在 python 中以倒序柯里化

Question

假设我有这样一个函数：

from toolz.curried import *

@curry
def foo(x, y):
    print(x, y)

然后我可以打电话：

foo(1,2)
foo(1)(2)

两者return与预期相同。

但是，我想做这样的事情：

@curry.inverse # hypothetical
def bar(*args, last):
    print(*args, last)

bar(1,2,3)(last)

这背后的想法是，我想预先配置一个函数，然后将其放入管道中，如下所示：

pipe(data,
    f1, # another function
    bar(1,2,3) # unknown number of arguments
)

然后，bar(1,2,3)(data) 将作为管道的一部分被调用。但是，我不知道该怎么做。有任何想法吗？非常感谢！

编辑：

要求提供更具说明性的示例。于是，它来了：

import pandas as pd
from toolz.curried import *

df = pd.DataFrame(data)

def filter_columns(*args, df):
    return df[[*args]]

pipe(df,
    transformation_1,
    transformation_2,
    filter_columns("date", "temperature")
)

如您所见，DataFrame 是通过函数传递的，filter_columns 就是其中之一。但是，该函数是预先配置的，return 是一个只接受 DataFrame 的函数，类似于装饰器。可以用这个实现相同的行为：

def filter_columns(*args):
    def f(df):
        return df[[*args]]
    return f

但是，我总是需要运行打两次电话，例如filter_columns()(df)，这是我想避免的。

Answer 1

好吧，我不熟悉 toolz 模块，但看起来没有简单的方法来柯里化具有任意数量参数的函数，所以让我们尝试其他方法。

首先作为

的替代品

def filter_columns(*args):
    def f(df):
        return df[*args]
    return f

（顺便说一下，df[*args] 是语法错误）

为了避免 filter_columns()(data) 你可以只抓取 args 中的最后一个元素并使用切片符号来抓取其他所有元素，例如

def filter_columns(*argv):
    df, columns = argv[-1], argv[:-1]
    return df[columns]

并用作 filter_columns(df)、filter_columns("date", "temperature", df) 等

然后使用 functools.partial 构建新的、部分应用良好的过滤器来构建管道，例如

from functools import partial
from toolz.curried import pipe # always be explicit with your import, the last thing you want is import something you don't want to, that overwrite something else you use

pipe(df,
    transformation_1,
    transformation_2,
    partial(filter_columns, "date", "temperature")
)

在 python 中以倒序柯里化

Currying in inversed order in python

python

currying

toolz