python reduce和偏函数partial

functools模块

reduce方法：

reduce方法
- reduce方法，顾名思义就是减少
- 可迭代对象不能为空，初始值没提供就在可迭代对象中去一个元素

from functools import reduce
nums = [6,9,1,3,5,6,1]
print(nums)
print(sum(nums))
print(reduce(lambda val,x: val+x,nums))

partial方法:

偏函数，把函数部分的参数固定下来，相当于为部分的参数添加了一个固定的默认值，形成一个新的函数并返回
从partial生成的新函数，是对原函数的封装

import functools
def add(x,y):
    return x+y
newadd = functools.partial(add,y=5)

print(newadd(7))
print(newadd(7,y=6))
print(newadd(y=10,x=6))

源代码

def partial(func, *args, **keywords):
    def newfunc(*fargs, **fkeywords): # 包装函数
        newkeywords = keywords.copy()
        newkeywords.update(fkeywords)
        return func(*(args + fargs), **newkeywords)
    newfunc.func = func # 保留原函数
    newfunc.args = args # 保留原函数的位置参数
    newfunc.keywords = keywords # 保留原函数的关键字参数参数
    return newfunc

python reduce和偏函数partial

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