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🧩 Python 小练习系列 | Vol.14：掌握偏函数 partial，用函数更丝滑！

本节的 Python 小练习系列我们将聚焦一个 冷门但高能 的工具 —— functools.partial。它的作用类似于“函数的预设模板”，能帮你写出更加灵活、优雅的代码。

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🎯 本题目标

• 理解什么是偏函数；
• 学会使用 functools.partial；
• 编写一个带偏函数的实战案例；
• 思考偏函数的常见使用场景。

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🧠 偏函数是什么？

偏函数（Partial Function）是指：预先为某个函数的部分参数设定默认值，返回一个新的函数对象。

在 Python 中我们可以用 functools.partial 来实现。

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✅ 示例一：最经典的使用场景

from functools import partialdef power(base, exponent):return base ** exponent# 创建一个求平方的函数
square = partial(power, exponent=2)# 创建一个求立方的函数
cube = partial(power, exponent=3)print(square(5))  # 25
print(cube(2))    # 8

本质上：square(x) 就等价于 power(x, 2)，是不是很丝滑？

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🎮 小练习：构建一个“偏好设置”函数生成器

场景说明：

你在写一个电商网站的消息通知系统，需要根据用户的偏好设置通知行为，比如：

def send_notification(user, channel, content):print(f"To {user}, via {channel}: {content}")

你希望提前为“微信渠道”做一个专用函数：

from functools import partialsend_by_wechat = partial(send_notification, channel="WeChat")send_by_wechat("小明", content="你有一笔订单已发货")

输出：

To 小明, via WeChat: 你有一笔订单已发货

是不是代码变得更清晰、更“可读”了？

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📌 实战题：构建简化版 API 请求工具

原始方法：

def make_request(method, url, headers=None, data=None):print(f"Request: [{method}] {url}")print(f"Headers: {headers}")print(f"Data: {data}")

使用偏函数预设请求类型：

from functools import partialpost_json = partial(make_request,method="POST",headers={"Content-Type": "application/json"}
)post_json(url="http://example.com/api", data='{"name": "chatgpt"}')

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✨ 进阶挑战

尝试封装一个函数生成器，自动创建多个“预设模板函数”：

def create_sender(channel):return partial(send_notification, channel=channel)send_by_sms = create_sender("SMS")
send_by_email = create_sender("Email")send_by_sms("小红", content="验证码：123456")
send_by_email("小蓝", content="欢迎注册我们的平台")

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📚 总结

知识点	说明
functools.partial	用于“锁定”函数部分参数，返回新函数
使用场景	API封装、回调函数、事件处理、参数绑定等
优势	简化函数调用，提高可读性、复用性

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✅ 推荐延伸阅读

• lambda vs partial：什么时候该用哪个？
• 偏函数在 tkinter GUI 编程中的应用；
• functools.partialmethod 用于类的方法绑定（进阶）。

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🧩 最后一题

尝试完成这个练习：

写一个偏函数 rmb_to_usd，假设当前汇率是 7.2，使用它将多个人民币金额转换为美元。

提示：

def exchange(amount, rate):return amount * rate# TODO：补全偏函数定义

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🧃 如果这题你喜欢：

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