在开始本节之前，首先介绍下偏函数partial。首先借助help来看下partial的定义
首先来说下第一行解释的意思：
partial 一共有三个部分：
（1）第一部分也就是第一个参数，是一个函数，这个函数可以是你定义的，也可以是Python内置函数
（2）第二部分是一个可变参数，*args，比如内置函数max的参数就是一个可变参数，max（1,2,3,4,5）=5
（3）第三部分是一个关键字参数，比如内置函数int的第二个参数就是命名关键字参数，默认base=10，表示int转换时默认是10进制的：
partial函数的作用就是：将所作用的函数作为partial（）函数的第一个参数，原函数的各个参数依次作为partial（）函数的后续参数，原函数有关键字参数的一定要带上关键字，没有的话，按原有参数顺序进行补充。
偏函数的使用
A、偏函数的第二个部分(可变参数)，按原有函数的参数顺序进行补充，参数将作用在原函数上，最后偏函数返回一个新函数（类似于，装饰器decorator，对于函数进行二次包装，产生特殊效果；但又不同于装饰器，偏函数产生了一个新函数，而装饰器，可改变被装饰函数的函数入口地址也可以不影响原函数）
案例：我们定义一个sum函数，参数为*args可变，计算这些可变参数的和。
扩展：我们想要对sum函数求和后的结果，再加上10加上20甚至加更多，得到一个新的结果
实现：我们分别用decorator和partial来实现，对比一下二者的区别
（一）装饰器 decorator 实现
from functools import wraps
def sum_add(*args1): #我们要给我们的装饰器decorator，带上参数
def decorator(func):
@wraps(func) #加上这句，原函数func被decorator作用后，函数性质不变
def my_sum(*args2): #注意，参数要和原函数保持一致，真正实行扩展功能的是外层的装饰器
my_s = 0
for n in args1:
my_s = my_s +n #这个是我们新加的求和结果
return func(*args2) + my_s #这个，我们在原求和函数的结果上再加上s，并返回这个值
return my_sum #返回my_sum函数，该函数扩展原函数的功能
return decorator #返回我们的装饰器
@sum_add(10,20) #启用装饰器 对sum函数进行功能扩展
def sum(*args):
s = 0
for n in args:
s = s+n
return s
print(sum(1,2,3,4,5))
print(sum.__name__)
sum最后返回的值应该是10+20+15 = 45，这样一来，我们的decorator就实现了我们想要的扩展功能，最后，发现，原函数sum的name属性，仍然是sum，说明，这种装饰扩展功能，不影响我们的原函数：
（二）偏函数 partial function 实现
A：普通函数可变参数顺序执行
- def sum(*args):
- s = 0
- for n in args:
- s = s + n
- return s
- print(sum(10,20)+sum(1,2,3,4,5))
我们如果想实现+10+20的效果，必须写两遍sum，这样写，显然是最易懂的，但是，却显得很邋遢
B：普通函数可变参数加关键字参数组合
def sum(*args,**others):
s = 0
for n in args:
s = s + n
s1 = 0
for k in others:
s1 = s1 + others[k] #我们还要算一下，关键字参数里蕴藏的求和结果，k是dict中的关键字key
return s+s1 #最终，我们实现扩展功能，顺序参数和关键字参数结果相加
D= {'value1':10,'value2':20}
print(sum(1,2,3,4,5,**D))
代码看起来，是显得专业了，但是感觉冗余，没必要
C：偏函数可变参数顺序填充一步到位
from functools import partial
def sum(*args):
s = 0
for n in args:
s = s + n
return s
sum_add_10 = partial(sum,10) #10 作用在sum第一个参数的位置
sum_add_10_20 = partial(sum,10,20) #10 20 分别作用在sum第一个和第二个参数的位置
print('A____________我们看下原函数sum的函数地址入口：')
print(sum)
print('B______我们看下partial函数返回函数的地址入口：')
print(partial(sum,10))
print(sum_add_10(1,2,3,4,5)) # --> 10 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 25
print(sum_add_10_20(1,2,3,4,5)) # --> 10 + 20 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 45
可以看出，我们针对sum函数的求和结果，再加上10，或者加10加20，甚至加更多，都是可以通过偏函数来实现的，注意偏函数的第二部分，参数是可变的，是按顺序走的，因此，偏函数产生的新函数，sum_add_10 实际上等同于sum(10,*args)：
下面来看可自定义属性的装饰器
from functools import wraps,partial
import logging
def attach_wrapper(obj,func=None):
if func is None:
return partial(attach_wrapper,obj)
setattr(obj,func.__name__,func)
return func
def logged(level,name=None,message=None):
def decorate(func):
logname=name if name else func.__module__
log=logging.getLogger(logname)
logmsg=message if message else func.__name__
@wraps(func)
def wrapper(*args,**kwargs):
log.log(level,logmsg)
return func(*args,**kwargs)
@attach_wrapper(wrapper)
def set_level(newlevel):
nonlocal level
level=newlevel
@attach_wrapper(wrapper)
def set_message(newmsg):
nonlocal logmsg
logmsg=newmsg
return wrapper
return decorate
@logged(logging.DEBUG)
def add(x,y):
return x+y
@logged(logging.CRITICAL,'example')
def spam():
print("Spam!")
首先用attach_wrapper来装饰set_level以及set_message。在调用的时候首先是attach_wrapper(wrapper)(set_level)。初次调用的时候由于func为空，因此调用partial(attach_wrapper,obj)，将obj也就是wrapper函数作为第一个参数，并返回一个新的attach_wrapper函数，第一个参数是wrapper函数实例，再次调用的时候就变成attach_wrapper(wrapper,set_level). 在这次调用中set_level被设置为wrapper的属性。setattr(obj,func.__name__,func)也就等于wrapper.set_level=set_level
通过这种方式将set_message和set_level设置成了wrapper的方法。
在set_message和set_level中引用了nonlocal来修改内部变量。这样就可以控制logging的等级以及输出信息。
if __name__=="__main__":
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
add(2,3)
add.set_message('Add called')
add(2,3)
add.set_level(logging.WARNING)
add(2,3)
运行结果如下：
DEBUG:__main__:add
DEBUG:__main__:Add called
WARNING:__main__:Add called