python中偏函数的应用
一、什么是偏函数？
（1）在Python的functools模块众多的功能中，其中有一个就是偏函数，我们称之为 partial function
模块的概念我们下一篇在细讲。（2）我们都听过偏将军吧，在三国时代的官制中，系将军的辅佐，与裨将军两者都为杂号将军；今天我们要讲的偏函数，其实是函数的辅佐，什么意思呢，我们借助Python的help帮助函数，看一下：
这里我们主要说下红色圈的意思：
partial 一共有三个部分：
（1）第一部分也就是第一个参数，是一个函数，这个函数可以是你定义的，也可以是Python内置函数
（2）第二部分是一个可变参数，*args，比如内置函数max的参数就是一个可变参数，max（1,2,3,4,5）=5
（3）第三部分是一个关键字参数，比如内置函数int的第二个参数就是命名关键字参数，默认base=10，表示int转换时默认是10进制的：
partial函数的作用就是：将所作用的函数作为partial（）函数的第一个参数，原函数的各个参数依次作为partial（）函数的后续参数，原函数有关键字参数的一定要带上关键字，没有的话，按原有参数顺序进行补充。
文字描述显得有些无力，我们下面就开始讲一下，偏函数是怎么用的
二、偏函数的使用
A、偏函数的第二个部分(可变参数)，按原有函数的参数顺序进行补充，参数将作用在原函数上，最后偏函数返回一个新函数（类似于，装饰器decorator，对于函数进行二次包装，产生特殊效果；但又不同于装饰器，偏函数产生了一个新函数，而装饰器，可改变被装饰函数的函数入口地址也可以不影响原函数）
案例：我们定义一个sum函数，参数为*args可变，计算这些可变参数的和。
扩展：我们想要对sum函数求和后的结果，再加上10加上20甚至加更多，得到一个新的结果
实现：我们分别用decorator和partial来实现，对比一下二者的区别
（一）装饰器decorator 实现
我们上一篇，刚刚学过decorator，所以这里，我们直接看demo，应该会觉得很容易上手和理解：
test.py
# /usr/bin/env Python3 # -*- encoding:UTF-8 -*- from functools import wraps def sum_add(*args1): #我们要给我们的装饰器decorator，带上参数 def decorator(func): @wraps(func) #加上这句，原函数func被decorator作用后，函数性质不变 def my_sum(*args2): #注意，参数要和原函数保持一致，真正实行扩展功能的是外层的装饰器 my_s = 0 for n in args1: my_s = my_s +n #这个是我们新加的求和结果 return func(*args2) + my_s #这个，我们在原求和函数的结果上再加上s，并返回这个值 return my_sum #返回my_sum函数，该函数扩展原函数的功能 return decorator #返回我们的装饰器 @sum_add(10,20) #启用装饰器 对sum函数进行功能扩展 def sum(*args): s = 0 for n in args: s = s+n return s print(sum(1,2,3,4,5)) print(sum.__name__)
sum(1,2,3,4,5)返回的结果绝不是15，这样就失去了装饰器存在的意义，当然，这里，我们知道，sum最后返回的值应该是10+20+15 = 45，这样一来，我们的decorator就实现了我们想要的扩展功能，最后，发现，原函数sum的name属性，仍然是sum，说明，这种装饰扩展功能，不影响我们的原函数：
（二）偏函数 partial function 实现
这才是我们本篇的重点，准备好了，我们就开始：
我们先来看下普通函数，我们是怎么来实现
A：普通函数可变参数顺序执行
# /usr/bin/env Python3 # -*- encoding:UTF-8 -*- def sum(*args): s = 0 for n in args: s = s + n return s print(sum(10,20)+sum(1,2,3,4,5))
B：普通函数可变参数加关键字参数组合
针对上面的A过程，我们改下代码，使我们的代码看起来稍显复杂，但是略显专业：
# /usr/bin/env Python3 # -*- encoding:UTF-8 -*- def sum(*args,**others): s = 0 for n in args: s = s + n s1 = 0 for k in others: s1 = s1 + others[k] #我们还要算一下，关键字参数里蕴藏的求和结果，k是dict中的关键字key return s+s1 #最终，我们实现扩展功能，顺序参数和关键字参数结果相加 D= {'value1':10,'value2':20} print(sum(1,2,3,4,5,**D))
C：偏函数可变参数顺序填充一步到位
上面A和B我们都说过了，这两种方式都不好，显然，这么简单的事情，我们不必麻烦decorator了，那我们还有办法没？有，Python，给我们提供了偏函数，来吧，主角登场：
提示：两种使用partial功能方式
（1）import functools -->functools.partial(func,*args)
（2）from functools import partial -->partial(func,*args)
我们这里选第二种,我们看下demo：
# /usr/bin/env Python3 # -*- encoding:UTF-8 -*- from functools import partial def sum(*args): s = 0 for n in args: s = s + n return s sum_add_10 = partial(sum,10) #10 作用在sum第一个参数的位置 sum_add_10_20 = partial(sum,10,20) #10 20 分别作用在sum第一个和第二个参数的位置 print('A____________我们看下原函数sum的函数地址入口：') print(sum) print('B______我们看下partial函数返回函数的地址入口：') print(partial(sum,10)) print(sum_add_10(1,2,3,4,5)) # --> 10 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 25 print(sum_add_10_20(1,2,3,4,5)) # --> 10 + 20 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 45
通过几个例子，我们最终发现，还是偏函数比较方便，一行代码就搞定了，而且新定义的函数，可以根据函数名很容易知道，这个函数扩展的原函数是哪个，实现的效果是什么：
B、偏函数的第三个部分(关键字参数)，按原有函数的关键字参数进行填补，参数将作用在原函数上，最后偏函数返回一个新函数
案例：我们定义一个mod求余函数，两个参数，一个是被除数，一个是除数，除数我们这里用命名关键字参数表示，默认值2
扩展：我们的除数不固定，可以是对2就行求余，也可以对3，对4，总之我们需要指定除数的值
返回结果： True 或 False
实现：原函数实现和partial函数实现
demo如下：
# /usr/bin/env Python3 # -*- encoding:UTF-8 -*- import functools def mod(m,*,key=2): return m % key == 0 mod_to_2 = functools.partial(mod,key=2) print('A__3___使用原函数的默认关键字参数对2进行求余：') print(mod(3)) #对2进行求余-- 原函数 使用默认参数 print('B__3___使用偏函数对2进行求余：') print(mod_to_2(3)) #对2进行求余-- 新函数 --偏函数产生 mod_to_5 = functools.partial(mod,key=5) print('C__25___使用原函数的关键字参数对5进行求余：') print(mod(25,key=5)) #对5进行求余 -- 原函数 print('D__25___使用偏函数对5进行求余：') print(mod_to_5(25)) #对5进行求余 -- 新函数--偏函数产生
我们发现，实际上，偏函数的作用，其实和原函数差不多，只不过，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值，比如上述的对5进行求余，如果我们想知道，15,45,30这些数是否能够被5整除，那么，我们用原函数的话，就需要写三次，key=5，然而，我们用偏函数的话，只需要重复调用新产生的函数mod_to_5（15 or 45 or 30）即可，至于除数5，偏函数已经为我们设定了，因此：
当函数的参数个数太多，需要简化时，使用 functools.partial 可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。当然，decorator也可以实现，如果，我们不嫌麻烦的话。
结束语：
一种方案行不通的话，我们就换另一种方案，如果两种方案都行得通的话，我们确保那个最简单高效的方案，这样一来，最后受益的将是我们自己。
