前言

Python 有个模块，叫 fuctiontools,这个 functools 模块提供了很多有用的功能，，之前讲到的高阶函数 reduce 就在这个模块里，我们先看一下源码

在这个__all__属性列表里，还包含了一个 partial，这个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。

用法

普通函数里有默认参数，来兼容和降低传参的难度，偏函数也可以，举例如下：

例子 1

我们创建一个函数，用以处理不同的文件，默认处理 txt 文件下面是伪代码啊

def operator_file(file_name, file_type="txt"):    if file_type=="txt":       # do some thing    if file_type=="pdf":      # do some thing    if file_type=="xls":    ...

如果要处理大量的 csv 文件，你想偷个懒，不想每次调用的时候都这样 operator(file_name, "csv"),那么我们可能会这样定义一个新函数

def operator_csv(file_name, file_type="csv"):    return  operator_file(file_name, file_type=file_type)

然后我们直接去调用 operator_csv 就好了

如果使用偏函数，就可以省略创建新函数这个步骤，

import functoolsoperator_csv = functools.partial(operator_file,  file_type="csv")operator_csv(file_name)

我们实际实验一下

总结

所以，简单总结 functools.partial 的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。

注意到上面的新的 operator_csv 函数，仅仅是把 file_type 参数重新设定默认值为 csv，但也可以在函数调用时传入其他值， 从例子可以看出来，偏函数就是把原来函数的默认值，变为了自己新定义的函数的默认值

csv_file = "111"txt_file = "222"
operator_csv(csv_file)operator_csv(txt_file, file_type="txt")
# 运行结果csv operator successtxt operator success

最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这 3 个参数，当传入：

operator_csv = functools.partial(operator_file, file_type="csv")

实际上固定了 operator_file()函数的关键字参数file_type，也就是：

operator_csv(file_name)

相当于：

kw = { 'file_type': "csv" }operator_csv(file_name, **kw)

当函数的参数个数太多，需要简化时，使用 functools.partial 可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。