Python functools模块完全攻略

functools 模块中主要包含了一些函数装饰器和便捷的功能函数。在 Python 的交互式解释器中先导入 functools 模块，然后输入 [e for e in dir(functools) if not e.startswith('_')] 命令，即可看到该模块所包含的全部属性和函数：

<pre class="brush:html;toolbar:false">>>> [e for e in dir(functools) if not e.startswith('_')] ['MappingProxyType', 'RLock', 'WRAPPER_ASSIGNMENTS', 'WRAPPER_UPDATES', 'WeakKeyDictionary', 'cmp_to_key',  'get_cache_token', 'lru_cache', 'namedtuple', 'partial', 'partialmethod', 'recursive_repr', 'reduce', 'singledispatch',  'total_ordering', 'update_wrapper', 'wraps']</pre>

在functools 模块中常用的函数装饰器和功能函数如下：

functools.cmp_to_key(func)：将老式的比较函数（func）转换为关键字函数（key function）。在 Python 3 中比较大小、排序都是基于关键字函数的，Python 3 不支持老式的比较函数。

@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)：该函数装饰器使用 LRU（最近最少使用）缓存算法来缓存相对耗时的函数结果，避免传入相同的参数重复计算。同时，缓存并不会无限增长，不用的缓存会被释放。其中 maxsize 参数用于设置缓存占用的最大字节数，typed 参数用于设置将不同类型的缓存结果分开存放。

@functools.total_ordering：这个类装饰器（作用类似于函数装饰器，只是它用于修饰类）用于为类自动生成比较方法。通常来说，开发者只要提供 __lt__()、__le__()、__gt__()、__ge__() 其中之一（最好能提供 __eq__() 方法），@functools.total_ordering装饰器就会为该类生成剩下的比较方法。

functools.partial(func, *args, **keywords)：该函数用于为 func 函数的部分参数指定参数值，从而得到一个转换后的函数，程序以后调用转换后的函数时，就可以少传入那些己指定值的参数。

functools.partialmethod(func, *args, **keywords)：该函数与上一个函数的含义完全相同，只不过该函数用于为类中的方法设置参数值。

functools.reduce(function, iterable[, initializer])：将初始值（默认为 0，可由 initializer 参数指定）、迭代器的当前元素传入 function 函数，将计算出来的函数结果作为下一次计算的初始值、迭代器的下一个元素再次调用 function 函数……依此类推，直到迭代器的最后一个元素。

＠functools.singledispatch：该函数装饰器用于实现函数对多个类型进行重载。比如同样的函数名称，为不同的参数类型提供不同的功能实现。该函数的本质就是根据参数类型的变换，将函数转向调用不同的函数。

functools.update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)：对 wrapper 函数进行包装，使之看上去就像 wrapped（被包装）函数。

@functools.wraps(wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)：该函数装饰器用于修饰包装函数，使包装函数看上去就像 wrapped 函数。

通过介绍不难发现，functools.update_wrapper 和 ＠functools.wraps 的功能是一样的，只不过前者是函数，因此需要把包装函数作为第一个参数传入；而后者是函数装饰器，因此使用该函数装饰器修饰包装函数即可，无须将包装函数作为第一个参数传入。

下面程序示范了 functiontools 棋块中部分函数或函数装饰器的用法：

<pre class="brush:html;toolbar:false">from functools import * # 以初始值（默认为0）为x，以当前序列元素为y，x y的和作为下一次的初始值 print(reduce(lambda x,y: x   y, range(5))) # 10 print(reduce(lambda x,y: x   y, range(6))) # 15 # 设初始值为10 print(reduce(lambda x,y: x   y, range(6), 10)) # 25 print('----------------') class User:     def __init__(self, name):         self.name = name     def __repr__(self):         return 'User[name=%s' % self.name # 定义一个老式的大小比较函数，User的name越长，该User越大 def old_cmp(u1 , u2):     return len(u1.name) - len(u2.name) my_data = [User('Kotlin'), User('Swift'), User('Go'), User('Java')] # 对my_data排序，需要关键字参数（调用cmp_to_key将old_cmp转换为关键字参数 my_data.sort(key=cmp_to_key(old_cmp)) print(my_data) print('----------------') @lru_cache(maxsize=32) def factorial(n):     print('~~计算%d的阶乘~~' % n)     if n == 1:         return 1     else:         return n * factorial(n - 1) # 只有这行会计算，然后会缓存5、4、3、2、1的解乘 print(factorial(5)) print(factorial(3)) print(factorial(5)) print('----------------') # int函数默认将10进制的字符串转换为整数 print(int('12345')) # 为int函数的base参数指定参数值 basetwo = partial(int, base=2) basetwo.__doc__ = '将二进制的字符串转换成整数' # 相当于执行base为2的int()函数 print(basetwo('10010')) print(int('10010', 2))</pre>

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