anda Harus Memilih `functools.partial` Daripada Lambdas untuk Aplikasi Separa?**

Oct 27, 2024 am 05:43 AM

**When Should You Choose `functools.partial` Over Lambdas for Partial Application?**

Functools.partial: Alat Lebih Khusus untuk Aplikasi Separa

Aplikasi separa ialah teknik berkuasa yang membolehkan anda mencipta fungsi baharu daripada sedia ada satu dengan pra-menetapkan beberapa hujah. Kedua-dua lambda dan functools.partial boleh digunakan untuk tujuan ini, tetapi functools.partial menawarkan beberapa kelebihan unik.

Penghadan Lambdas

Manakala lambdas menyediakan ringkas dan ringkas cara untuk mencipta fungsi, mereka mempunyai had tertentu:

  • Badan mereka mestilah satu ungkapan, yang boleh menjadi sekatan apabila anda perlu melakukan operasi yang kompleks.
  • Mereka tidak membenarkan anda untuk menentukan argumen kata kunci.
  • Mereka tidak mempunyai keupayaan introspeksi, seperti mengakses fungsi asal atau argumen yang telah ditetapkan.

Faedah Functools.separa

Berbeza dengan lambdas, functools.partial menawarkan beberapa faedah:

  • Tetapan Atribut: Fungsi separa yang dicipta menggunakan functools.partial mempunyai atribut yang memberikan introspeksi, seperti fungsi asal (f.func), argumen kedudukan yang telah ditetapkan (f.args) dan argumen kata kunci yang telah ditetapkan (f.keywords).
  • Pengganti Hujah Kata Kunci: Anda boleh mengatasi argumen kata kunci yang telah ditetapkan semasa memanggil fungsi separa, membenarkan kefleksibelan yang lebih besar.
  • Kebolehbacaan Dipertingkat: Untuk aplikasi separa kompleks dengan berbilang argumen, functools.partial selalunya boleh membawa kepada kod yang lebih mudah dibaca dan boleh diselenggara berbanding menggunakan lambda dengan ungkapan bersarang.

Contoh

Pertimbangkan contoh berikut:

<code class="python">import functools

def sum2(x, y):
    return x + y

incr2 = functools.partial(sum2, 1)
result = incr2(4)  # Equivalent to sum2(1, 4)
print(result)  # Output: 5</code>
Salin selepas log masuk

Dalam contoh ini, functools.partial digunakan untuk mencipta fungsi separa yang dipanggil incr2, yang terikat kepada hujah pertama sum2. Ini membolehkan anda memanggil incr2 dengan satu argumen (y), yang ditambahkan pada argumen yang telah ditetapkan (1).

Kesimpulan

Sementara lambdas kekal sebagai alat berguna untuk aplikasi separa mudah, functools.partial menyediakan fungsi tambahan dan fleksibiliti untuk senario yang lebih kompleks. Tetapan atributnya, penggantian hujah kata kunci dan kebolehbacaan yang dipertingkat menjadikannya alat khusus dan berharga untuk aplikasi separa dalam Python.

Atas ialah kandungan terperinci **Bilakah Anda Harus Memilih `functools.partial` Daripada Lambdas untuk Aplikasi Separa?**. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles