本文实例讲述了Python中偏函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
python中偏函数
当一个函数有很多参数时,调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数,就可以简化调用者的负担。
比如,int()
函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()
函数默认按十进制转换:
> int('12345') 12345
但int()
函数还提供额外的base参数,默认值为10。如果传入base参数,就可以做 N 进制的转换:
> int('12345', base=8) 5349 > int('12345', 16) 74565
假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)
非常麻烦,于是,我们想到,可以定义一个int2()
的函数,默认把base=2传进去:
def int2(x, base=2): return int(x, base)
这样,我们转换二进制就非常方便了:
> int2('1000000') 64 > int2('1010101') 85
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2()
,可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2:
> import functools > int2 = functools.partial(int, base=2) > int2('1000000') 64 > int2('1010101') 85
所以,functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数,少的参数需要在创建时指定默认值,这样,新函数调用的难度就降低了。
任务
在第7节中,我们在sorted这个高阶函数中传入自定义排序函数就可以实现忽略大小写排序。请用functools.partial把这个复杂调用变成一个简单的函数:
sorted_ignore_case(iterable)
要固定sorted()
的cmp参数,需要传入一个排序函数作为cmp的默认值。
参考代码:
#!/usr/bin/python #coding: utf-8 import functools # cmp = lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()) 最左边一定要有cmp = , 这样执行print的时候会执行 # 匿名函数中的cmp函数,关于为什么使用cmp = ,请看上面的例子中,base = 2, 如果说没有base = 的话,结果 # 肯定会出错 # cmp函数释义: # cmp(x,y) 函数用于比较2个对象,如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 # 用于排序中,默认从小到大 sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp = lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper())) print(sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])) # 不使用偏函数的时候 ''' def cmp_ignore_case(s1, s2): u1 = s1.upper() u2 = s2.upper() if u1 > u2: return 1 if u1 < u2: return -1 return 0 print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case) '''
运行结果:
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python面向对象程序设计入门与进阶教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python,偏函数
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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