Pythonのインクリメント関数の名前

Question

私の質問への回答が既にある場合はお詫びします。私はしばらくの間、スタックのオーバーフローを検索しましたが、私が使用できるものは何も見つかりませんでした。

私は現在、クラスを作成する方法を学習しています。明示的なRunge-Kuttaメソッド1-4のクラスを作成しました。クラス名は「RK_1」、「RK_2」、「RK_3」、「RK_4」です。私のコードをテストするために、私はLegendre微分方程式を解くことにしました。私はこれもまた、「Legendre」と呼ばれるクラスを作成しました。

私はこの問題を解決したかったので、特定のRKスキームを使用してルジャンドルの問題を解決する関数を書きました。私は私のRKスキームのそれぞれのためにこれをやってみたかったので、私はしかし、私はこれを行うための簡単な方法がなければならない実現

def solve_Legendre_1(p,Tmax,init,dt=0.001): 

    f  = Legendre(p) 
    solver = RK_1(init,f) 

    while solver.now() < Tmax: 
     solver(dt) 

    return solver.state() 

def solve_Legendre_2(p,Tmax,init,dt=0.001): 

    f  = Legendre(p) 
    solver = RK_2(init,f) 

    while solver.now() < Tmax: 
     solver(dt) 

    return solver.state() 

def solve_Legendre_3(p,Tmax,init,dt=0.001): 

    f  = Legendre(p) 
    solver = RK_3(init,f) 

    while solver.now() < Tmax: 
     solver(dt) 

    return solver.state() 

def solve_Legendre_4(p,Tmax,init,dt=0.001): 

    f  = Legendre(p) 
    solver = RK_4(init,f) 

    while solver.now() < Tmax: 
     solver(dt) 

    return solver.state() 

すなわち、同じ機能を4回を書きました。だから、私は

for j in range(4): 
    def solve_Legendre_%s(p,Tmax,init,dt=0.001) % (j+1): 

     f  = Legendre(p) 
     solver = RK_%s(init,f) % (j+1) 

     while solver.now() < Tmax: 
      solver(dt) 

     return solver.state() 

のように、何かを関数の名前を変更するにはループとstr.format（）を使用して、それはそれに対応するRK方式で取るために得ることができるかもしれないと思ったが、これは明らかにしません作業。私はこれにどのようにアプローチすべきか誰にも分かりますか？

ありがとうございました。

Answer 1

あなたは、単に他の機能重複を避けるために、パラメータとしてでRK_n()関数を渡すことができます。

def solve_Legendre(p,Tmax,init,dt=0.001, RK=RK_1): 

    f  = Legendre(p) 
    solver = RK(init,f) 

    while solver.now() < Tmax: 
     solver(dt) 

    return solver.state() 

を、あなたがしたい場合は、事前にその最後のパラメータをバインドすることができます。

import functools 
solve_Legendre_1 = functools.partial(solve_Legendre, RK=RK_1) 
solve_Legendre_2 = functools.partial(solve_Legendre, RK=RK_2) 
... 

Answer 2

あなたは関数に数値、リスト、文字列などの「普通の」ものを与えるだけでなく、関数自体をパラメータとして使うこともできます：

>>> def test1(): 
    print(1) 

>>> def test2(): 
    print(2) 

>>> def solve_with_func(funcname): 
    funcname() 

>>> solve_with_func(test1) 
1 
>>> solve_with_func(test2) 
2 

このようにしてsolve_with_funcに同じロジックを使用して、実行される機能を簡単に交換することができます。

もちろんこの缶は関数のリストに拡張される：

>>> def execute_all(funclist): 
    for f in funclist: 
     f() 


>>> execute_all([test1, test2]) 
1 
2 

Answer 3

あなたの関数は、あなたは、単に追加の変数で渡すことができ、RK_x機能のみが異なります。これにより、コードの冗長性が最小限に抑えられます。

def solve_Legendre(RK_func, p,Tmax,init,dt=0.001): 

    f  = Legendre(p) 
    solver = RK_func(init,f) 

    while solver.now() < Tmax: 
     solver(dt) 

    return solver.state() 

これで、グローバルをクエリできます。 globals（）関数は、グローバルスコープで定義されたすべてのオブジェクトが識別子でキーされたマップを返します。だから私の前の関数を使って書くことができます：

for j in range(4): 
    globals()['solve_Legendre_%d' % (j + 1)] = lambda *args, **kw_args: solve_Legendre(globals()['RK_%d' % (j + 1)], *args, **kw_args) 

Answer 4

あなたにはパラメータを追加する必要があります。だから、すべてあなたのスキームを解決するための一つの機能を持っている：

def solve_Legendre(p,Tmax,init,dt=0.001, RK): 

    f  = Legendre(p) 
    solver = RK(init,f) 

    while solver.now() < Tmax: 
     solver(dt) 

    return solver.state() 

したい場合は、RKのデフォルト値を設定することができます。

def solve_Legendre(p,Tmax,init,dt=0.001, RK=RK_1):