Passando funções com argumentos para outra função no Python?

É possível passar funções com argumentos para outra função no Python?

Diga algo como:

def perform(function):
    return function()

Mas as funções a serem passadas terão argumentos como:

action1()
action2(p)
action3(p,r)

Você quer dizer isso?

def perform( fun, *args ):
    fun( *args )

def action1( args ):
    something

def action2( args ):
    something

perform( action1 )
perform( action2, p )
perform( action3, p, r )

É para isso que serve o lambda:

def Perform(f):
    f()

Perform(lambda: Action1())
Perform(lambda: Action2(p))
Perform(lambda: Action3(p, r))

Você pode usar a função parcial de functools dessa maneira.

from functools import partial

def perform(f):
    f()

perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))

Também funciona com palavras-chave

perform(partial(Action4, param1=p))

Use functools.partial, não lambdas! E ofc Perform é uma função inútil, você pode repassar funções diretamente.

for func in [Action1, partial(Action2, p), partial(Action3, p, r)]:
  func()

(meses depois), um pequeno exemplo real em que o lambda é útil, não parcial:
digamos que você queira várias seções transversais unidimensionais por meio de uma função bidimensional, como fatias por uma fileira de colinas.
quadf( x, f )tira 1-d fe chama-o para vários x.
Para chamá-lo para cortes verticais em y = -1 0 1 e cortes horizontais em x = -1 0 1,

fx1 = quadf( x, lambda x: f( x, 1 ))
fx0 = quadf( x, lambda x: f( x, 0 ))
fx_1 = quadf( x, lambda x: f( x, -1 ))
fxy = parabola( y, fx_1, fx0, fx1 )

f_1y = quadf( y, lambda y: f( -1, y ))
f0y = quadf( y, lambda y: f( 0, y ))
f1y = quadf( y, lambda y: f( 1, y ))
fyx = parabola( x, f_1y, f0y, f1y )

Até onde eu sei, partialnão posso fazer isso -

quadf( y, partial( f, x=1 ))
TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'x'

(Como adicionar tags numpy, parcial, lambda a isso?)

Isso é chamado de funções parciais e há pelo menos três maneiras de fazer isso. Minha maneira favorita é usar o lambda porque evita a dependência de pacotes extras e é o menos detalhado. Suponha que você tenha uma função add(x, y)e deseja passar add(3, y)para outra função como parâmetro, de forma que a outra função decida o valor para y.

Use lambda

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# run example
def main():
    f = lambda y: add(3, y)
    result = runOp(f, 1) # is 4

Crie seu próprio invólucro

Aqui você precisa criar uma função que retorne a função parcial. Isto é obviamente muito mais detalhado.

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# declare partial function
def addPartial(x):
    def _wrapper(y):
        return add(x, y)
    return _wrapper

# run example
def main():
    f = addPartial(3)
    result = runOp(f, 1) # is 4

Use parcial de functools

Isso é quase idêntico ao lambdamostrado acima. Então, por que precisamos disso? Existem algumas razões . Em resumo, partialpode ser um pouco mais rápido em alguns casos (consulte sua implementação ) e que você pode usá-lo para ligação antecipada versus ligação tardia do lambda.

from functools import partial

# generic function takes op and its argument
def runOp(op, val):
    return op(val)

# declare full function
def add(x, y):
    return x+y

# run example
def main():
    f = partial(add, 3)
    result = runOp(f, 1) # is 4

Aqui está uma maneira de fazer isso com um fechamento:

    def generate_add_mult_func(func):
        def function_generator(x):
            return reduce(func,range(1,x))
        return function_generator

    def add(x,y):
        return x+y

    def mult(x,y):
        return x*y

    adding=generate_add_mult_func(add)
    multiplying=generate_add_mult_func(mult)

    print adding(10)
    print multiplying(10)