函数的默认值存储在该函数的func_defaults属性中，该属性是与函数的func_code.co_varnames元组的 trailing 元素配对的值的元组。例如：

>>> def foo(x, y=5):
...    return x, y
...
>>> foo(10)
(10, 5)
>>> foo.func_code.co_varnames
('x', 'y')
>>> foo.func_defaults
(5,)
>>> foo.func_defaults = (7,)
>>> foo(10)
(10, 7)

您甚至可以在事后给予参数一个默认值：

>>> foo.func_defaults = (2, 3)
>>> foo()
(2, 3)

警告：我曾想过（ab）使用mock库来允许临时覆盖函数默认值，类似于recent answer of mine，然而，它似乎在之后将默认值设置为None，这意味着mock中存在bug（或者我误解了它的行为），或者像这样弄乱函数有点危险。

def foo(x=5):
    return x

assert foo() == 5
with mock.patch.object(foo, 'func_defaults', (10,)):
    assert foo() == 10

assert foo() == 5  # Oops; I'm observing foo.func_defaults to be None now

手动保存和恢复默认值似乎工作正常，不过，正如您所期望的那样。

orig_defaults = foo.func_defaults
foo.func_defaults = (10,)
assert foo() == 10
foo.func_defaults = orig_defaults
assert foo() == 5

这听起来像是函数 Package 器的工作！

def spellwrapper(newkind, newhow, newthreshold):
    def wrapped_spell_func(X):
        spell(X, kind=newkind, how=newhow, threshold=newthreshold)
    return wrapped_spell_func

可以使用以下命令调用此函数

new_spell_func = spellwrapper(newkind, newhow, newthreshold)

它将返回一个spell函数的 Package 版本，该函数使用新参数作为“默认值”，而不是在函数定义中创建的参数。

df.resample('M', how=new_spell_func)

实际上，你可以使用partial函数来修改默认的关键字参数，这样就不需要在以后显式地设置它们了。诀窍是将原始函数设置为等于结果partial函数。

partial的一般示例

定义我们的泛型函数

def originalFunction(x,defaultValue='DEFAULT'):
    print('x:', x, 'defaultValue:', defaultValue,)
    
## shows the original function outputing x and the defaultValue
originalFunction(1)

x: 1 defaultValue: DEFAULT

使用partial覆盖函数签名（这两行是唯一重要的部分）

一个二个一个一个

要重置默认值，您可以重复调用partial

originalFunction = partial(originalFunction,defaultValue="whateverYouWant") ##sets default value

## Use function with updated defaults
originalFunction(3)

x: 3 defaultValue: whateverYouWant

或者您可以像这样修改分部函数的关键字字典

## Show dict containing keywords
originalFunction.keywords

{'defaultValue': 'whateverYouWant'}

originalFunction.keywords['defaultValue'] = "ThePossabilitesAreEndless" ##sets default value

## Use function with updated defaults
originalFunction("x")

x: x defaultValue: ThePossabilitesAreEndless

要恢复为原始kwargs，可以将变量覆盖为.func中的原始函数地址

originalFunction = originalFunction.func ##resets the default

## shows the original function outputing x and the defaultValue
originalFunction(3)

x: 3 defaultValue: DEFAULT

在原始问题中实施部分

显示函数“spell”的正常使用

一个12b1x一个13b1x

使用functools部分函数更新拼写kwargs

from functools import partial
spell = partial(spell,kind='dry', how='max', threshold=0.6)

#Apply function
print(df.resample('M').agg(lambda x: spell(x)).to_markdown())

dry max 0.6
dry max 0.6
dry max 0.6
dry max 0.6
|                     |   0 |
|:--------------------|----:|
| 1960-01-31 00:00:00 |   4 |
| 1960-02-29 00:00:00 |   5 |
| 1960-03-31 00:00:00 |   5 |
| 1960-04-30 00:00:00 |   2 |

使用函数工具与编辑__默认值__

在使用已导入的函数时，functools partial方法也很有用，因为模块中的函数不具有与当前python脚本中描述的函数类似的__defaults__函数

因为我们定义了originalFunction，所以可以使用.defaults访问默认的kwargs

x一个铝16块x一个铝17块x一个铝18块x一个铝19块x

此方法不适用于导入的模块，如np.array

np.array.__defaults__ ## module functions do not have __defaults__

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

~\AppData\Local\Temp/ipykernel_15784/3587101803.py in <module>
----> 1 np.array.__defaults__ ## module functions do not have __defaults__

AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute '__defaults__'

所以我们可以使用partial函数来更新np.数组kwargs

一个22个1个23个1个1个24个1个1个1个25个1个1个

使用functools与在kwargs上传递

可以将args和kwargs传递给另一个函数，而不使用partial

x一个26块1 x一个27块1 x

我们可以将传入的参数和kwarg传递给另一个函数，同时使用以下方法覆盖defaultValue kwarg

一个28块一个

这种方法的一个缺点是，您不能使用这个新函数签名来覆盖原始函数！

## add display() to show infinite loop
def newFunction(*args,defaultValue='NEW_DEFAULT',**kwargs):
    display('Passing vals to OriginalFunction')
    return originalFunction(*args,defaultValue = defaultValue, **kwargs)
newFunction(5)

'Passing vals to OriginalFunction'

x: 5 defaultValue: NEW_DEFAULT

如果这样做，它将创建一个无限循环

一个32b1x一个33b1x