然后使用python_Python的用法?

`partial`定义`partialmethod`定义

functools.partial 这个高阶函数用于部分应用一个函数。部分应用是指，基于一个函数创建一个新的可调用对象，把原函数的某些参数固定。使用这个函数可以把接受一个或多个参数的函数改编成需要回调的 API，这样参数更少。

这是一段引自Fluent Python的代码示例：

>>> from operator import mul
>>> from functools import partial
>>> triple = partial(mul, 3)
>>> triple(7)
21
>>> list(map(triple, range(1, 10)))
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

partial 的第一个参数是一个可调用对象，后面跟着任意个要绑定的定位参数和关键字参数。

再看一个很简单的示例:

from functools import partial
def test_func(a, b, c):
    return a, b, c

if __name__ == '__main__':
    fn = partial(test_func, b=1, c=2)
    res_fn = fn(a=4)
    print(res_fn)
    # result:(4, 1, 2)

functools.partial 对象提供了访问原函数和固定参数的属性。

from functools import partial

def test_func2(a, b, c):
    return a, b, c

if __name__ == '__main__':
    t_fn = partial(test_func2, 1, 2)
    res = t_fn(3)
    print("result：", res, t_fn.func, t_fn.args)
    # result： (1, 2, 3)  (1, 2)

从上面的结果可以看到，partial一个用法：固定了一个或多个参数的值，使原来的调用少传一个或多个参数。

partialmethod文档

functools.partialmethod 函数（Python 3.4 新增）的作用与partial 一样，不过是用于处理方法的。

文档提供一个示例，写得很明白：

from functools import partialmethod
class Cell(object):
    def __init__(self):
        self._alive = False

    @property
    def alive(self):
        return self._alive

    def set_state(self, state):
        self._alive = bool(state)

    set_alive = partialmethod(set_state, True)
    set_dead = partialmethod(set_state, False)

if __name__ == '__main__':
    c = Cell()
    print(c.alive)
    c.set_alive()
    print(c.alive)

参考书籍：
Fluent Python