迭代函数参数

Question

目的是建立一个功能，以便在机器学习项目中构建训练集。我有几个我想尝试的功能（另外，2乘2，组合..）所以我把它们作为函数参数。

我还添加了一个字典，以便调用所选功能集的“导入功能”。

例如，如果我选择导入设置“features1”，我会拨打import_features1()。

我无法迭代函数参数。我尝试使用**kwargs，但它没有按预期工作。

这是我的功能：

def construct_XY(features1=False, features2=False, features3=False, **kwargs):
    #  -- function dict
    features_function = {features1: import_features1,
                         features2: import_features2,
                         features3: import_features3}
    # -- import target
    t_target = import_target()

    # -- (trying to) iterate over parameters
    for key, value in kwargs.items():
        if value is True:
            t_features = features_function(key)()
    # -- Concat chosen set of features with the target table
            t_target = pd.concat([t_target, t_features], axis=1)

    return t_target

我应该按建议here使用locals()吗？

我错过了什么？

Answer 1

你可能想要使用这样的东西

# Only accepts keyword attributes
def kw_only(**arguments):
    # defaults
    arguments['features1'] = arguments.get('features1', False)
    arguments['features2'] = arguments.get('features2', False)
    arguments['features3'] = arguments.get('features3', False)

    for k, v in arguments.items():
        print (k, v)

print(kw_only(one=1, two=2))

使用这种结构，您需要在函数中定义默认值。您只能传递关键字参数，并且能够遍历所有这些参数。