functools: partial e reduce
Crie funções especializadas com partial e reduza sequências com reduce.
functools: partial e reduce é uma aula grátis de Python Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Python Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Python Academy inclui 4 aulas no total.
Visão geral de functools
functools é um módulo da biblioteca padrão com funções de ordem superior que operam sobre outras funções ou as retornam.
import functools
# partial, reduce, lru_cache, wraps, cached_property ...
print(dir(functools))partial()
functools.partial(func, *args, **kw) cria um novo objeto chamável com alguns argumentos preenchidos previamente.
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)) # 27partial com métodos
Use partial para adaptar métodos com parâmetros fixos e utilizá-los como funções de retorno ou manipuladores de eventos.
import functools, logging
logger = logging.getLogger("app")
log_error = functools.partial(logger.log, logging.ERROR)
log_error("Something went wrong")partial versus lambda
partial é preferível a lambda para preencher argumentos previamente, pois pode ser serializado com pickle, tem uma representação útil e preserva a docstring.
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)) # 10reduce()
functools.reduce(func, iterable, initial) reduz o iterável da esquerda para a direita usando uma função binária.
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) # 120Construindo max() com reduce
Ilustre reduce reimplementando max():
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])) # 9Achatar listas aninhadas
Use reduce com operator.iconcat para achatar um nível de aninhamento.
import functools, operator
nested = [[1,2],[3,4],[5]]
flat = functools.reduce(operator.iconcat, nested, [])
print(flat) # [1, 2, 3, 4, 5]partial para construir URLs
Um padrão prático com partial: fixe uma URL base e crie auxiliares especializados para requisições.
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(): preservando metadados
Ao escrever decoradores, use @functools.wraps(wrapped) para que o wrapper preserve o nome e a docstring da função original.
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 preenche os métodos de comparação ausentes quando você define __eq__ e um de __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)) # Truesingledispatch
@functools.singledispatch cria uma função que encaminha a execução para diferentes implementações com base no tipo do primeiro argumento.
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")) # HIVerificação rápida
O que functools.partial(pow, 2) cria?
Recapitulação
partial preenche previamente os argumentos de uma função; reduce reduz uma sequência com uma função binária; wraps preserva os metadados do decorador; total_ordering preenche os métodos de comparação; singledispatch encaminha a execução com base no tipo.
Perguntas Frequentes
A aula “functools: partial e reduce” é grátis?
Sim — o texto completo de “functools: partial e reduce” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Python Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Python Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “functools: partial e reduce”?
Crie funções especializadas com partial e reduza sequências com reduce. Você pratica Python Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Python Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Python Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “functools: partial e reduce”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Python Academy?
Sim. Cada aula de Python Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- itertools: iteradores infinitos e finitos
- itertools: combinatória
- functools: partial e reduce
- functools: lru_cache e cached_property