functools下的partial模块应用

问题

你有一个被其他python代码使用的callable对象，可能是一个回调函数或者是一个处理器， 但是它的参数太多了，导致调用时出错。

解决方案

如果需要减少某个函数的参数个数，你可以使用 functools.partial() 。 partial() 函数允许你给一个或多个参数设置固定的值，减少接下来被调用时的参数个数。 为了演示清楚，假设你有下面这样的函数：

def spam(a, b, c, d):
    print(a, b, c, d)

现在我们使用 partial() 函数来固定某些参数值：

>>> from functools import partial
>>> s1 = partial(spam, ) # a =
>>> s1(, , )

>>> s1(, , )

>>> s2 = partial(spam, d=) # d =
>>> s2(, , )

>>> s2(, , )

>>> s3 = partial(spam, , , d=) # a = , b = , d =
>>> s3()

>>> s3()

>>> s3()

>>>

可以看出 partial() 固定某些参数并返回一个新的callable对象。这个新的callable接受未赋值的参数， 然后跟之前已经赋值过的参数合并起来，最后将所有参数传递给原始函数。

讨论

本节要解决的问题是让原本不兼容的代码可以一起工作。下面我会列举一系列的例子。

第一个例子是，假设你有一个点的列表来表示(x,y)坐标元组。 你可以使用下面的函数来计算两点之间的距离：

points = [ (, ), (, ), (, ), (, ) ]

import math
def distance(p1, p2):
    x1, y1 = p1
    x2, y2 = p2
    return math.hypot(x2 - x1, y2 - y1)

说明一下这里的math.hypot默认是以坐标原点为几点计算坐标到原点的直线距离

import math
print(math.hypot(,))
>>>

现在假设你想以某个点为基点，根据点和基点之间的距离来排序所有的这些点。 列表的 sort() 方法接受一个关键字参数来自定义排序逻辑， 但是它只能接受一个单个参数的函数(distance()很明显是不符合条件的)。 现在我们可以通过使用 partial() 来解决这个问题：

>>> pt = (, )
>>> points.sort(key=partial(distance,pt))
>>> points
[(, ), (, ), (, ), (, )]
>>>

更进一步，partial() 通常被用来微调其他库函数所使用的回调函数的参数。 例如，下面是一段代码，使用 multiprocessing 来异步计算一个结果值， 然后这个值被传递给一个接受一个result值和一个可选logging参数的回调函数：

def output_result(result, log=None):
    if log is not None:
        log.debug('Got: %r', result)

# A sample function
def add(x, y):
    return x + y

if __name__ == '__main__':
    import logging
    from multiprocessing import Pool
    from functools import partial

    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
    log = logging.getLogger('test')

    p = Pool()
    p.apply_async(add, (, ), callback=partial(output_result, log=log))
    p.close()
    p.join()

当给 apply_async() 提供回调函数时，通过使用 partial() 传递额外的 logging 参数。 而 multiprocessing 对这些一无所知——它仅仅只是使用单个值来调用回调函数。

作为一个类似的例子，考虑下编写网络服务器的问题，socketserver 模块让它变得很容易。 下面是个简单的echo服务器：

from socketserver import StreamRequestHandler, TCPServer

class EchoHandler(StreamRequestHandler):
    def handle(self):
        for line in self.rfile:
            self.wfile.write(b'GOT:' + line)

serv = TCPServer(('', ), EchoHandler)
serv.serve_forever()

不过，假设你想给EchoHandler增加一个可以接受其他配置选项的 __init__ 方法。比如：

class EchoHandler(StreamRequestHandler):
    # ack is added keyword-only argument. *args, **kwargs are
    # any normal parameters supplied (which are passed on)
    def __init__(self, *args, ack, **kwargs):
        self.ack = ack
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def handle(self):
        for line in self.rfile:
            self.wfile.write(self.ack + line)

这么修改后，我们就不需要显式地在TCPServer类中添加前缀了。 但是你再次运行程序后会报类似下面的错误：

Exception happened during processing of request from ('127.0.0.1', )
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: __init__() missing  required keyword-only argument: 'ack'

初看起来好像很难修正这个错误，除了修改 socketserver 模块源代码或者使用某些奇怪的方法之外。 但是，如果使用 partial() 就能很轻松的解决——给它传递 ack 参数的值来初始化即可，如下：

from functools import partial
serv = TCPServer(('', ), partial(EchoHandler, ack=b'RECEIVED:'))
serv.serve_forever()

在这个例子中，__init__() 方法中的ack参数声明方式看上去很有趣，其实就是声明ack为一个强制关键字参数。 关于强制关键字参数问题我们在7.2小节我们已经讨论过了，读者可以再去回顾一下。

很多时候 partial() 能实现的效果，lambda表达式也能实现。比如，之前的几个例子可以使用下面这样的表达式：

points.sort(key=lambda p: distance(pt, p))
p.apply_async(add, (, ), callback=lambda result: output_result(result,log))
serv = TCPServer(('', ),
        lambda *args, **kwargs: EchoHandler(*args, ack=b'RECEIVED:', **kwargs))

这样写也能实现同样的效果，不过相比而已会显得比较臃肿，对于阅读代码的人来讲也更加难懂。 这时候使用 partial() 可以更加直观的表达你的意图(给某些参数预先赋值)。