Python中的偏函数及其广泛应用方式

龙叔

在 Python 中，

1. functools.partial

复制代码

提供了一种独特且强大的机制——偏函数，它允许我们创建一个新函数，该函数具有预设的固定参数值，从而简化函数调用、封装复杂逻辑并提升代码的可读性和可维护性。
本文将详细介绍偏函数的概念，并通过一系列实际应用场景展示其在不同领域的广泛适用性。

一、偏函数的基本概念

在 Python 中，

1. functools.partial

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可以将一个函数和一组预设参数相结合，生成一个新的函数。调用这个新函数时，只需提供其余未固定的参数即可。
偏函数主要用于以下几种情况：

• 简化函数调用：当某个函数有多个参数，而你在多次调用时总是有一部分参数保持不变时，可以通过偏函数提前“固化”这些参数，从而简化后续的调用过程。
  
• 函数装饰或定制：在构建程序组件时，有时需要对通用函数进行个性化设置，偏函数能够帮助你创建这种带有部分默认参数的定制化版本。
  

来看一个简单的示例：

1. from functools import partial
   
2. 
   
3. # 原始函数，假设是一个计算总和的函数，接受三个参数
   
4. def calculate_sum(a, b, c):
   
5.     return a + b + c
   
6. 
   
7. # 创建一个偏函数，预先设定 b 参数为 10
   
8. sum_with_b_10 = partial(calculate_sum, b=10)
   
9. 
   
10. # 调用偏函数时，只需要提供 a 和 c 参数
    
11. result = sum_with_b_10(5, c=15)
    
12. print(result)  # 输出：30
    
13. 
    
14. # 因为偏函数 sum_with_b_10 已经预设了 b=10，所以这里不需要显式地传递 b
    
15. another_result = sum_with_b_10(7, 8)
    
16. print(another_result)  # 输出：25 （实际上是 7 + 10 + 8）

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在这个例子中，

1. calculate_sum

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函数原本需要三个参数，但是通过

1. partial

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创建了一个新函数

1. sum_with_b_10

复制代码

，该函数默认将第二个参数

1. b

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设置为 10。因此，每次调用

1. sum_with_b_10

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时，它会自动带入

1. b=10

复制代码

进行计算。

二、偏函数在不同场景的应用


1. 在函数式编程中的应用

• 高阶函数处理数据使用
  

偏函数一个重要的应用在于函数式编程风格的实现，特别是在使用高阶函数处理数据时。
例如，在使用

1. map()

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或

1. filter()

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函数对集合对象进行操作时，如果需要应用某个具有固定参数的函数，偏函数就能派上用场。
举个例子，假设我们要对一个整数列表求每个数的平方根，但因为

1. math.sqrt()

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函数并不处理负数，我们需要先过滤出正数后再计算平方根。
我们可以使用偏函数和

1. filter()

复制代码

、

1. map()

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函数配合完成此任务：

1. import math
   
2. from functools import partial
   
3. 
   
4. # 创建一个只接收一个参数的 sqrt 函数版本，忽略其初始的 domain 参数
   
5. sqrt_positive = partial(math.sqrt, domain='real')
   
6. 
   
7. # 定义数据
   
8. numbers = [16, -9, 4, -1, 9]
   
9. 
   
10. # 先过滤出正数，然后对每个正数求平方根
    
11. positive_roots = map(sqrt_positive, filter(lambda x: x >= 0, numbers))
    
12. 
    
13. # 转换为列表并打印结果
    
14. print(list(positive_roots))  # 输出：[4.0, 2.0, 3.0]

复制代码

以上代码中，

1. sqrt_positive

复制代码

是

1. math.sqrt

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函数的一个偏函数版本，忽略了原函数的

1. domain

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参数。
通过与

1. filter()

复制代码

和

1. map()

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结合，我们可以简洁高效地处理数据集，体现了函数式编程的思路和优势。

• 处理类的方法时使用
  

在处理类的方法时，如果想给方法预设类实例作为第一个参数（即

1. self

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），可以利用偏函数来实现。例如：

1. class MyClass:
   
2.     def method(self, x, y):
   
3.         return x * y
   
4. 
   
5. # 创建一个 MyClass 实例
   
6. my_instance = MyClass()
   
7. 
   
8. # 使用 functools.partial 将 my_instance.method 方法转化为一个偏函数，并固定 self 参数
   
9. method_partial = partial(my_instance.method, my_instance)
   
10. 
    
11. # 现在可以直接调用偏函数并只传入 x 和 y 参数
    
12. result = method_partial(3, 4)
    
13. print(result)  # 输出：12
    
14. 
    
15. # 此时 method_partial 相当于执行了 my_instance.method(3, 4)

复制代码

• 支持保留原始函数的元信息
  

支持保留原始函数的元信息（如

1. __name__

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、

1. __doc__

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等属性），这对于调试和文档生成十分有用。以下是关于这部分特性的示例：

1. from functools import partial
   
2. 
   
3. def original_func(a, b, c=1, d=2):
   
4.     """这是一个原始函数的文档字符串"""
   
5.     print(f"a: {a}, b: {b}, c: {c}, d: {d}")
   
6. 
   
7. # 创建偏函数，并更改默认参数
   
8. partially_applied_func = partial(original_func, c=10, d='new_default')
   
9. 
   
10. # 偏函数保留了原始函数的 __name__ 和 __doc__
    
11. print(partially_applied_func.__name__)  # 输出：original_func
    
12. print(partially_applied_func.__doc__)   # 输出：这是一个原始函数的文档字符串
    
13. 
    
14. # 调用偏函数
    
15. partially_applied_func(3, 4)  # 输出：a: 3, b: 4, c: 10, d: new_default

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值得注意的是，尽管偏函数在某些方面类似于闭包（closure），但它并不会捕获自由变量（非全局也非局部的变量），而是直接存储预设的参数值。而且，偏函数并不能增加原函数的功能，只是提供了一种方便的方式来创建参数部分固定的函数版本。

2.在装饰器中的应用

装饰器通常用于在不改变原有函数代码的情况下为其添加新的功能。然而，有时装饰器本身可能需要传递参数，此时可以结合偏函数来实现带参数的装饰器。
下面是一个使用偏函数实现带参数装饰器的简单示例：

1. from functools import wraps
   
2. from functools import partial
   
3. 
   
4. # 假设我们有一个日志装饰器，需要记录每个函数的执行时间
   
5. def log_decorator(prefix='', suffix=''):
   
6.     def decorator(func):
   
7.         @wraps(func)
   
8.         def wrapper(*args, **kwargs):
   
9.             start_time = time.time()
   
10.             result = func(*args, **kwargs)
    
11.             end_time = time.time()
    
12.             print(f"{prefix}Function execution time: {end_time - start_time}{suffix}")
    
13.             return result
    
14.         return wrapper
    
15.     return decorator
    
16. 
    
17. # 创建一个带参数的装饰器实例
    
18. log_time_decorator = partial(log_decorator, prefix="[INFO] ", suffix=" seconds\n")
    
19. 
    
20. @log_time_decorator
    
21. def slow_function(n):
    
22.     time.sleep(n)
    
23.     return n * n
    
24. 
    
25. # 调用函数
    
26. slow_function(2)  # 输出：[INFO] Function execution time: X.XX seconds

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在上面的例子中，

1. log_decorator

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是一个普通的装饰器函数，它接受

1. prefix

复制代码

和

1. suffix

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两个参数用于格式化输出信息。
我们通过

1. functools.partial

复制代码

创建了一个预设了

1. prefix

复制代码

和

1. suffix

复制代码

的装饰器

1. log_time_decorator

复制代码

，然后将其应用于

1. slow_function

复制代码

函数，使得每次调用

1. slow_function

复制代码

时都会记录并打印其执行时间。
通过这种方式，偏函数允许我们根据具体需求定制装饰器行为，增加了装饰器的灵活性和可复用性。

3. 在GUI 编程中的应用

• GUI编程中使用
  

偏函数在 GUI 编程，例如，在 Tkinter GUI 库中，事件处理函数通常需要绑定到控件上，而一些通用的事件处理逻辑可能需要携带额外的上下文信息。
这时，我们可以创建偏函数来预置这些上下文信息，便于在事件触发时正确地执行相应操作。

1. import tkinter as tk
   
2. from functools import partial
   
3. 
   
4. def generic_button_handler(context_info, button_text):
   
5.     print(f"The button '{button_text}' was clicked with context: {context_info}")
   
6. 
   
7. root = tk.Tk()
   
8. 
   
9. # 假设 context_info 是一个需要传递给事件处理函数的变量
   
10. context_info = {"username": "John Doe"}
    
11. 
    
12. # 创建一个预置了 context_info 的偏函数
    
13. button_click_handler = partial(generic_button_handler, context_info)
    
14. 
    
15. # 创建按钮并将偏函数绑定为点击事件的处理函数
    
16. button1 = tk.Button(root, text="Button 1")
    
17. button1.config(command=partial(button_click_handler, "Button 1"))
    
18. 
    
19. button2 = tk.Button(root, text="Button 2")
    
20. button2.config(command=partial(button_click_handler, "Button 2"))
    
21. 
    
22. button1.pack()
    
23. button2.pack()
    
24. 
    
25. root.mainloop()

复制代码

在这个 Tkinter 示例中，

1. generic_button_handler

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是一个通用的按钮点击事件处理函数，通过使用偏函数

1. button_click_handler

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，我们可以在创建按钮时预置好

1. context_info

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变量，并根据不同的按钮传递不同的

1. button_text

复制代码

参数。
这样，在按钮被点击时，事件处理函数既能获取到预置的上下文信息，又能区分出是哪个按钮触发的事件。

• 事件处理中使用
  

偏函数在处理回调函数、事件监听以及响应式编程框架中也有着重要意义。
例如，在 PyQt 或 PySide 等图形用户界面（GUI）库中，我们经常需要将函数作为信号槽（slot）绑定到信号（signal），此时若有一些通用的上下文信息需要传递给槽函数，就可以使用偏函数。

1. from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QPushButton
   
2. from PyQt5.QtCore import QObject, pyqtSignal
   
3. from functools import partial
   
4. 
   
5. class MyObject(QObject):
   
6.     signal_clicked = pyqtSignal(str)
   
7. 
   
8.     def __init__(self):
   
9.         super().__init__()
   
10. 
    
11.         self.button = QPushButton("Click me", self)
    
12.         self.button.clicked.connect(partial(self.on_button_clicked, "附加信息"))
    
13. 
    
14.     def on_button_clicked(self, additional_info, checked):
    
15.         print(f"Button clicked! Additional info: {additional_info}")
    
16. 
    
17. if __name__ == "__main__":
    
18.     app = QApplication([])
    
19.     obj = MyObject()
    
20.     obj.button.show()
    
21.     app.exec_()

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在这个 PyQt 示例中，我们创建了一个预置了额外参数的

1. on_button_clicked

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偏函数，并将其绑定到了按钮的

1. clicked

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信号上。
这样一来，每当按钮被点击时，槽函数不仅能接收到

1. checked

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参数，还能自动带上预设的

1. 附加信息

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。

4. 在异步任务与线程池的应用

• 异步任务中使用
  

偏函数在结合其他设计模式或编程技术时也能发挥重要作用。
例如，在事件驱动编程中，当处理回调函数时，你可以使用偏函数来预置一部分上下文信息，以便在回调被触发时能准确执行相应的操作。

1. import asyncio
   
2. from functools import partial
   
3. 
   
4. async def handle_event(user_id, event_type, data):
   
5.     print(f"Handling event for user {user_id}: {event_type} - {data}")
   
6. 
   
7. async def main():
   
8.     # 假设 user_id 在整个应用程序生命周期内都是已知的
   
9.     user_id = 123
   
10. 
    
11.     # 创建一个预置了 user_id 的偏函数
    
12.     handle_user_event = partial(handle_event, user_id)
    
13. 
    
14.     # 注册回调函数
    
15.     event_dispatcher.register_callback(handle_user_event)
    
16. 
    
17. asyncio.run(main())

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在上面的例子中，

1. handle_event

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函数是一个处理用户事件的回调函数，通过使用偏函数

1. handle_user_event

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，我们在注册回调时就确定了

1. user_id

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参数，当接收到事件时，无需再额外传递这个参数。

• 线程池中使用
  

偏函数在多线程和并发编程中也有着一定的作用。
例如，在使用线程池（

1. ThreadPoolExecutor

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）处理异步任务时，有时候我们希望每个任务都拥有共享的或特定的参数。
这时候可以借助偏函数来实现：

1. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
   
2. from functools import partial
   
3. 
   
4. def process_data(data, shared_resource):
   
5.     # 对 data 进行处理，并可能使用 shared_resource
   
6.     processed_data = ...
   
7.     return processed_data
   
8. 
   
9. # 共享资源
   
10. shared_resource = SomeSharedResource()
    
11. 
    
12. # 创建一个预置了 shared_resource 参数的偏函数
    
13. process_data_with_shared_resource = partial(process_data, shared_resource=shared_resource)
    
14. 
    
15. with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    
16.     future_results = []
    
17.    
    
18.     # 处理一组数据
    
19.     for data in dataset:
    
20.         future = executor.submit(process_data_with_shared_resource, data)
    
21.         future_results.append(future)
    
22. 
    
23.     # 等待所有任务完成并收集结果
    
24.     results = [future.result() for future in future_results]

复制代码

在这个例子中，

1. process_data

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函数在处理数据时需要用到一个共享资源。
通过创建偏函数

1. process_data_with_shared_resource

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，我们将这个共享资源作为固定参数传递给每个线程任务，确保了并发处理数据时的安全性和一致性。
5. 在数据预处理与机器学习的应用

• 数据预处理中使用
  

偏函数在数据预处理和管道（pipeline）构建中也是不可或缺的一部分。
在许多数据分析和机器学习项目中，我们通常需要对数据进行一系列的预处理步骤，例如标准化、归一化、特征提取等。
利用偏函数，我们可以把这些预处理操作打包成一个个独立的函数，并在流水线中无缝衔接。
例如，在 Scikit-learn 库中构建数据预处理管道时：

1. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   
2. from sklearn.pipeline import Pipeline
   
3. from functools import partial
   
4. 
   
5. # 假设我们有一个自定义的特征提取函数，它需要一个额外的参数
   
6. def custom_feature_extraction(X, extra_param):
   
7.     # 根据 extra_param 进行特征提取
   
8.     extracted_features = ...
   
9.     return extracted_features
   
10. 
    
11. # 创建一个预置了 extra_param 的偏函数
    
12. extract_features = partial(custom_feature_extraction, extra_param='some_value')
    
13. 
    
14. # 构建数据预处理管道
    
15. preprocessing_pipeline = Pipeline([
    
16.     ('scale', StandardScaler()),  # 对数据进行标准化
    
17.     ('extract', extract_features),  # 使用偏函数进行特征提取
    
18. ])
    
19. 
    
20. # 训练和应用管道
    
21. preprocessing_pipeline.fit_transform(data)

复制代码

在这个

1. Scikit-learn

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示例中，我们首先创建了一个预置了额外参数的

1. extract_features

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偏函数，然后将其作为一个步骤加入到数据预处理管道中。
如此一来，在整个数据预处理流程中，我们就不必在每个环节都显式地传递这一固定参数。

• 机器学习中使用
  

偏函数在深度学习和机器学习库（如

1. TensorFlow

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、

1. Keras

复制代码

、

1. PyTorch

复制代码

等）中也有着重要应用。
比如在训练神经网络模型时，我们经常需要对模型进行评估或预测，而这通常涉及到预处理数据、选择设备（

1. CPU

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或

1. GPU

复制代码

）、调整模型运行模式等固定配置。
通过使用偏函数，我们可以提前设定这些固定参数，从而轻松创建用于评估或预测的新函数。
以下是一个使用

1. Keras

复制代码

和

1. TensorFlow

复制代码

示例：

1. import tensorflow as tf
   
2. from keras.models import load_model
   
3. from functools import partial
   
4. 
   
5. # 加载已训练好的模型
   
6. model = load_model('my_model.h5')
   
7. 
   
8. # 设定设备为 GPU 并在预测时关闭动态计算图
   
9. predict_on_gpu = partial(model.predict, steps=1, use_multiprocessing=False, workers=0,
   
10.                          experimental_run_tf_function=False, device='/GPU:0')
    
11. 
    
12. # 预测数据
    
13. predictions = predict_on_gpu(preprocessed_data)

复制代码

在这个例子中，

1. predict_on_gpu

复制代码

是

1. model.predict

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方法的一个偏函数版本，预设了几个参数，包括使用

1. GPU

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运行、关闭动态计算图以及设置预测步骤等。这样，当我们需要对大量数据进行预测时，可以直接调用

1. predict_on_gpu

复制代码

函数，避免了反复指定相同参数的过程。

6. 在数据库中的应用

在处理数据库查询或其他形式的数据检索时，偏函数也可以大大简化代码并提高代码的可读性。
例如，在

1. SQLAlchemy ORM

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（对象关系映射）中，我们经常会构造复杂的查询条件，其中有些条件可能是固定不变的。通过使用偏函数，我们可以创建预设了部分查询条件的函数。

1. from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String
   
2. from sqlalchemy.orm import sessionmaker
   
3. from functools import partial
   
4. 
   
5. # 假设我们有一个 User 表
   
6. Base = declarative_base()
   
7. class User(Base):
   
8.     __tablename__ = 'users'
   
9.     id = Column(Integer, primary_key=True)
   
10.     name = Column(String)
    
11.     role = Column(String)
    
12. 
    
13. # 初始化数据库引擎及 Session
    
14. engine = create_engine('sqlite:///example.db')
    
15. Session = sessionmaker(bind=engine)
    
16. 
    
17. # 创建一个只查找角色为 'admin' 的用户的部分查询函数
    
18. find_admins = partial(User.query.filter_by, role='admin')
    
19. 
    
20. # 后续使用时，只需传递其他变动的查询条件
    
21. session = Session()
    
22. admins_named_john = session.execute(find_admins(name='John')).scalars().all()

复制代码

在这个

1. SQLAlchemy

复制代码

示例中，

1. find_admins

复制代码

是一个预置了

1. role='admin'

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查询条件的偏函数，它简化了在不同地方查找管理员用户的代码。每次调用

1. find_admins

复制代码

时，只需传入其他需要筛选的条件，如用户名等。

7. 在Web 开发框架中的应用

• 视图函数中使用
  

在

1. Web

复制代码

开发框架如

1. Flask

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或

1. Django

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中，偏函数同样起到了关键作用。例如，在

1. Flask

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中，我们可以利用偏函数来预设视图函数的某些参数，如用户身份验证信息、模板渲染选项等。

1. from flask import Flask, render_template, url_for, request
   
2. from functools import partial
   
3. 
   
4. app = Flask(__name__)
   
5. 
   
6. # 假设有一个需要用户登录后才能访问的通用视图函数
   
7. def authenticated_view(user_id, template_name):
   
8.     @app.route('/authenticated/<int:user_id>')
   
9.     def view(user_id=user_id):
   
10.         # 获取用户信息并渲染模板
    
11.         user = get_user_info(user_id)
    
12.         return render_template(template_name, user=user)
    
13. 
    
14. # 使用偏函数预设用户ID和模板名称
    
15. admin_view = partial(authenticated_view, user_id=1, template_name='admin.html')
    
16. 
    
17. # 注册偏函数作为视图
    
18. app.add_url_rule('/admin', endpoint='admin', view_func=admin_view)
    
19. 
    
20. # 启动应用
    
21. if __name__ == '__main__':
    
22.     app.run()

复制代码

在这个

1. Flask

复制代码

示例中，

1. authenticated_view

复制代码

是一个通用的受保护视图函数，我们通过

1. partial

复制代码

创建了预设了特定用户

1. ID

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和模板名称的

1. admin_view

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。这样，当访问

1. /admin

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路由时，会自动加载对应用户信息并渲染指定的模板。

• 定义路由时使用
  

1. Flask

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的

1. route()

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装饰器通常需要指定

1. HTTP

复制代码

方法和

1. URL

复制代码

规则，而在构建复杂应用时，可能会有许多相似的路由规则。这时可以利用偏函数来减少重复编写相同的装饰器参数。
例如：

1. from flask import Flask
   
2. from functools import partial
   
3. 
   
4. app = Flask(__name__)
   
5. 
   
6. # 定义一个预设了 URL 规则的偏函数
   
7. admin_route = partial(app.route, '/admin')
   
8. 
   
9. @admin_route('/users')
   
10. def admin_users():
    
11.     return "Admin users page"
    
12. 
    
13. @admin_route('/settings')
    
14. def admin_settings():
    
15.     return "Admin settings page"
    
16. 
    
17. if __name__ == '__main__':
    
18.     app.run()

复制代码

在这个例子中，我们创建了一个名为

1. admin_route

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的偏函数，它预设了

1. /admin

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作为 URL 规则。然后，我们用这个偏函数来装饰

1. admin_users

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和

1. admin_settings

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函数，使得它们分别对应

1. /admin/users

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和

1. /admin/settings

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的路由。
通过这种方式，偏函数不仅让代码更具可读性，还减少了手动输入重复

1. URL

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规则的工作量，使得代码更加整洁且易于维护。在框架或库的扩展开发以及日常编码工作中，善用偏函数都能带来诸多便利。

• 网络请求中使用
  

在实际应用中，偏函数常常用于简化函数调用或者模块化代码逻辑。例如，在大型项目中，某个功能可能需要频繁使用同一个函数但每次传入的某些参数固定不同，这时就可以预先定义多个偏函数来代表这些特定的场景。
假设在一个网络请求库中，我们有一个通用的发送请求函数，它接受

1. URL

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、方法、

1. headers

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等参数：

1. def send_request(url, method='GET', headers=None, body=None):
   
2.     # 实现具体的请求逻辑...
   
3.     pass

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如果我们经常需要向某个

1. API

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发送

1. POST

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请求，并且总是使用同样的

1. headers

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，我们可以创建一个偏函数来专门处理这种场景：

1. api_post_headers = {'Content-Type': 'application/json'}
   
2. post_to_api = partial(send_request, method='POST', headers=api_post_headers)
   
3. 
   
4. # 现在可以直接这样调用：
   
5. response = post_to_api('https://example.com/api/data')

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通过这种方式，

1. post_to_api

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函数就变成了一个针对特定 API 的简化版请求函数，调用时只需关注

1. URL

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和可能需要的

1. body

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数据即可。
此外，偏函数也能帮助减少代码中的重复模式，提高可读性和维护性。当发现有大量类似函数调用的地方仅参数不同时，考虑是否可以通过偏函数进行抽象和封装，这有助于遵循“Don’t Repeat Yourself”（DRY）原则，使代码更加简洁高效。

三、注意事项

尽管偏函数是一个功能强大的编程构造，但在实际应用中应当留意以下几个要点：

• 在构建偏函数时，确保对参数顺序有清晰理解。
  1. functools.partial

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  会依据原始函数声明时的参数顺序来匹配并预先填充参数值。
  
• 关键字参数的使用需要谨慎对待。当偏函数和被封装的原始函数都包含了相同的关键字参数时，偏函数所设定的值将在调用时优先级更高，即会覆盖原始函数中的相应值。
  
• 不要忽视偏函数的本质属性，它们本质上仍然是函数对象。这意味着偏函数可以像常规函数那样被灵活运用，比如作为其他函数的输入参数，或在类中定义为成员方法加以利用。
  

四、总结

1. Python

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中的

1. functools.partial

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函数不仅仅是一种实用工具，更是贯穿于各类编程场景的核心构件。
无论是在函数式编程、装饰器设计、

1. GUI

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编程、

1. Web

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开发、异步任务处理，还是数据预处理和机器学习等领域，偏函数都能助力开发者简化代码结构、增强代码可读性和可维护性，进而提升整体编程效率。
通过灵活运用偏函数，我们可以更好地封装和复用代码逻辑，打造出更为优雅、高效的程序。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

来源:https://www.jb51.net/python/323427v8r.htm
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