Как динамически создавать функцию в Python?
Состав проблем Есть разные варианты этой проблемы, которые все спрашивают то же самое: как динамически создавать функцию в Python? Как определить функцию во время выполнения? Как определить функцию программно? Как создать функцию из строки? Как создать функцию из строки? Есть много способов ответить на эти вопросы – – большинство веб-ресурсов предоставляют такие решения … Как динамически создавать функцию в Python? Прочитайте больше “
Постановка проблемы
Есть разные варианты этой проблемы, что все спрашивают то же самое:
- Как динамически создавать функцию в Python?
- Как определить функцию во время выполнения?
- Как определить функцию программно?
- Как создать функцию из строки?
Есть много способов ответить на эти вопросы – большинство веб-ресурсов предоставляют решения, которые настолько ненужны, я даже не знаю, что они думают! Мы начнем с простого решения и работать на нашем пути вверх по сложности. 😉.
Например, вы можете определить десять функций F_0 , F_1 , …, F_9 программно, что делает что-то такое как Печать его идентификатор функции. Вы можете сделать следующее:
def f_0(): print(0) def f_1(): print(1) def f_2(): print(2) def f_3(): print(3) def f_4(): print(4) def f_5(): print(5) def f_6(): print(6) def f_7(): print(7) def f_8(): print(8) def f_9(): print(9) f_0() f_1() f_2() f_3() f_4() f_5() f_6() f_7() f_8() f_9()
Тем не менее, это вряд ли можно считать элегантным кодом из-за ручного труда, участвующего в копировании и вставках, и ненужное пространство, необходимое для этого.
Начнем с подхода Brute-Force для решения любой такой проблемы:
Метод 1: EXEC ()
EXEC () Функция может принимать любой исходный код в виде строки и запустить его в вашем скрипте. Это идеальный способ динамически создавать функцию в Python!
💡 Встроенный Python встроенный EXEC () выполняет код Python, который вы проходите в виде строки или исполняемого объекта. Это называется динамическим выполнением, потому что, в отличие от нормального статического кода Python, вы можете генерировать код и выполнить его во время выполнения. Таким образом, вы можете запустить программно созданный код Python.
Вот как вы можете использовать EXEC () Функция для определения 10 функций программно и запустить их впоследствии:
# Define functions f_0 to f_9 for i in range(10): exec(f"def f_(): print()") # Run functions f_0 to f_9 for i in range(10): exec(f"f_()")
Вы можете использовать dir () Функция, чтобы проверить, действительно ли функции определены в пространство имен :
>>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'f_0', 'f_1', 'f_2', 'f_3', 'f_4', 'f_5', 'f_6', 'f_7', 'f_8', 'f_9', 'i']
Однако использование функции EXEC () также не особенно элегантна. И он открывает все виды опасных способов борьбы с вашим кодом. (Если вы задумаетесь, что, проверьте наш учебник на блог Finxter).
Похожие учебники: Python Exec () – руководство хакера к опасной функции
Метод 2: Функция завод
Более элегантный способ решить нашу проблему будет создать функциональную фабрику – функцию, которая создает другие функции программно и возвращает их в качестве объектов функций. Затем вы можете использовать Callable объекты для запуска данных динамически созданных функций.
# Define factory def factory(argument): def f(): print(argument) return f # Define functions functions = [] for i in range(10): functions.append(factory(i)) # Run functions for f in functions: f()
Код состоит из трех шагов:
- Сначала определите функцию завода, которая динамически создает локальную функцию F Видно только в Область текущего выполнения функции. Функция F Можете сделать все пользовательские вещи, которые вы хотите сделать.
- Во-вторых, определите все динамически созданные функции программно в для петля и Добавить их в список переменных.
- В-третьих, перейти на все Список Значения и вызовите их для запуска программно созданных функций.
Естественно, вы также можете использовать анонимные лямбда-функции для сжимания определения фабрики функции:
# Define factory def factory(argument): return lambda : print(argument)
Вот немного фона на лямбда-исчислении:
💡 Функция лямбда это анонимная функция в Python. Он начинается с ключевого слова лямбда, а затем разделенный запятыми списком нулевых или более аргументов, а затем толстой кишкой и возвращаемой экспрессией. Например, лямбда х, у, z: x + y + z рассчитал бы сумму трех ценностей аргумента х + y + z Отказ
Метод 3: Функция декоратор
Для понимания я быстро вводим функциональную модель декоратора, который может быть полезен, если вы хотите динамически создавать функцию из шаблона, тогда как у вас есть абсолютный контроль над количеством аргументов, используемых динамически созданными функциями:
def factory(*args, **kwargs): def f(): print(args) print(kwargs) return f # Create functions dynamically f_1 = factory('hi', 'Pete') f_2 = factory(1, 2, 3, alice = 18, bob = 24) f_3 = factory([1, 2, 3], a=1, b=2, c=3) # Execute functions f_1() f_2() f_3() Как вы можете видеть, вы можете «Hard-Code» любое поведение во внутреннюю функцию на основе заводских аргументов, чтобы настроить функции динамически созданы.
Этот шаблон обычно используется для Функциональные декораторы , но это также работает для нашей проблемы.
Метод 4: функциональный фабричный объект
Зрелое решение состоит в том, чтобы динамически создавать пользовательский класс и использовать внутренний метод для программно создания функционального поведения, назначая внешнее имя методу и использовать его как нормальную функцию:
class F: def __init__(self, *args, **kwargs): self.args = args self.kwargs = kwargs def f(self): print(self.args) print(self.kwargs) f_1 = F('hi', 'Pete').f f_2 = F(1, 2, 3, alice = 18, bob = 24).f f_3 = F([1, 2, 3], a=1, b=2, c=3).f f_1() f_2() f_3() Вывод такой же, как в наших предыдущих Метод 3 :
Для получения дополнительной информации на классах, проверьте наш чит-лист:
Связанный : Python OOP Cheat лист
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.
Читайте ещё по теме:
How to Dynamically Create a Function in Python?
There are different variants of this problem that all ask the same thing:
- How to create a function dynamically in Python?
- How to define a function at runtime?
- How to define a function programmatically?
- How to create a function from a string?
There are many ways to answer these questions—most web resources provide solutions that are so unnecessary complex, I don’t even know what they were thinking! We’ll start with the simple solution and work our way up the complexity. 😉
For example, you may want to define ten functions f_0 , f_1 , …, f_9 programmatically that do something such as printing its function identifier. You could do the following:
def f_0(): print(0) def f_1(): print(1) def f_2(): print(2) def f_3(): print(3) def f_4(): print(4) def f_5(): print(5) def f_6(): print(6) def f_7(): print(7) def f_8(): print(8) def f_9(): print(9) f_0() f_1() f_2() f_3() f_4() f_5() f_6() f_7() f_8() f_9()
The desired output would be:
However, this can hardly be considered elegant code because of the manual labor involved in copy&pasting and the unnecessary space required to do it.
Let’s start with the brute-force approach to solve any such problem:
Method 1: exec()
The exec() function can take any source code as a string and run it within your script. It’s the perfect way to dynamically create a function in Python!
? Python’s built-in exec() executes the Python code you pass as a string or executable object argument. This is called dynamic execution because, in contrast to normal static Python code, you can generate code and execute it at runtime. This way, you can run programmatically-created Python code.
Here’s how you can use the exec() function to define 10 functions programmatically and run them afterwards:
# Define functions f_0 to f_9 for i in range(10): exec(f"def f_(): print()") # Run functions f_0 to f_9 for i in range(10): exec(f"f_()")
You can use the dir() function to check out whether the functions are really defined in the namespace:
>>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'f_0', 'f_1', 'f_2', 'f_3', 'f_4', 'f_5', 'f_6', 'f_7', 'f_8', 'f_9', 'i']
However, using the exec() function is also not particularly elegant. And it opens up all kinds of dangerous ways to mess up with your code. (If you wonder which, check out our tutorial on the Finxter blog).