functools.partial与普通的Python函数

Question

我正在学习偏见以及何时使用它们。在这个关于partials vs lambdas的页面中，接受的答案解释了partials优于lambdas的一个优点是，partials具有对内省有用的属性。所以我们可以使用partials来执行以下操作：

import functools
f = functools.partial(int, base=2)
print f.args, f.func, f.keywords

((), int, {'base': 2})

事实上，我们不能用lambdas：

来做到这一点

h = lambda x : int(x,base=2)
print h.args, h.func, h.keywords

AttributeError: 'function' object has no attribute 'args'

但实际上，我们不能用＆＃34;正常＆＃34; Python的功能是：

def g(x) :
  return int(x,base=2) 
print g.args, g.func, g.keywords

AttributeError: 'function' object has no attribute 'args'

为什么partials比普通的Python函数有更多的功能？这种设计的目的是什么？对于正常的函数，内省被认为是无用的吗？

Answer 1

函数 do 包含有关它们接受的参数的信息。属性名称和数据结构比开发人员更多地针对解释器，但信息是。您必须反省.func_defaults和.func_code.co_varnames结构（以及其他一些结构）来查找这些详细信息。

使用inspect.getargspec() function可以更简单地提取信息：

>>> import inspect
>>> h = lambda x : int(x,base=2)
>>> inspect.getargspec(h)
ArgSpec(args=['x'], varargs=None, keywords=None, defaults=None)

请注意，lambda生成与def funcname():函数语句生成的完全相同的对象类型。

这个没有给你的是什么参数将被传递到包装函数。这是因为函数具有更通用的用途，而functools.partial()是专用的，因此可以轻松地为您提供该信息。因此，partial告诉您base=2将传递到int()，但lambda只能告诉您收到参数{ {1}}。

因此，虽然x对象可以告诉您哪些参数将被传递到哪个函数，但functools.partial()对象只能告诉您它接收的参数，因为它是构成函数 body 以执行对包装函数的调用的（可能更复杂的）表达式。而这忽略了所有那些根本不会调用其他功能的功能。