Python 簡化函數(shù)調用的3種技巧

假設有一個函數(shù)，這個函數(shù)需要接收4個參數(shù)，并返回這4個參數(shù)的和：

def sum_four(a, b, c, d):
  return a + b + c + d

如果需要固定最后前三個參數(shù)，僅改變最后一個參數(shù)的值，這時候可能需要這么調用：

>> > a, b, c = 1, 2, 3

 >> > sum_four(a=a, b=b, c=c, d=1)
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 >> > sum_four(a=a, b=b, c=c, d=2)
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 >> > sum_four(a=a, b=b, c=c, d=3)
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 >> > sum_four(a=a, b=b, c=c, d=4)
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這樣寫實在是太丑了，如果用 Map 函數(shù)，是否能簡化代碼？

答案是肯定的，但是Map函數(shù)【一般】只能接受單一元素，如果你強行使用的話，它會報這樣的錯：

> >> list(map(sum_four, [(1, 2, 3, 4)]))
Traceback (most recent call last):
  File "< stdin >", line 1, in < module >
TypeError: sum_four() missing 3 required positional arguments: 'b', 'c', and 'd'

怎么解決？

方案1: itertools.starmap

可以使用 itertools 的函數(shù) starmap 替換Map.

它與Map不同，允許接受一個元組作為傳入sum_four的參數(shù)。

>> > import itertools
 >> > list(itertools.starmap(sum_four, [(1, 2, 3, 4)]))
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非常棒，這樣的話，上述問題就可以使用starmap函數(shù)解決：

>> > import itertools

 >> > ds = [1, 2, 3, 4]

 >> > items = ((a, b, c, d) for d in ds)

 >> > list(items)
 [(1, 2, 3, 1), (1, 2, 3, 2), (1, 2, 3, 3), (1, 2, 3, 4)]

 >> > list(itertools.starmap(sum_four, items))
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請注意 items 是一個生成器，這是為了避免 items 過大導致內存消耗量過大。平時開發(fā)的時候注意這些細節(jié)，能夠使你和普通的開發(fā)者拉開差距。

方案2: functools.partial

第二種解決方案是使用 partial 函數(shù)固定前三個參數(shù)。

根據(jù)文檔，partial將“凍結”函數(shù)的參數(shù)的某些部分，從而生成簡化版的函數(shù)。

因此上述問題的解決方案就是：

>> > import functools
 >> > partial_sum_four = functools.partial(sum_four, a, b, c)
 >> > partial_sum_four(3)
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 >> > # 這樣就可以使用map函數(shù)了：
 >> > list(map(partial_sum_four, ds))
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方案3: itertools.repeat()

事實上，Map 函數(shù)是允許傳遞可迭代參數(shù)的，但是有一個有趣的特點，他會用每個可迭代對象里的項作為傳入函數(shù)的不同參數(shù)。這樣說可能太過于抽象了，來看看實際的例子：

> >> list(map(sum_four, [1,1,1,1], [2,2,2,2], [3,3,3,3], [1,2,3,4]))
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明顯，每次都使用了不同數(shù)組中對應下標的項傳入函數(shù)進行計算。

這樣，我們可以使用這個特點進行優(yōu)化。

itertools.repeat() 函數(shù)能夠根據(jù)參數(shù)產(chǎn)生一個迭代器，該迭代器一次又一次返回對象。不指定times參數(shù)，它將無限期運行。

而 Map 函數(shù)會在最短的可迭代對象被迭代完后，就會自動停止運行。

結合這兩個特點，上述問題的解決方案就出來了：

>> > import itertools
 >> > list(map(sum_four, itertools.repeat(a), itertools.repeat(b), itertools.repeat(c), ds))
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這招非常巧妙，缺點是能讀懂的人不多。不過沒關系，計算機世界中某些東西知道就好，你并不一定需要去使用它。