functools.partial与普通Python函数

Question

我正在学习关于部分函数（partials）以及何时使用它们。在这篇关于 部分函数与匿名函数（lambdas） 的页面中，接受的回答解释了部分函数相对于匿名函数的一个优点，就是部分函数有一些有用的属性，可以帮助我们更好地理解它们的结构和功能。因此，我们可以对部分函数做以下操作：

import functools
f = functools.partial(int, base=2)
print f.args, f.func, f.keywords

((), int, {'base': 2})

实际上，我们不能对匿名函数做这样的操作：

h = lambda x : int(x,base=2)
print h.args, h.func, h.keywords

AttributeError: 'function' object has no attribute 'args'

但实际上，我们也不能对“普通的”Python函数这样做：

def g(x) :
  return int(x,base=2) 
print g.args, g.func, g.keywords

AttributeError: 'function' object has no attribute 'args'

那么，为什么部分函数的功能比普通的Python函数更多呢？这种设计的意图是什么？难道普通函数的自我检查功能就被认为是没用的吗？

Answer 1

函数确实知道自己能接受哪些参数。函数的属性名称和数据结构主要是为了让解释器使用，而不是为了开发者，但这些信息是存在的。你需要查看 .func_defaults 和 .func_code.co_varnames 这些结构（还有其他一些）才能找到这些细节。

使用 inspect.getargspec() 函数 可以更简单地提取这些信息：

>>> import inspect
>>> h = lambda x : int(x,base=2)
>>> inspect.getargspec(h)
ArgSpec(args=['x'], varargs=None, keywords=None, defaults=None)

需要注意的是，lambda 表达式产生的对象类型和 def funcname(): 定义的函数是完全一样的。

不过，这并不能告诉你会传入 被包装的函数 的具体参数。这是因为函数的用途比较广泛，而 functools.partial() 是专门的，因此可以很容易地提供这些信息。因此，partial 会告诉你 base=2 会被传入 int()，但 lambda 只能告诉你它 接收 了一个参数 x。

所以，虽然 functools.partial() 对象可以告诉你哪些参数会传入哪个函数，但 function 对象只能告诉你它接收了哪些参数，因为调用被包装函数的工作是由构成函数 主体 的（可能更复杂的）表达式来完成的。而且这还忽略了那些根本不调用其他函数的函数。