Python的functools模組使用總結

本篇文章為大家帶來了關於Python的相關知識，主要介紹了Python的functools模組使用及說明，具有很好的參考價值，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。

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partial

用於建立一個偏函數，將預設參數包裝一個可調用對象，返回結果也是可調用對象。

偏函數可以固定原函數的部分參數，從而在呼叫時更簡單。

from functools import partial

int2 = partial(int, base=8)
print(int2('123'))
# 83

update_wrapper

使用 partial 包裝的函數是沒有__name__和__doc__屬性的。

update_wrapper 作用：將被包裝函數的__name__等屬性，拷貝到新的函數中去。

from functools import update_wrapper
def wrap2(func):
    def inner(*args):
        return func(*args)
    return update_wrapper(inner, func)

@wrap2
def demo():
    print('hello world')

print(demo.__name__)
# demo

wraps

warps 函數是為了在裝飾器拷貝被裝飾函數的__name__。

就是在update_wrapper上進行一個包裝

from functools import wraps
def wrap1(func):
    @wraps(func)    # 去掉就会返回inner
    def inner(*args):
        print(func.__name__)
        return func(*args)
    return inner

@wrap1
def demo():
    print('hello world')

print(demo.__name__)
# demo

reduce

在Python2 中等同於內建函數reduce

函數的作用是將一個序列歸納為一個輸出

reduce(function, sequence, startValue)

from functools import reduce

l = range(1,50)
print(reduce(lambda x,y:x+y, l))
# 1225

cmp_to_key

在list.sort 和內建函數sorted 中都有一個key 參數

x = ['hello','worl','ni']
x.sort(key=len)
print(x)
# ['ni', 'worl', 'hello']

Python3 之前也提供了cmp參數來比較兩個元素

cmp_to_key 函數就是用來將老式的比較函數轉換成key 函數

lru_cache

允許我們將一個函數的回傳值快速地快取或取消快取。

該裝飾器用於快取函數的呼叫結果，對於需要多次呼叫的函數，而且每次呼叫參數都相同，則可以用該裝飾器快取呼叫結果，從而加快程式運行。

該裝飾器會將不同的呼叫結果快取在記憶體中，因此需要注意記憶體佔用問題。

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=30)  # maxsize参数告诉lru_cache缓存最近多少个返回值
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)
print([fib(n) for n in range(10)])
fib.cache_clear()   # 清空缓存

singledispatch

單一分發器， Python3.4新增，用於實作泛型函數。

根據單一參數的型別來判斷要呼叫哪個函數。

from functools import singledispatch
@singledispatch
def fun(text):
    print('String：' + text)

@fun.register(int)
def _(text):
    print(text)

@fun.register(list)
def _(text):
    for k, v in enumerate(text):
        print(k, v)

@fun.register(float)
@fun.register(tuple)
def _(text):
    print('float, tuple')
fun('i am is hubo')
fun(123)
fun(['a','b','c'])
fun(1.23)
print(fun.registry)    # 所有的泛型函数
print(fun.registry[int])    # 获取int的泛型函数
# String：i am is hubo
# 123
# 0 a
# 1 b
# 2 c
# float, tuple
# {<class &#39;object&#39;>: <function fun at 0x106d10f28>, <class &#39;int&#39;>: <function _ at 0x106f0b9d8>, <class &#39;list&#39;>: <function _ at 0x106f0ba60>, <class &#39;tuple&#39;>: <function _ at 0x106f0bb70>, <class &#39;float&#39;>: <function _ at 0x106f0bb70>}
# <function _ at 0x106f0b9d8>

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