Python模块之functools

前言

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于是乎，我自己开发了一款面试宝典，希望能帮到大家，也希望有更多的Python新人真正加入从事到这个行业里，让python火不只是停留在广告上。

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functools模块

作用于或返回其他函数的函数，一般来说，任何可调用对象都可以作为这个模块的用途来处理

lru_cache

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

functools.lru_cache的作用主要是用来做缓存，他能把相对耗时的函数结果进行保存，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

Least Recently Used

maxsize: 代表缓存的内存占用值，超过这个值之后，就的结果就会被释放，然后将新的计算结果进行缓存,其值应当设为2的幂
typed: 若为True，则会把不同的参数类型得到的结果分开保存

被 lru_cache 装饰的函数会有 cache_clear 和 cache_info 两个方法，分别用于清除缓存和查看缓存信息

from functools import lru_cache@lru_cache(None)
def add(x, y):print("运算结果: %s + %s = " % (x, y),end="")return x + yprint(add(1, 2))
print(add(1, 2))
print(add(2, 3))

partial

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

partial也称作偏函数，可以将某个函数的参数从左向右依次给予默认值，并返回一个新的函数对象

class partial(builtins.object)partial(func, *args, **keywords) - new function with partial applicationof the given arguments and keywords.

from functools import partial
def func(x,y):print('x:',x)print('y:',y)return x + y
new_ = partial(func,1,2)
new_()
-------效果-------
x: 1
y: 2
3

可以简化函数调用过程，将固定参数直接通过partial方法进行绑定

reduce

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

进行累计运算

reduce(lambda x,y : x + y, range(5))

wraps

functools.wraps旨在消除装饰器对原函数造成的影响，即对原函数的相关属性进行拷贝，已达到装饰器不修改原函数的目的

传统的装饰器装饰结束之后会导致被装饰函数属性发生改变

import functools
def decorator(f):@functools.wraps(f)def wapper(*args,**kwargs):return f(*args,**kwargs)return wapper@decorator
def f(a,b):return a + b
f.__name__

结果

'wapper'

可以通过wraps进行这样影响的消除

import functools
def decorator(f):@functools.wraps(f) # 消除被装饰函数f的属性影响def wapper(*args,**kwargs):return f(*args,**kwargs)return wapper@decorator
def f(a,b):return a + b
f.__name__
# f