functools下的partial模块应用
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 math def distance(p1, p2): x1, y1 = p1 x2, y2 = p2 return math.hypot(x2 - x1, y2 - y1)
说明一下这里的math.hypot默认是以坐标原点为几点计算坐标到原点的直线距离
import math print(math.hypot(6,8)) >>>10
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 function def add(x, y): return x + y if __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, TCPServer class 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 partial serv = 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，不过相比而已会显得比较臃肿，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)。
