python将不同的**kwargs传递给多个函数

Question

从python doc和stackoverflow,我理解如何在我的def函数中使用**kwargs.但是,我有一个案例需要两套**kwargs用于两个子功能.有人能告诉我如何正确地分离**kwargs吗？

这是我的目标:绘制点集和插值平滑曲线,
以及我天真的示例代码:

def smoothy(x,y, kind='cubic', order = 3, **kwargs_for_scatter, **kwargs_for_plot):
    yn_cor = interp1d(x, y, kind=kind, assume_sorted = False)
    xn = np.linspace(np.min(x), np.max(x), len(x) * order)
    plt.scatter(x,y, **kwargs_for_scatter)
    plt.plot(xn, yn_cor(xn), **kwargs_for_plot);
    return

感谢帮助.

Answer 1

另一种更不同的方法

我意识到我参加聚会有点晚了。但是，在处理由其他几个类组成的类时，我偶然发现了一个类似的问题。我想避免为每个子类（或函数）传递字典，并且复制组件类的所有参数是非常反干的，另外还要冒在稍后阶段必须更新所有参数的风险。

我的解决方案当然不是最短的，也不是很好，但我认为它有一定的优雅。我修改了smoothy下面的函数：

import inspect

def smoothy(x,y, kind='cubic', order = 3, **kwargs):
    yn_cor = interp1d(x, y, kind=kind, assume_sorted = False)
    xn = np.linspace(np.min(x), np.max(x), len(x) * order)

    scatter_args = [k for k, v in inspect.signature(plt.scatter).parameters.items()]
    scatter_dict = {k: kwargs.pop(k) for k in dict(kwargs) if k in scatter_args}
    plt.scatter(x,y, **scatter_dict)

    plot_args = [k for k, v in inspect.signature(plt.plot).parameters.items()]
    plot_dict = {k: kwargs.pop(k) for k in dict(kwargs) if k in plot_args}
    plt.plot(xn, yn_cor(xn), **plot_dict);
    return

解释

要开始了，做一个列表（scatter_args的参数）的第一个函数（散）接受，使用inspect.signature()。然后scatter_dict从 kwargs构建一个新的字典 ( )，只提取也在我们的参数列表中的项目。dict(kwargs)在此处使用可确保我们循环遍历 kwargs 的副本，以便我们可以更改原始版本而不会出错。然后可以将这个新字典传递给函数 (scatter)，并为下一个函数重复这些步骤。

一个陷阱是 kwargs 中的参数名称可能不会重复，因为它现在是单个 dict。因此，对于不控制参数名称的预构建函数，您可能会遇到此方法的问题。

这确实允许我将所述组合类用作父类（或子类）（传递 kwargs 的其余部分）。

Answer 2

没有这样的机制.有一个提议,PEP-448,其中Python 3.5和以下泛化参数解包.Python 3.4和之前的版本不支持它.一般来说你可以做的最好:

def smoothy(x,y, kind='cubic', order = 3, kwargs_for_scatter={}, kwargs_for_plot={}):
    yn_cor = interp1d(x, y, kind=kind, assume_sorted = False)
    xn = np.linspace(np.min(x), np.max(x), len(x) * order)
    plt.scatter(x,y, **kwargs_for_scatter)
    plt.plot(xn, yn_cor(xn), **kwargs_for_plot);
    return

然后将这些选项作为词典而不是kwargs传递给smoothy.

smoothy(x, y, 'cubic', 3, {...}, {...})

因为变量名称可能会暴露给调用者,所以您可能希望将它们重命名为更短的(可能scatter_options和plot_options).

更新:Python 3.5和3.6现在是主流,它们确实支持基于PEP-448的扩展解包语法.

>>> d = {'name': 'joe'}
>>> e = {'age': 20}
>>> { **d, **e }
{'name': 'joe', 'age': 20}

然而,这对于这个用于多目的地的kwargs场景并没有多大帮助.即使该smoothy()函数采用统一的kwargs抓包,您也需要确定哪些是针对哪些子函数.凌乱的最好.多个dict参数,一个旨在传递给每个获取kwarg的子功能,仍然是最好的方法.