Python의 functools 모듈 기능 분석 정보

이 글은 주로 Python의 functools 모듈 함수 분석에 대해 소개하고, functools.cmp_to_key와 functools에 대해 각각 설명합니다. .total_ordering, functools.reduce, functools.partial, functools.update_wrapper 및 functools.wraps 사용법, 도움이 필요한 친구는

Python을 참고하세요. 내장 functools 모듈은 다른 기능을 처리하는 데 사용되는 특수 기능인 일반적으로 사용되는 일부 고차 기능을 제공합니다. 즉, 이 모듈을 사용하여 호출 가능한 객체 를 처리할 수 있습니다.

functools 모듈 기능개요

• functools.cmp_to_key(func)

• functools.total_ordering(cls)

• functools.reduce(function, iterable[, 초기화])

• functools.partial (func[, args][, *키워드])

• functools.update_wrapper(래퍼, 래핑[, 할당됨][, 업데이트됨])

• functools.wraps(래핑됨[, 할당됨][, 업데이트됨])
  

functools.cmp_to_key()

구문:

functools.cmp_to_key(func) 

이 함수는 기존 비교 함수를 키워드 함수로 변환하는 데 사용됩니다.

기존 비교 함수: 두 개의 매개변수를 입력받아 비교 결과를 반환합니다. 반환값이 0보다 작으면 전자가 후자보다 작고, 반환값이 0보다 크면 그 반대이고, 반환값이 0이면 둘은 같다.

키워드 함수: 매개변수를 수신하고 해당 비교 객체를 반환합니다. 예를 들어 sorted(), min(), max(), heapq.nlargest(), heapq.nsmallest(), itertools.groupby()는 모두 다음과 같을 수 있습니다. 키워드 기능으로 사용됩니다.

Python 3에서는 이전 비교 함수를 더 이상 지원하지 않는 곳이 많습니다. 이때 cmp_to_key()를 사용하여 변환할 수 있습니다.

예:

sorted(iterable, key=cmp_to_key(cmp_func))

functools.total_ordering()

구문:

functools.total_ordering(cls) 

클래스의 비교 연산을 자동으로 구현하는 데 사용되는 클래스 데코레이터입니다.

클래스에서 eq() 메소드와 lt(), le(), gt(), ge() 메소드 중 하나를 구현하기만 하면 total_ordering()이 자동으로 도움이 될 수 있습니다. 그것을 구현하십시오. 나머지 비교 작업.

예:

@total_ordering
class Student: 
  def eq(self, other):
    return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
        (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
  def lt(self, other):
    return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
        (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

functools.reduce()

구문:

functools.reduce(function, iterable[, initializer]) 

이 함수는 Python에 내장된 Reduce() 함수와 동일하며 주로 Python 3에 호환되는 코드를 작성하는 데 사용됩니다.

functools.partial()

구문:

functools.partial(func[, *args][, **keywords]) 

함수는 부분 객체인 경우, 이 객체를 호출하는 효과는 func 함수를 호출하고 위치 매개변수 args 및 키워드 매개변수 키워드를 전달하는 것과 동일합니다. 위치 인수를 사용하여 객체를 호출하면 이러한 인수가 args에 추가됩니다. 키워드 인수가 전달되면 키워드에 추가됩니다.

partial() 함수의 동등한 구현은 대략 다음과 같습니다.

def partial(func, *args, **keywords): 
  def newfunc(*fargs, **fkeywords):
    newkeywords = keywords.copy()
    newkeywords.update(fkeywords)
    return func(*(args + fargs), **newkeywords)
  newfunc.func = func
  newfunc.args = args
  newfunc.keywords = keywords
  return newfunc

partial() 함수는 주로 일부 매개변수를 "고정"하는 데 사용됩니다. 함수. 더 적은 수의 매개변수와 더 간단한 사용법을 가진 함수 객체를 반환합니다.

예:

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.doc = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
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functools.update_wrapper()

구문:

functools.update_wrapper(wrapper, 감싸인[, 할당된][, 업데이트된])

이 함수는 래퍼 함수(래퍼)를 다음과 같이 업데이트하는 데 사용됩니다. 원래 기능은 동일합니다. 선택적 매개변수는 튜플이고, 할당된 튜플은 속성 을 원래 함수의 값으로 직접 대체하도록 지정하고, 업데이트된 튜플은 원래 함수에 대해 업데이트할 속성을 지정합니다. 이 두 매개변수의 기본값은 각각 모듈 수준 상수인 WRAPPER_ASSIGNMENTS 및 WRAPPER_UPDATES입니다. 전자는 래퍼 함수의 이름, module 및 doc 속성을 직접 할당하도록 지정하고, 후자는 래퍼 함수의 dict 속성 업데이트를 지정합니다.

该函数主要用于装饰器函数的定义中，置于包装函数之前。如果没有对包装函数进行更新，那么被装饰后的函数所具有的元信息就会变为包装函数的元信息，而不是原函数的元信息。

functools.wraps()

语法：

functools.wraps(wrapped[, assigned][, updated]) 

wraps() 简化了 update_wrapper() 函数的调用。它等价于 partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned, updated=updated)。

示例：

>>> from functools import wraps
>>> def my_decorator(f):
...   @wraps(f)
...   def wrapper(*args, **kwds):
...     print 'Calling decorated function'
...     return f(*args, **kwds)
...   return wrapper

>>> @my_decorator
... def example():
...   """Docstring"""
...   print 'Called example function'

>>> example()
Calling decorated function 
Called example function 
>>> example.name
'example' 
>>> example.doc
'Docstring'

如果不使用这个函数，示例中的函数名就会变成 wrapper ，并且原函数 example() 的说明文档（docstring）就会丢失。

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