Python：functools.partialが必要なのはなぜですか？

部分的なアプリケーションはクールです。functools.partialラムダを通過できない機能は何ですか？

>>> 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

でfunctools、より効率的、あるいは読める何とか？

functools.partialラムダを通過できない機能は何ですか？

余分な機能に関してはそれほどではありませんが（ただし、後で参照）、読みやすさは見る人の目にあります。
関数型プログラミング言語（特にLisp / Schemeファミリの言語）に精通しているほとんどの人は問題ないと思われlambdaます。「ほとんど」と言いますが、すべてではありません。）しかしlambda、Pythonの目障りな異常と考えてください...
彼はこれをPythonに受け入れたことを悔い改め、「Pythonの不具合」の1つとしてPython 3から削除する予定でした。
その中で私は彼を完全にサポートしました。（私は大好きlambda スキームで ...しばらくその限界をPythonで、そして奇妙な方法、それはちょうどdoesnの 言語の残りの部分で、私の皮膚をクロールさせます）。

それほど、しかし、の大群のためのlambda愛好家-グイドは撤回して残すことを決めたまでは、これまでPythonの歴史の中で見反乱に最も近いものの一つを上演lambda。中に
いくつかの可能な添加物にfunctools（定数を返す関数を作成するには、アイデンティティ、など）は発生しませんでした（より多くlambdaのの機能が明示的に複製されることを回避するため）、partialもちろん残りました（完全な複製ではなく、目障りでもありません）。

ことを忘れないでくださいlambdaの体がに制限される表現、それは限界を持っているので、。例えば...：

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

functools.partialの返される関数は、イントロスペクションに役立つ属性、つまり、ラップしている関数、およびその中で修正する位置引数と名前付き引数で装飾されています。さらに、名前付き引数はすぐに上書きできます（「修正」は、ある意味では、デフォルトの設定です）。

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

ご覧のとおり、それは明らかにlambda s: int(s, base=2)！-）ほど単純ではありません。

はい、ラムダをゆがめてこれをいくつか与えることができます。たとえば、キーワードの上書きの場合、

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

しかし、私は最も熱心な- 恋人でもこの恐怖を電話よりも読みやすいとは思わないことを心から望んでいます！-）。「属性の設定」の部分は、Pythonの「ボディは単一の式」の制限があるため（さらに、割り当てをPython式の一部にできないため）、結局は「式内の割り当てを偽る」ことになります。リストの理解をその設計の限界をはるかに超えて伸ばすことによって...：lambdapartiallambda

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

今、単一の式に、名前付き引数overridability、プラス3つの属性の設定を組み合わせて、そしてどれだけ読める教えてそれがあることを行っています...！

さて、ここに違いを示す例があります：

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 Mooreによるこれらの投稿は、「ラムダの制限」とpythonのクロージャを拡張しています。

• Pythonでのクロージャー（パート2）
• Pythonでのクロージャー（パート3）

Pythonの最新バージョン（> = 2.7）では、することができます、しかし、ではありません。picklepartiallambda

>>> 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>

functoolsはどういうわけかより効率的です。

これに対する部分的な回答として、私はパフォーマンスをテストすることにしました。これが私の例です：

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))

Python 3.3では次のようになります。

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

つまり、partialの作成には少し時間がかかりますが、実行にはかなり時間がかかります。これは、arsからの回答で説明されているアーリーバインディングとレイトバインディングの影響である可能性があります。

Alexが言及した追加の機能に加えて、functools.partialのもう1つの利点は速度です。パーシャルを使用すると、別のスタックフレームの構築（および破棄）を回避できます。

パーシャルによって生成された関数もラムダもデフォルトではdocstringを持ちません（ただし、を介して任意のオブジェクトのdocストリングを設定できます__doc__）。

詳細については、このブログをご覧ください：Pythonでの部分関数アプリケーション

3番目の例では、意図が最も早くわかります。

ラムダを解析するとき、標準ライブラリが直接提供するよりも複雑さや奇妙さを期待しています。

また、3番目の例は、の完全な署名に依存しない唯一の例ですsum2。したがって、少し疎結合になります。