引数付きの関数をPythonの別の関数に渡しますか？

引数付きの関数をPythonの別の関数に渡すことはできますか？

次のように言います：

def perform(function):
    return function()

ただし、渡される関数には次のような引数があります。

action1()
action2(p)
action3(p,r)

これはどういう意味ですか？

def perform( fun, *args ):
    fun( *args )

def action1( args ):
    something

def action2( args ):
    something

perform( action1 )
perform( action2, p )
perform( action3, p, r )

これがラムダの目的です。

def Perform(f):
    f()

Perform(lambda: Action1())
Perform(lambda: Action2(p))
Perform(lambda: Action3(p, r))

このようにfunctoolsの部分関数を使用できます。

from functools import partial

def perform(f):
    f()

perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))

キーワードにも対応

perform(partial(Action4, param1=p))

ラムダではなくfunctools.partialを使用してください！そしてofc Performは役に立たない関数なので、関数を直接渡すことができます。

for func in [Action1, partial(Action2, p), partial(Action3, p, r)]:
  func()

（数か月後）ラムダが役立つ実際の小さな例、部分的なものではありません：
丘の列を通るスライスのような、2次元関数を介したさまざまな1次元断面が必要だとします。
quadf( x, f )1日を取り、fさまざまなを呼び出しますx。
y = -1 0 1での垂直カットとx = -1 0 1での水平カットに対してそれを呼び出すには

fx1 = quadf( x, lambda x: f( x, 1 ))
fx0 = quadf( x, lambda x: f( x, 0 ))
fx_1 = quadf( x, lambda x: f( x, -1 ))
fxy = parabola( y, fx_1, fx0, fx1 )

f_1y = quadf( y, lambda y: f( -1, y ))
f0y = quadf( y, lambda y: f( 0, y ))
f1y = quadf( y, lambda y: f( 1, y ))
fyx = parabola( x, f_1y, f0y, f1y )

私の知る限り、これをpartial行うことはできません-

quadf( y, partial( f, x=1 ))
TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'x'

（これにタグnumpy、partial、lambdaを追加するには？）

これは部分関数と呼ばれ、これを行うには少なくとも3つの方法があります。私のお気に入りの方法は、余分なパッケージへの依存を回避し、最も冗長でないため、ラムダを使用することです。関数がadd(x, y)ありadd(3, y)、他の関数がの値を決定するように、他の関数にパラメータとして渡したいとしますy。

ラムダを使用する

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# run example
def main():
    f = lambda y: add(3, y)
    result = runOp(f, 1) # is 4

独自のラッパーを作成する

ここでは、部分関数を返​​す関数を作成する必要があります。これは明らかにはるかに冗長です。

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# declare partial function
def addPartial(x):
    def _wrapper(y):
        return add(x, y)
    return _wrapper

# run example
def main():
    f = addPartial(3)
    result = runOp(f, 1) # is 4

functoolsのパーシャルを使用する

これはlambda上記とほぼ同じです。では、なぜこれが必要なのでしょうか。いくつかの理由があります。つまり、partial場合によっては少し高速になる可能性があり（その実装を参照）、ラムダのレイトバインディングに対してアーリーバインディングにそれを使用できます。

from functools import partial

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# run example
def main():
    f = partial(add, 3)
    result = runOp(f, 1) # is 4

クロージャーでそれを行う方法は次のとおりです。

    def generate_add_mult_func(func):
        def function_generator(x):
            return reduce(func,range(1,x))
        return function_generator

    def add(x,y):
        return x+y

    def mult(x,y):
        return x*y

    adding=generate_add_mult_func(add)
    multiplying=generate_add_mult_func(mult)

    print adding(10)
    print multiplying(10)