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 separa
Anda boleh mencipta fungsi separa dalam python dengan menggunakan fungsi separa dari pustaka functools.
Fungsi separa membolehkan seseorang untuk memperoleh fungsi dengan x parameter kepada fungsi dengan parameter yang lebih sedikit dan nilai tetap ditetapkan untuk fungsi yang lebih terhad.
Import yang diperlukan:
from functools import partial
Kod ini akan mengembalikan 8.
from functools import partial
def multiply(x, y):
return x * y
# create a new function that multiplies by 2
dbl = partial(multiply, 2)
print(dbl(4))
Nota penting: nilai lalai akan mula menggantikan pembolehubah dari kiri. 2 akan menggantikan x. y akan sama dengan 4 apabila dbl(4) dipanggil. Ia tidak membuat perbezaan dalam contoh ini, tetapi ia berbeza dalam contoh di bawah.
Latihan
Edit fungsi yang disediakan dengan memanggil partial() dan menggantikan tiga pembolehubah pertama dalam func(). Kemudian cetak dengan fungsi separa baharu menggunakan hanya satu pembolehubah input supaya 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
