Python不使用def关键字时如何创建可pickle的参数固定函数

直接使用Python标准库functools中的partial即可，不需要用def关键字定义新函数，也不会用到无法序列化的lambda，最终得到的functionB完全支持pickle序列化。

具体写法 #

假设你已经定义了顶层可pickle的原函数functionA，只需要按如下方式生成functionB：

from functools import partial
import pickle

# 原函数示例，替换成你自己的functionA实现即可
def functionA(x, y=2):
    return x + y

# 固定y参数为3，生成目标函数
functionB = partial(functionA, y=3)

# 序列化可用性测试
pickled_data = pickle.dumps(functionB)
restored_functionB = pickle.loads(pickled_data)
# 调用测试，输出结果为 1+3=4
print(restored_functionB(1))

效果说明 #

• 调用逻辑完全符合预期：执行functionB(x)等价于执行functionA(x, y=3)，和你手写def定义的functionB行为完全一致
• 序列化无异常：只要传入partial的原函数、固定参数本身可被pickle（你场景里顶层定义的functionA、整数3都满足要求），就可以正常完成序列化/反序列化，不会出现lambda序列化时抛出的PicklingError。

原理说明 #

pickle序列化可调用对象时，核心是要记录对象能被全局定位到的标识（所属模块、全局作用域下的绑定名称），反序列化时靠这个标识重新导入对象完成还原。lambda是没有全局名称的匿名表达式，pickle找不到它的定义位置，自然没法序列化。
而functools.partial本身是标准库实现的类，它的实例序列化时只会存储三类信息：绑定的原函数引用、提前固定的位置参数、提前固定的关键字参数。反序列化时只要重新导入原函数，把存下来的固定参数传进去就能还原出一模一样的partial对象，天然符合pickle的序列化规则，不会有匿名函数的定位问题。

注意：如果用partial绑定的是嵌套函数、lambda这类本身不可被pickle的可调用对象，依然会序列化失败，你的场景下绑定顶层定义的普通函数functionA完全没有问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jason