偏函数functools.partial
函数式编程的思想。
可以理解成绑定了一部分参数的函数。
作用就是少传参数，更短，更简洁。
我之前做的一段用户留存率的程序。
需求是这样子的，选择某一天，然后以这天为准，次日留存，3日留存，7日留存，14日留存，30日留存。
已有一个获取第几天后的函数
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from
datetime
import
datetime,timedelta
def
GetNextDay(baseday,n):
return
str
((datetime.strptime(
str
(baseday),
'%Y-%m-%d'
)
+
timedelta(days
=
n)).date())
from
datetime
import
datetime,timedelta
def
GetNextDay(baseday,n):
return
str
((datetime.strptime(
str
(baseday),
'%Y-%m-%d'
)
+
timedelta(days
=
n)).date())>>GetNextDay(
'2013-07-31'
,
2
)
'2013-08-02'
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按照常规做法，要获取这些“x日留存”的日期，需要
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GetNextDay(selected_day,
1
)
GetNextDay(selected_day,
2
)
GetNextDay(selected_day,
6
)
GetNextDay(selected_day,
13
)
GetNextDay(selected_day,
29
)
GetNextDay(selected_day,
1
)
GetNextDay(selected_day,
2
)
GetNextDay(selected_day,
6
)
GetNextDay(selected_day,
13
)
GetNextDay(selected_day,
29
)
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可以看到，第一个参数都是一样的，一些东西如果是一样的，往往意味着可以简化，就跟之前博文的itemgetter一样。
这时候偏函数派上用途了。
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import
functools
nday
=
functools.partial(GetNextDay,selected_day)
import
functools
nday
=
functools.partial(GetNextDay,selected_day)这样上面的的代码就可以简化成下面这样了。
[python] view plaincopyprint?nday(
1
)
nday(
2
)
nday(
6
)
nday(
13
)
nday(
29
)
nday(
1
)
nday(
2
)
nday(
6
)
nday(
13
)
nday(
29
)
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