파이썬 구글코랩 코드 질문드립니다

Question

#&#64;title Run Prediction display_images &#61; True #&#64;param {type:&#34;boolean&#34;} import sys import warnings warnings.simplefilter(action&#61;'ignore', category&#61;FutureWarning) from Bio import BiopythonDeprecationWarning warnings.simplefilter(action&#61;'ignore', category&#61;BiopythonDeprecationWarning) from pathlib import Path from colabfold.download import download_alphafold_params, default_data_dir from colabfold.utils import setup_logging from colabfold.batch import get_queries, run, set_model_type from colabfold.plot import plot_msa_v2 import os import numpy as np try: K80_chk &#61; os.popen('nvidia-smi | grep &#34;Tesla K80&#34; | wc -l').read() except: K80_chk &#61; &#34;0&#34; pass if &#34;1&#34; in K80_chk: print(&#34;WARNING: found GPU Tesla K80: limited to total length < 1000&#34;) if &#34;TF_FORCE_UNIFIED_MEMORY&#34; in os.environ: del os.environ[&#34;TF_FORCE_UNIFIED_MEMORY&#34;] if &#34;XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION&#34; in os.environ: del os.environ[&#34;XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION&#34;] from colabfold.colabfold import plot_protein from pathlib import Path import matplotlib.pyplot as plt # For some reason we need that to get pdbfixer to import if use_amber and f&#34;/usr/local/lib/python{python_version}/site-packages/&#34; not in sys.path: sys.path.insert(0, f&#34;/usr/local/lib/python{python_version}/site-packages/&#34;) def input_features_callback(input_features): if display_images: plot_msa_v2(input_features) plt.show() plt.close() def prediction_callback(protein_obj, length, prediction_result, input_features, mode): model_name, relaxed &#61; mode if not relaxed: if display_images: fig &#61; plot_protein(protein_obj, Ls&#61;length, dpi&#61;150) plt.show() plt.close() result_dir &#61; jobname log_filename &#61; os.path.join(jobname,&#34;log.txt&#34;) setup_logging(Path(log_filename)) queries, is_complex &#61; get_queries(queries_path) model_type &#61; set_model_type(is_complex, model_type) if &#34;multimer&#34; in model_type and max_msa is not None: use_cluster_profile &#61; False else: use_cluster_profile &#61; True download_alphafold_params(model_type, Path(&#34;.&#34;)) results &#61; run( queries&#61;queries, result_dir&#61;result_dir, use_templates&#61;use_templates, custom_template_path&#61;custom_template_path, num_relax&#61;num_relax, msa_mode&#61;msa_mode, model_type&#61;model_type, num_models&#61;5, num_recycles&#61;num_recycles, relax_max_iterations&#61;relax_max_iterations, recycle_early_stop_tolerance&#61;recycle_early_stop_tolerance, num_seeds&#61;num_seeds, use_dropout&#61;use_dropout, model_order&#61;[1,2,3,4,5], is_complex&#61;is_complex, data_dir&#61;Path(&#34;.&#34;), keep_existing_results&#61;False, rank_by&#61;&#34;auto&#34;, pair_mode&#61;pair_mode, pairing_strategy&#61;pairing_strategy, stop_at_score&#61;float(100), prediction_callback&#61;prediction_callback, dpi&#61;dpi, zip_results&#61;False, save_all&#61;save_all, max_msa&#61;max_msa, use_cluster_profile&#61;use_cluster_profile, input_features_callback&#61;input_features_callback, save_recycles&#61;save_recycles, user_agent&#61;&#34;colabfold/google-colab-main&#34;, ) results_zip &#61; f&#34;{jobname}.result.zip&#34; os.system(f&#34;zip -r {results_zip} {jobname}&#34;)AlphaFold2 구글코랩 노트에 있는 코드입니다.prediction_callback 이라는 함수가 위에서 정의됐고아래의 run() 부분에서는prediction_callback&#61;prediction_callback으로 코드가 짜여져있는데, 왜 여기에서 인자가 들어가지 않는건가요?prediction_callback 함수를 쓰면서 인자를 안 넣었다는 게 이해가 잘 안 갑니다(추가)prediction_callback 함수에 애초에 return 부분이 없긴하네요..근데 그러면 어떻게 prediction_callback &#61; prediction_callback 가 나올 수 있는건가요?노트 : https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb

Henry7 · Accepted Answer

이게 기존에 알던 개념을 뛰어 넘는 개념이 될 수가 있어요.결과 값을 리턴하는게 아니고, 로직 그 자체를 리턴하는 거라고 할 수 있습니다.함수형 프로그래밍 이라고 합니다.

kenu,전독시 · Answer

results = run( queries=queries, ... prediction_callback=prediction_callback, ... )run() 이라는 함수의 인자로 함수 자체가 전달된 것입니다.기본적인 함수 정의먼저, 간단한 두 개의 함수를 정의해 보겠습니다. 하나는 숫자를 더하는 함수(add), 다른 하나는 숫자를 곱하는 함수(multiply)입니다.def add(x, y): return x + y def multiply(x, y): return x * y 함수를 인자로 전달하는 함수이제, 위에서 정의한 add와 multiply 함수를 인자로 받는 새로운 함수를 만들어 보겠습니다. 이 함수는 전달받은 함수를 사용하여 두 숫자를 연산하고, 결과를 출력합니다.def operate_on_numbers(func, x, y): result = func(x, y) print(f"The result of operation is: {result}") 함수 호출이제 operate_on_numbers 함수에 add나 multiply 함수를 인자로 전달하여 호출해보겠습니다.# Add function passed as an argument operate_on_numbers(add, 5, 7) # Multiply function passed as an argument operate_on_numbers(multiply, 5, 7) from: https://www.phind.com/search?cache=ubcl045mn6zsy1bxqv0zgchz

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