Python Academy · Oppitunti

functools: partial ja reduce

Luokaa erikoistuneita funktioita partial-funktiolla ja laskekaa sekvenssien taitoksia reduce-funktiolla.

Oppitunti 3/413 vaihetta

functools: partial ja reduce on ilmainen Python Academy-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 3/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Python Academy-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Python Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

functools-moduulin yleiskatsaus

functools on vakiokirjaston moduuli, joka sisältää korkeamman asteen funktioita muiden funktioiden käsittelyyn tai palauttamiseen.

import functools

# partial, reduce, lru_cache, wraps, cached_property ...
print(dir(functools))

partial()

functools.partial(func, *args, **kw) luo uuden kutsuttavan olion, jonka jotkin argumentit on esitäytetty.

import functools

def power(base, exp):
    return base ** exp

square = functools.partial(power, exp=2)
cube   = functools.partial(power, exp=3)

print(square(4))  # 16
print(cube(3))    # 27

partial metodien kanssa

Käyttäkää partial-funktiota kiinteitä parametreja käyttävien metodien sovittamiseen takaisinkutsujen tai tapahtumankäsittelijöiden käyttöön.

import functools, logging

logger = logging.getLogger("app")
log_error = functools.partial(logger.log, logging.ERROR)

log_error("Something went wrong")

partial vai lambda

partial-funktiota suositellaan lambda-funktion sijaan argumenttien esitäyttöön, koska sen voi pickle-sarjoittaa, sen repr-esitys on hyvä ja se säilyttää dokumenttimerkkijonon.

import functools

mul = lambda x, y: x * y

double_lambda = lambda x: mul(x, 2)            # lambda approach
double_partial = functools.partial(mul, y=2)   # partial approach

print(double_partial(5))   # 10

reduce()

functools.reduce(func, iterable, initial) yhdistää iteroitavan vasemmalta oikealle binäärifunktion avulla.

import functools, operator

total = functools.reduce(operator.add, [1,2,3,4,5])
print(total)   # 15

product = functools.reduce(operator.mul, [1,2,3,4,5], 1)
print(product) # 120

max():n rakentaminen reducella

Havainnollistakaa reduce-funktion toimintaa toteuttamalla max() uudelleen:

import functools

def my_max(seq):
    return functools.reduce(lambda a, b: a if a > b else b, seq)

print(my_max([3, 1, 4, 1, 5, 9]))  # 9

Sisäkkäisten listojen litistäminen

Käyttäkää reduce-funktiota yhdessä operator.iconcat-funktion kanssa yhden sisäkkäisyystason litistämiseen.

import functools, operator

nested = [[1,2],[3,4],[5]]
flat = functools.reduce(operator.iconcat, nested, [])
print(flat)  # [1, 2, 3, 4, 5]

URL-osoitteiden rakentaminen partial-funktiolla

Käytännöllinen partial-malli: kiinnittäkää perus-URL-osoite ja luokaa erikoistuneita pyyntöapufunktioita.

import functools, urllib.request

def fetch(base, path):
    url = base.rstrip("/") + "/" + path.lstrip("/")
    with urllib.request.urlopen(url) as r:
        return r.read()

github = functools.partial(fetch, "https://api.github.com")
# github("/users/octocat")

wraps(): Metatietojen säilyttäminen

Kun kirjoitatte dekorointifunktioita, käyttäkää @functools.wraps(wrapped)-koristetta, jotta kääre säilyttää alkuperäisen funktion nimen ja dokumenttimerkkijonon.

import functools

def decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@decorator
def greet(name):
    """Say hello."""
    return f"Hello, {name}"

print(greet.__name__)  # greet
print(greet.__doc__)   # Say hello.

total_ordering

@functools.total_ordering täydentää puuttuvat vertailumetodit, kun määrittelette __eq__-metodin ja yhden metodeista __lt__/__le__/__gt__/__ge__.

import functools

@functools.total_ordering
class Version:
    def __init__(self, major, minor):
        self.v = (major, minor)
    def __eq__(self, o): return self.v == o.v
    def __lt__(self, o): return self.v < o.v

print(Version(1,2) >= Version(1,1))  # True

singledispatch

@functools.singledispatch luo funktion, joka ohjaa kutsun eri toteutuksiin ensimmäisen argumentin tyypin perusteella.

import functools

@functools.singledispatch
def process(arg):
    raise NotImplementedError(type(arg))

@process.register(int)
def _(n): return n * 2

@process.register(str)
def _(s): return s.upper()

print(process(5))     # 10
print(process("hi"))  # HI

Pikatarkistus

Mitä functools.partial(pow, 2) luo?

Vastaa interaktiivisessa oppitunnissa

Kertaus

partial esitäyttää funktion argumentteja, reduce yhdistää jonon alkiot binäärifunktion avulla, wraps säilyttää dekoroinnin metatiedot, total_ordering täydentää vertailumetodit ja singledispatch ohjaa kutsun tyypin perusteella.

Aloita maksutta

Opi Python tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi

Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.

Kurssit: 76
Oppitunnit: 320

Aloita opiskelu maksutta Näytä koko kurssi

Usein kysytyt kysymykset

Onko oppitunti ”functools: partial ja reduce” ilmainen?

Kyllä – oppitunnin ”functools: partial ja reduce” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Python Academy-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Python Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

Mitä opin oppitunnilla ”functools: partial ja reduce”?

Luokaa erikoistuneita funktioita partial-funktiolla ja laskekaa sekvenssien taitoksia reduce-funktiolla. Harjoittelet Python Academy-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.

Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Python Academy-opiskelun?

Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Python Academy-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 3/4.

Kuinka kauan ”functools: partial ja reduce”-oppitunnin suorittaminen kestää?

Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.

Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Python Academy-oppitunnilla?

Kyllä. Jokainen Python Academy-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.

Kaikki tämän kurssin oppitunnit

itertools: äärettömät ja äärelliset iteraattorit
itertools: kombinatoriikka
functools: partial ja reduce
functools: lru_cache ja cached_property

← Takaisin: Python Academy