Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!
Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount
Részleges függvények
A Pythonban részleges függvényeket hozhatsz létre a functools könyvtár partial függvényének használatával.
A részleges függvények lehetővé teszik, hogy egy x paraméterrel rendelkező függvényt olyan függvényre vezessünk le, amely kevesebb paraméterrel és rögzített értékekkel rendelkezik a korlátozottabb függvény számára.
Szükséges importálás:
from functools import partial
Ez a kód 8-at fog visszaadni.
from functools import partial
def multiply(x, y):
return x * y
# hozzon létre egy új függvényt, amely megszorozza 2-vel
dbl = partial(multiply, 2)
print(dbl(4))
Fontos megjegyzés: a kitöltő értékek balról kezdve fogják lecserélni a változókat. A 2 az x-et fogja lecserélni. y-nek 4 lesz az értéke, amikor a dbl(4) kerül meghívásra. Ebben a példában nem számít, de az alábbi példában igen.
Exercise
Szerkeszd a megadott függvényt a partial() meghívásával, és a func() első három változójának kicserélésével. Ezután az új részleges függvény segítségével csak egy bemeneti változót használva nyomtasd ki, hogy az eredmény 60 legyen.
#Following is the exercise, function provided:
from functools import partial
def func(u, v, w, x):
return u*4 + v*3 + w*2 + x
#Enter your code here to create and print with your partial function
from functools import partial
def func(u, v, w, x):
return u*4 + v*3 + w*2 + x
p = partial(func,5,6,7)
print(p(8))
#test_object('p')
test_output_contains('60')
success_msg('Good job!')
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!
Sponsors
