파이썬 : functools.partial이 왜 필요한가요?

부분 적용이 멋지다. functools.partial람다를 통과 할 수없는 기능은 무엇입니까 ?

>>> sum = lambda x, y : x + y
>>> sum(1, 2)
3
>>> incr = lambda y : sum(1, y)
>>> incr(2)
3
>>> def sum2(x, y):
    return x + y

>>> incr2 = functools.partial(sum2, 1)
>>> incr2(4)
5

가 functools보다 효율적으로, 또는 읽을 어떻게 든?

functools.partial람다를 통과 할 수없는 기능은 무엇입니까 ?

추가 기능 측면에서는 그리 많지 않지만 (나중에 참조하십시오) – 가독성은 보는 사람의 눈에 있습니다.
함수형 프로그래밍 언어 (특히 리스프 / 계획 가족의 것)을 잘 알고있는 대부분의 사람들은 좋아 보인다 lambda잘 - 나는 "가장", 확실히 말을 하지 모두 귀도 내가 확실히 ( "익숙"그 사이에 있기 때문에 등 ) 아직 lambda파이썬에서 눈에 띄지 않는 이상으로 생각합니다 ...
그는 파이썬으로 그것을 받아 들인 것에 대해 회개했지만 "파이썬의 결함"중 하나로 파이썬 3에서 제거하려고 계획했습니다.
나는 그를 완전히지지했다. (I 사랑 lambda 제도에 ... 잠시 한계를 파이썬에서 , 그리고 이상한 방법은 그냥 아무튼 나머지 언어로 피부를 크롤링하십시오).

그리 그러나,의 무리에 대한 lambda애호가 - 귀도 역 추적하고 떠나기로 결심 할 때까지, 지금까지 파이썬의 역사에서 볼 반란에 가장 가까운 것 중 하나 무대 lambda.의
에 몇 가지 추가 functools(함수는 상수, 정체성을 반환하게하는이, 등) (이상 중복 명시 적으로 피하기 위해 일어나지 않았다 lambda'의 기능),하지만 partial물론 남아의 그것은 전혀 없습니다 (한을 총 중복 않으며)는 눈에 거슬리는입니다.

기억 lambda의 신체가로 제한된다 표현 은 한계를 가지고 있으므로. 예를 들어 ... :

>>> import functools
>>> f = functools.partial(int, base=2)
>>> f.args
()
>>> f.func
<type 'int'>
>>> f.keywords
{'base': 2}
>>> 

functools.partial의 반환 함수는 내부 검사에 유용한 속성, 즉 랩핑하는 함수, 그리고 어떤 위치 및 명명 된 인수로 수정되는지로 장식됩니다. 또한 명명 된 인수를 다시 무시할 수 있습니다 ( "고정"은 다소 기본 설정입니다).

>>> f('23', base=10)
23

보시다시피 , 그것은 간단 하지 않습니다 lambda s: int(s, base=2)!-)

예, 당신은 할 수 당신이 몇 가지 제공하기 위해 람다를 곡해 - 키워드 - 오버 라이딩을 위해, 예를

>>> f = lambda s, **k: int(s, **dict({'base': 2}, **k))

하지만 사랑스러운 희망 도 가장 열렬한 것을 lambda-lover은 고려하지 않습니다 이 댄 공포 더 읽기 partial전화 -!). "속성 설정"부분은 파이썬의 "본문은 단일 표현"제한으로 인해 더욱 어려워집니다 lambda(그리고 할당은 절대로 파이썬 표현식의 일부가 될 수 없다는 사실). 디자인 한계를 넘어서 목록 이해력을 확장함으로써 ... :

>>> f = [f for f in (lambda f: int(s, base=2),)
           if setattr(f, 'keywords', {'base': 2}) is None][0]

이제 하나의 표현으로 명명 된 인수 overridability 플러스 세 가지 속성의 설정을, 결합, 그리고 얼마나 읽을 말해 그 ... 될 것입니다!

다음은 차이점을 보여주는 예입니다.

In [132]: sum = lambda x, y: x + y

In [133]: n = 5

In [134]: incr = lambda y: sum(n, y)

In [135]: incr2 = partial(sum, n)

In [136]: print incr(3), incr2(3)
8 8

In [137]: n = 9

In [138]: print incr(3), incr2(3)
12 8

Ivan Moore의 다음 게시물은 "람다의 한계"와 파이썬의 클로저를 확장합니다.

• 파이썬의 클로저 (2 부)
• 파이썬에서 클로저 (부품 3)

최신 버전의 Python (> = 2.7)에서는 다음을 수행 할 수 있지만 다음을 수행 할 수 pickle는 partial없습니다 lambda.

>>> pickle.dumps(partial(int))
'cfunctools\npartial\np0\n(c__builtin__\nint\np1\ntp2\nRp3\n(g1\n(tNNtp4\nb.'
>>> pickle.dumps(lambda x: int(x))
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-11-e32d5a050739>", line 1, in <module>
    pickle.dumps(lambda x: int(x))
  File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 1374, in dumps
    Pickler(file, protocol).dump(obj)
  File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 224, in dump
    self.save(obj)
  File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 286, in save
    f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
  File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 748, in save_global
    (obj, module, name))
PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x1729aa0>: it's not found as __main__.<lambda>

functools가 어떻게 더 효율적입니까?

이것에 대한 부분 답변으로 나는 성능을 테스트하기로 결정했습니다. 내 예는 다음과 같습니다.

from functools import partial
import time, math

def make_lambda():
    x = 1.3
    return lambda: math.sin(x)

def make_partial():
    x = 1.3
    return partial(math.sin, x)

Iter = 10**7

start = time.clock()
for i in range(0, Iter):
    l = make_lambda()
stop = time.clock()
print('lambda creation time {}'.format(stop - start))

start = time.clock()
for i in range(0, Iter):
    l()
stop = time.clock()
print('lambda execution time {}'.format(stop - start))

start = time.clock()
for i in range(0, Iter):
    p = make_partial()
stop = time.clock()
print('partial creation time {}'.format(stop - start))

start = time.clock()
for i in range(0, Iter):
    p()
stop = time.clock()
print('partial execution time {}'.format(stop - start))

파이썬 3.3에서는 다음을 제공합니다.

lambda creation time 3.1743163756961392
lambda execution time 3.040552701787919
partial creation time 3.514482823352731
partial execution time 1.7113973411608114

즉, partial은 작성 시간이 조금 더 걸리지 만 실행 시간은 상당히 줄어 듭니다. 이것은 ars 의 답변에서 논의 된 초기 및 후기 바인딩의 효과 일 수 있습니다 .

Alex가 언급 한 추가 기능 외에도 functools.partial의 또 다른 장점은 속도입니다. 부분적으로 다른 스택 프레임을 구성 (및 파괴)하지 않아도됩니다.

부분 또는 람다에 의해 생성 된 함수는 기본적으로 docstring을 갖지 않습니다 (단, 객체를 통해 doc 문자열을 설정할 수는 있음 __doc__).

이 블로그에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다 : Python의 부분 함수 응용 프로그램

세 번째 예에서 가장 빠른 의도를 이해합니다.

람다를 구문 분석 할 때 표준 라이브러리에서 직접 제공하는 것보다 더 많은 복잡성 / oddity가 예상됩니다.

또한 세 번째 예는 전체 서명에 의존하지 않는 유일한 예입니다. sum2 . 따라서 약간 느슨하게 결합됩니다.