在python中更改函数的默认参数

Question

我有一个函数,根据条件将numpy数组转换为包含True或False的数组,然后将彼此相邻的True或False条目分组并计算每个组的长度.这是为了确定给定月份降水数据中干燥法术或湿法术的长度.

这是功能:

import itertools
def spell(X, kind='wet', how='mean', threshold=0.5): 

    if kind=='wet':
        condition = X>threshold
    else:
        condition = X<=threshold

    length = [sum(1 if x==True else nan for x in group) for key,group in itertools.groupby(condition) if key]

    if not length: 
        res = 0
    elif how=='mean': 
        res = np.mean(length)
    else:
        res = np.max(length)

    return res

因此,基本上可以选择确定湿法或干法术的平均长度或最大长度,给出一系列大量的降水数据,默认参数设置为湿法术的平均长度.

我将此函数与pandas一起应用于历史记录的每个月:

#Create example dataframe
np.random.seed(1324)
idx = pd.DatetimeIndex(start='1960-01-01', periods=100, freq='d')
values = np.random.random(100)
df = pd.DataFrame(values, index=idx)

#Apply function
df.resample('M', how=spell)

而我得到的是:

0
1960-01-31  1.555556
1960-02-29  1.500000
1960-03-31  1.777778
1960-04-30  6.000000

这是完美的,但我希望能够在运行中稍微更改此函数的默认值,以便我可以使用df.resample()的其他选项.我已经研究过functools.partial()这只是一个解决方案,用于明确设置输入参数的情况.spell(kind='dry', how='max', threshold=0.7).有没有办法改变函数的默认参数,他们不需要在文字之后显式设置,以便我可以使用它df.resample()？

Answer 1

函数的默认值存储在该函数的func_defaults属性中,该属性是与函数元组的尾随元素配对的值func_code.co_varnames元组.例如:

>>> def foo(x, y=5):
...    return x, y
...
>>> foo(10)
(10, 5)
>>> foo.func_code.co_varnames
('x', 'y')
>>> foo.func_defaults
(5,)
>>> foo.func_defaults = (7,)
>>> foo(10)
(10, 7)

您甚至可以在事后给出参数默认值:

>>> foo.func_defaults = (2, 3)
>>> foo()
(2, 3)

警告:我曾想过(ab)使用该mock库来暂时覆盖函数默认值,与我最近的答案类似.但是,它似乎将默认值设置为None后来,这意味着要么存在错误(或者我误解了行为)mock,要么弄乱这样的函数有点危险.

def foo(x=5):
    return x

assert foo() == 5
with mock.patch.object(foo, 'func_defaults', (10,)):
    assert foo() == 10

assert foo() == 5  # Oops; I'm observing foo.func_defaults to be None now

但是,正如您所料,手动保存和恢复默认值似乎工作正常.

orig_defaults = foo.func_defaults
foo.func_defaults = (10,)
assert foo() == 10
foo.func_defaults = orig_defaults
assert foo() == 5