在函数中调用 patsy 时出现命名空间问题

我正在尝试为 statsmodels 公式 API 编写一个包装器（这是一个简化版本，该函数的作用远不止于此）：

import statsmodels.formula.api as smf

def wrapper(formula, data, **kwargs):
    return smf.logit(formula, data).fit(**kwargs)

如果我将此函数提供给用户，然后用户尝试定义他/她自己的函数：

def square(x):
    return x**2

model = wrapper('y ~ x + square(x)', data=df)

他们将收到NameError因为patsy模块正在查找的命名空间wrapper对于函数square。是否有一种安全的、Pythonic 的方法来处理这种情况，而无需事先知道函数名称是什么或需要多少个函数？

仅供参考：这是针对 Python 3.4.3 的。

statsmodels 使用 patsy 包来解析公式并创建设计矩阵。 patsy 允许用户函数作为公式的一部分，并在用户命名空间或环境中获取或计算用户函数。

作为参考，请参阅 eval_env 关键字http://patsy.readthedocs.org/en/latest/API-reference.html http://patsy.readthedocs.org/en/latest/API-reference.html

from_formula是模型的方法，它实现了 patsy 的公式接口。它使用eval_env向 patsy 提供必要的信息，默认情况下这是用户的调用环境。用户可以使用相应的关键字参数覆盖它。

定义 eval_env 的最简单方法是作为一个整数，指示 patsy 应使用的堆栈级别。 from_formula 正在增加它以考虑 statsmodels 方法中的附加级别。

根据评论， eval_env = 2 将使用创建模型的级别的下一个更高级别，例如和model = smf.logit(..., eval_env=2).

这将创建模型，调用 patsy 并创建设计矩阵，model.fit()将估计它并返回结果实例。