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在之前给大家分享过函数式编程，最早感觉到函数式编程很酷，和朋友同事聊天时，是不是会把函数式编程挂在嘴边，当时函数式编程的确很火，主要因为 js 的借着 nodejs 和 npm 已经走上 top3 ，并且稳居 top3。因为 js 中 function 是一等公民，天生地对函数式编程 friendly，哦，我们还是回到 python，因为自己对于 js 喜爱，通常说着说着就跑题了。
偏函数
在开始介绍偏函数，以及如何在 python 中实现偏函数之前，我们来看一个简单函数，这个 add 函数用于将两个数相加，python 是一个弱类型的语言，不过也有自己的类型系统，如果类型明确，可以在参数后面给出类型，估计这样会解释器省掉一些类型推断的工作。
import functools
def add(a:float, b:float)->float:
return a + b
好定义好了这么一个函数，我们进一步思考，在函数式编程中，我们希望输入和输出都是单一的。函数式编程主要是将程序中不变的，也就是确定性那部分内容抽里，这样便于降低程序的复杂度。偏函数又是什么呢? 偏函数对上面说的有什么作用呢。
简单的理解偏函数，是对原函数的二次封装，是将现有函数的部分参数预先绑定为指定值，从而得到一个新的函数，该函数就称为偏函数。
柯里化实现偏函数
接下来可以通过 currying 化来实现偏函数，不仅被用于JavaScript，还被用于其他编程语言。 柯里化是一种函数的转换，是指将一个函数从可调用的 f(a, b, c) 转换为可调用的 f(a)(b)(c) 。 也就是让我们 add 函数从同时接受 2 个参数变为分别有一定先后次序接受两个参数add(2)(3)。
def make_add(a:float)->Callable[[float],float]:
def add_inner(b:float)->float:
return a + b
return add_inner
add_2 = make_add(2)
不过我们并不满足，还可以进一步优化，这里我们定义函数，可以通过定 lambda 函数来代替显式地定义一个函数，并将其返回。
def make_add(a:float)->Callable[[float],float]:
return lambda b: add(a,b)
add_2 = make_add(2)
基于 functools 实现偏函数
如果利用 functools 库提供 partial 方法来实现一个偏函数，这样做可以让偏函数的实现更简单一些，这函数 partial 接收第一个参数为要包装函数名称，接下来参数就是为这个原函数的参数事先指定值了，我们通过代码来进行解释说明
add_2 = functools.partial(add,2)
我们也可以同时对 2 个参数都预先进行进行赋值，下面隐式为 add 函数两个参数都预先指定数值，当然也可以显式指定值。
add_2_3 = functools.partial(add,2,3)
也可以通过对 b 进行预先赋值来得到一个偏函数
add_3 = functools.partial(add,b=3)
还有可能可能让你感觉有点不自然地方，就是我们也可以在调用时候重新对已经事先赋值的 b 进行更改，其实有时候更灵活，少了一些约束，可能容易出现问题。
>>> add_3(2,b=5)
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