Курс Python → Создание новых функций с помощью functools.partial
Модуль functools.partial является частью стандартной библиотеки Python и предоставляет удобный способ создания новых функций на основе уже существующих. Он позволяет зафиксировать определенные аргументы функции, что упрощает ее использование в дальнейшем.
Преимущество functools.partial заключается в том, что он позволяет создавать новую функцию, которая будет вызываться с уже заданными аргументами, тем самым сокращая необходимость повторного указания этих аргументов при каждом вызове функции.
Для использования functools.partial необходимо импортировать его из модуля functools и передать ему функцию, аргументы которой нужно зафиксировать. Затем можно вызвать полученный объект функции с оставшимися аргументами.
from functools import partial
def multiply(x, y):
return x * y
# Создаем новую функцию, умножающую число на 2
double = partial(multiply, 2)
result = double(5)
print(result) # Выведет 10
В данном примере создается новая функция double, которая умножает число на 2. При вызове double(5) результатом будет 10, так как фиксированный аргумент 2 будет умножен на переданный аргумент 5.
Другие уроки курса "Python"
- Поиск наиболее частого элемента
- Вычисление времени выполнения
- Декораторы классов
- Динамическая типизация в Python
- Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
- Оператор is в Python
- Очистка вывода в Python
- Вывод сложных структур данных с помощью pprint
- PrettyTable: создание таблицы
- Объединение словарей в Python
- Импорт в Python: список all
- Python Тесты и Гайды
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Подсказки типов в Python
- Оператор распаковки в Python
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Оператор assert в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Инверсия списков и строк в Python
- Добавление элемента в список.
- Избегайте изменяемых аргументов
- Работа с JSON в Python
- Асинхронное выполнение задач в процессах
- Удаление элемента по индексу в Python
- Шаблоны и наследование в Flask
- Enum в Python
- Управление памятью в numpy.
- Работа с эмодзи в Python
- Сортировка элементов с OrderedDict
- Преобразование строк в числа в Python
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Автоматизация с Python
- Создание циклической ссылки
- Улучшение читаемости кода в Python
- Операция += для списков
- Мощь вложенных функций в Python
- Декоратор @override
- Python Метод del.
- Подсчет количества элементов в списке
- Расчет времени выполнения программы
- Перехват исключений в Python
- Цикл for в Python
- Преобразование чисел в Python
- Форматирование даты с strftime()
- Метод eq для сравнения объектов
- Метод __irshift__ для Python
- Инверсия списка и строки
- Измерение времени выполнения кода















