以Pythonic方式选择函数

假设我有以下变量：

x
y

和功能：

def runx(x):
    print(x)

def runy(y):
    print (y)

def runxy(x, y):
    print(x + y)

def nonexy():
    print('none')

根据下一个需求选择函数的Pythonic方法是什么：

-如果值仅大于y，则运行func runy

-如果值仅大于x，则运行func runx

-如果值大于x和y，则运行func runxy

-如果值不大于x且y，则运行func nonexy

值x，y可以是任何数字

例如：

x = 4
y = 6
value = 5

这里的值只大于x，所以运行runxx

我错过什么了吗

if value > y and value <= x:
    runy(y)
elif value <= y and value > x:
    runx(x)
elif value > x and value > y:
    runxy(x, y)
else:
    nonexy()

---

除了写出if/else块之外，没有真正好的方法来处理这种模式。

一种经常被遗忘的方法是使用逻辑表。现在，虽然我不是在争论这是最好的方法，但我认为这很有趣，所以在这里走或走你想做的事。

             value > y   value <= y
             ----------  ----------
value > x  | runxy       runx
value <= x | runy        nonex

并访问它，以便：

col = 0 if value > y else 1
row = 0 if value > x else 1
fn = arr[row][col]

然后只需编辑当前设计，这样所有函数都应采用x和y参数，或使用上表中的包装lambda，然后

fn(x, y)

---

比其他答案更过分，但对某些人来说可能很有趣：

def fn_picker(value, x, y):
    functions = { # lambdas to make it shorter
        0: lambda kwargs: 'none',
        1: lambda kwargs: kwargs['x'],
        2: lambda kwargs: kwargs['y'],
        3: lambda kwargs: kwargs['x'] + kwargs['y']
    }
    key = sum([(value > x), (value > y)*2]) # True is 1, False is 0
    fn = functions[key]
    return fn(locals())

print(fn_picker(5, 4, 6))

---

如果所有函数都以x，y为参数，则可以使用：

(nonexy,runx,runy,runxy)[1*(x<=value<=y)+2*(y<=value<=x)+3*(x<value>y)](x,y)

---

我们定义了一个字典，它将布尔对映射到lambda表达式。 布尔对是一个两元组，表示函数选择标准。 lambda表达式包装函数。它取xy，并调用函数 使用它需要的参数

现在，我们可以定义一个函数，它结合了上面定义的工具

mapping = {
    (True, True): lambda x,y: runxy(x,y),
    (True, False): lambda x,y: runx(x),
    (False, True): lambda x,y: runy(y),
    (False, False): lambda x,y: nonexy()
}

def f(x, y, value):
    mapping[value > x, value > y](x,y)

---

请注意，仅定义一次映射就足够了，不管我们希望运行任务多少次。这就是为什么我们把它放在f之外。无需在每次运行任务时定义它。

为什么要这样做？我试图以某种方式表示我需要放入类中的功能，我需要验证一个值是否大于两个无变量，以正确选择methodNope。根据您是否需要返回值，您可以压缩内部语句以返回runxyx，y if value>x else runyy等@ErikAllik:我想是这样。这当然不是Hasshon@acomar：别忘了else if在Python中拼写为elif。这是因为它很圆滑，但对于一个四值问题来说可能有点过火：pfn=[nonexy，runy]，[runx，runxy][value>x][value>y]

(nonexy,runx,runy,runxy)[1*(x<=value<=y)+2*(y<=value<=x)+3*(x<value>y)](x,y)

mapping = {
    (True, True): lambda x,y: runxy(x,y),
    (True, False): lambda x,y: runx(x),
    (False, True): lambda x,y: runy(y),
    (False, False): lambda x,y: nonexy()
}

def f(x, y, value):
    mapping[value > x, value > y](x,y)