Question

我有两个功能：

我无法改变的图书馆功能说lib_func( func, param1)
即lib_func将函数func和其他参数param1作为参数。
用户定义的函数user_func。

例如：

x = 0
y = 0
def user_func():
    global x
    global y 
    return sqrt(x*y)

现在的问题是我想在将user_func传递给user_func时将x作为参数传递给lib_func而不是全局变量。

Answer 1

您可以使用其他功能

包装user_func()

def parameterized_func(local_x):
    global x
    x = local_x
    return user_func()

然后将新的parameterized_func()功能传递给您的lib_func()。这不是很好，显然会改变全局x变量。我建议您查看是否无法更改user_func()功能。

Answer 2

如果我理解正确的任务，你需要做两件事：

使用user_func参数创建新函数以包裹x, y
使用functools.partial通过params

这里的例子。

模块user_module.py其中user_func已定义：

x = 0
y = 0
def user_func():
   global x
   global y 
   print('user_func', x, y)

您需要完成工作的模块main.py：

def lib_func(func, param1):
    print('lib_func', param1)
    func()


# Create user_func with params:
import user_module

def new_user_func(x, y):
    user_module.x = x
    user_module.y = y
    user_module.user_func()


# Use functools.partial to create user_func with ready params:
from functools import partial

f = partial(new_user_func, 1, 2)
lib_func(f, 'param1')

f = partial(new_user_func, 3, 4)
lib_func(f, 'param1')

此示例的输出：

lib_func param1
user_func 1 2

lib_func param1
user_func 3 4

Answer 3

函数只是一个可以调用的对象，因此使用__call__方法定义类原则上等同于定义函数。至少在你给予的背景下。

所以：

def user_func(x, y, z):
    return anything_with(x, y, z)

相当于：

class user_class(object):
    @staticmethod # staticmethod so that it can be called on the class
    def __call__(x, y, z):
        return anything_with(x, y, z)

目前看来这只是混淆。但是，当您使用预定义属性创建实例并且仅将变量参数指定为call的参数时，就会发生魔力：

class user_class(object):
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def __call__(self, y, z): # No x as parameter!
        return do_anything_with(self.x, y, z) # use the predefined x here

但您需要改变调用lib_func的方式：

x = 0
user_class_instance = user_class(0)
result = lib_func(user_class_instance, param1)

因此，它会重复调用具有不同y和z的实例，但x将保持不变

然而，大多数此类lib_func函数允许传递变量参数（例如user_func），例如scipy.optimize.curve_fit：

curve_fit(user_func, x, y, [initial_guess_param1, param2, ...])

user_func将curve_fit在内部调用（您不必做任何事情！），例如：

user_func(x, initial_guess_param1, param2, ...)
# Then curve-fit modifies initial_guess_param1, param2, ... and calls it again
user_func(x, initial_guess_param1, param2, ...)
# and again modifies these and calls again
user_func(x, initial_guess_param1, param2, ...)
# ... until it finds a solution

x和y已定义，在调用curve_fit时未更改，但initial_guess_param1会在找到最佳curve_fit时更改{{1}}

Answer 4

尝试打包user_func并返回lib_func的新函数：

def wrapuserfunc(x):
    user_func.x = x
    return user_func

def user_func():
    if hasattr(user_func, 'x'):
        print user_func.x

lib_func(wrapuserfunc(1), param1)  # user_func.x = 1
# get x in user_func
print user_func.x  # x = 1

wrapuserfunc(x)运行正常。函数是Python中的对象。

Python：使用函数的参数传递函数

4 个答案: