Python的functools模块使用及说明
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partial
用于创建一个偏函数,将默认参数包装一个可调用对象,返回结果也是可调用对象。
偏函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。
from functools import partial int2 = partial(int, base=8) print(int2('123')) # 83
update_wrapper
使用 partial 包装的函数是没有__name__和__doc__属性的。
update_wrapper 作用:将被包装函数的__name__等属性,拷贝到新的函数中去。
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 函数是为了在装饰器拷贝被装饰函数的__name__。
就是在update_wrapper上进行一个包装
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 中等同于内建函数 reduce
函数的作用是将一个序列归纳为一个输出
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 内建函数 sorted 中都有一个 key 参数
x = ['hello','worl','ni'] x.sort(key=len) print(x) # ['ni', 'worl', 'hello']
Python3 之前还提供了cmp参数来比较两个元素
cmp_to_key 函数就是用来将老式的比较函数转化为 key 函数
lru_cache
允许我们将一个函数的返回值快速地缓存或取消缓存。
该装饰器用于缓存函数的调用结果,对于需要多次调用的函数,而且每次调用参数都相同,则可以用该装饰器缓存调用结果,从而加快程序运行。
该装饰器会将不同的调用结果缓存在内存中,因此需要注意内存占用问题。
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
单分发器, Python3.4新增,用于实现泛型函数。
根据单一参数的类型来判断调用哪个函数。
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 'object'>: <function fun at 0x106d10f28>, <class 'int'>: <function _ at 0x106f0b9d8>, <class 'list'>: <function _ at 0x106f0ba60>, <class 'tuple'>: <function _ at 0x106f0bb70>, <class 'float'>: <function _ at 0x106f0bb70>} # <function _ at 0x106f0b9d8>
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持程序员之家。
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