Question

简短但完整的摘要

我希望允许我的函数（类工厂）的用户在使用我的函数时注入/覆盖全局导入（下面对理由的更长解释）。但是有大约10个不同的变量可以传入，并且它为代码添加了许多非常重复的行。（授予，也使得打电话也变得更加复杂：P）现在，我做了类似下面的事情（只是简化了所有这些）。为了让它可以运行，我使用了一个虚拟类，但在实际的脚本中，我使用的是import pkg1等。想象这比类工厂等更清晰，更短。

class Dummy(object): pass

pkg1, pkg2 = Dummy(), Dummy()
pkg1.average = lambda *args : sum(args) / len(args)
pkg2.get_lengths = lambda *args : map(len, args)


def get_average(*args, **kwargs):
    average = kwargs.get("average") or pkg1.average
    get_lengths = kwargs.get("get_lengths") or pkg2.get_lengths
    return average(*get_lengths(*args))

adjusted_length = lambda *args: map(len, args) + [15]
print get_average([1,2], [10, 4, 5, 6]) == 3 # True
print get_average([1,2], [10, 4, 5, 6], get_lengths=adjusted_length) == 7 # True

相关的SO问题

这个堆栈溢出帖子：Modifying locals in Python，似乎特别相关，最初我想通过存储到本地字典来覆盖本地，但（1）它似乎没有工作，（2）它好像这是一个坏主意。所以，我想知道是否有另一种方式。

这个看起来很有前途（Adding an object to another module's globals in python），但我并不确定如何以与模块相同的方式访问当前文件的全局变量。（而这个问题 - python: mutating `globals` to dynamically put things in scope - 并不适用，因为我（最终）使用它来定义类。）

我想我可以将所有内容都包含在一个exec语句中（比如这篇帖子 - globals and locals in python exec()），但是这些都非常繁琐并意味着它更难以进行错误检查/ linting /等

这就是我喜欢做的事情。（注意：我会使用from pkg1 import average和from pkg2 import get_lengths 但我希望这个例子更清晰（需要复制上面的pkg1和pkg2来运行它））

average = pkg1.average
get_lengths = pkg2.get_lengths

def get_average(*args, **kwargs):
    localvars = locals()
    for k in ("get_lengths", "average"):
        if kwargs.get(k, None) and kwargs[k] is not None:
            localvars[k] = kwargs[k]
    return average(*get_lengths(*args))

print get_average([1,2], [10, 4, 5, 6]) == 3 #True
print get_average([1,2], [10, 4, 5, 6], get_lengths=adjusted_length) == 7 # False, is 3

我的具体用例的基本原理

现在，我正在尝试编写动态生成的类工厂（用作SQLAlchemy mixin），但我希望允许我的类的用户传入替代构造函数，因此他们可以使用SQLAlchemy适配器等等。

例如，Flask-SQLAlchemy提供与SQLAlchemy相同的接口，但提供了一个自定义对象/类（db），它包装所有SQLAlchemy对象以提供更多功能。 / p>

Answer 1

您可以使用default values的参数来传递函数。这实际上是您正在做的但更清晰。我使用lists作为单个参数而不是*args，因为当你有其他参数时，它更容易处理。您必须将列表括在元组中以将其传递到get_average。

内置函数sorted的工作方式与此类似，因此Python程序员应该很容易理解。

get_average(lists, average=pkg1.average, get_lengths=pkg2.get_lengths):
    return average(*get_lengths(*lists))

print get_average(([1,2], [10, 4, 5, 6]))
print get_average(([1,2], [10, 4, 5, 6]), get_lengths=adjusted_length)

如果您有许多关键字参数，可以将它们打包在一个对象中：

class GetAverageContext(object):
    def __init__(self, average=pkg1.average, get_lengths=pkg2.get_lengths):
        self.average = average
        self.get_lengths = get_lengths

DefaultGetAverageContext = GetAverageContext()

def get_average(lists, context=DefaultGetAverageContext):
    return context.average(*context.get_lengths(*lists))

将“全局导入”注入Python函数

简短但完整的摘要

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我的具体用例的基本原理

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