这就是lambda的含义:

def perform(f):
    f()

perform(lambda: action1())
perform(lambda: action2(p))
perform(lambda: action3(p, r))

这就是lambda的含义:

def perform(f):
    f()

perform(lambda: action1())
perform(lambda: action2(p))
perform(lambda: action3(p, r))

你是这个意思吗?

def perform(fun, *args):
    fun(*args)

def action1(args):
    # something

def action2(args):
    # something

perform(action1)
perform(action2, p)
perform(action3, p, r)

使用functools。偏微分，不是!而ofc Perform是一个无用的函数，你可以直接传递函数。

for function in [Action1, partial(Action2, p)， partial(Action3, p, r)]: 函数()

你可以像这样使用functools中的partial函数。

from functools import partial

def perform(f):
    f()

perform(Action1)
perform(partial(Action2, p))
perform(partial(Action3, p, r))

也适用于关键字

perform(partial(Action4, param1=p))

(几个月后)一个很小的真实例子，lambda是有用的，而partial不是: 假设你想要通过一个二维函数得到不同的一维截面， 就像一排山的切片。 Quadf (x, f)取1-d的f，并对各种x进行调用。 y = -1 0 1处的垂直切面和x = -1 0 1处的水平切面，

fx1 = quadf( x, lambda x: f( x, 1 ))
fx0 = quadf( x, lambda x: f( x, 0 ))
fx_1 = quadf( x, lambda x: f( x, -1 ))
fxy = parabola( y, fx_1, fx0, fx1 )

f_1y = quadf( y, lambda y: f( -1, y ))
f0y = quadf( y, lambda y: f( 0, y ))
f1y = quadf( y, lambda y: f( 1, y ))
fyx = parabola( x, f_1y, f0y, f1y )

据我所知，partial做不到

quadf( y, partial( f, x=1 ))
TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'x'

(如何添加标签numpy, partial, lambda到这个?)