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
Fungsi Parsial
Anda dapat membuat fungsi parsial di python dengan menggunakan fungsi partial dari pustaka functools.
Fungsi parsial memungkinkan seseorang untuk menurunkan fungsi dengan parameter x menjadi fungsi dengan parameter yang lebih sedikit dan nilai tetap yang telah ditentukan untuk fungsi yang lebih terbatas.
Import yang diperlukan:
from functools import partial
Kode ini akan mengembalikan 8.
from functools import partial
def multiply(x, y):
return x * y
# membuat fungsi baru yang mengalikan dengan 2
dbl = partial(multiply, 2)
print(dbl(4))
Catatan penting: nilai default akan mulai menggantikan variabel dari kiri. Angka 2 akan menggantikan x. y akan sama dengan 4 ketika dbl(4) dipanggil. Ini tidak membuat perbedaan dalam contoh ini, tetapi berpengaruh dalam contoh di bawah.
Exercise
Edit fungsi yang disediakan dengan memanggil partial() dan menggantikan tiga variabel pertama dalam func(). Kemudian cetak dengan fungsi parsial baru menggunakan hanya satu variabel input sehingga outputnya sama dengan 60.
#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
