六、部分函数的封装
部分函数是一个惹人喜爱的函数特性。它们可以让您的函数接收X个参数的函数,同时,将一些参数固定,就能得到一个只能接收您没规定的参数的新函数。下面举例进行说明,函数add()可接收两个参数,并返回结果,现在如果把一个参数固定为5,我们就会得到一个新函数——仅仅接收一个参数,代码如下所示:
from functools import partial
def add(a, b):
return a + b
add5 = partial(add, 5)
assert add5(8) == 13
def add(a, b):
return a + b
add5 = partial(add, 5)
assert add5(8) == 13
当使用要求参数总是相同的API的时候,部分函数会非常有用。可以考虑一个web应用程序接口,在每个方法中都是要求一个用户名和一个密码。如果您创建一个固定了用户名和口令的部分函数,会给开发带来非常大的便利,因为您不必传递参数了。同时,您的代码也会因此而变得更安全,因为用户名和密码不会出现在所有调用站点中。
然而,直到Python 3.1为止,部分函数仍有许多让人不快的限制。 因为它们无法封装。好在Python 3.1解决了这个问题,下面是一个例子:
import pickle
from functools import partial
def add(a, b):
return a + b
s = pickle.dumps(partial(add, 10))
add10 = pickle.loads(s)
assert add10(8) == 18
from functools import partial
def add(a, b):
return a + b
s = pickle.dumps(partial(add, 10))
add10 = pickle.loads(s)
assert add10(8) == 18
这段代码可以在Python 3.1下运行通过,但是在Python 3.0及更早版本下面会出错,如下所示:
Traceback (most recent call last):
File "test_partial_pickle.py", line 12, in <module>
s = pickle.dumps(partial(add, 10))
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 1366, in dumps
Pickler(file, protocol).dump(obj)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 224, in dump
self.save(obj)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 306, in save
rv = reduce(self.proto)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/copy_reg.py", line 69, in _reduce_ex
raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__
TypeError: can't pickle partial objects
File "test_partial_pickle.py", line 12, in <module>
s = pickle.dumps(partial(add, 10))
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 1366, in dumps
Pickler(file, protocol).dump(obj)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 224, in dump
self.save(obj)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 306, in save
rv = reduce(self.proto)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.5/lib/python2.5/copy_reg.py", line 69, in _reduce_ex
raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__
TypeError: can't pickle partial objects
在使用processing模块进行并行程序设计的时候,人们喜欢把函数和部分函数封装起来。自Python 2.6以来,processing模块已经成为标准程序库的一部分,是利用现代多核机器的非常好的Python解决方案。实际上,processing模块会封装进程之间传递的所有一切,所以可封装的部分函数提高了它的表达力并增加了可用的工具。