Python的functools模塊使用及說明

更新時間：2022年07月14日 11:03:39 作者：Python之簡

這篇文章主要介紹了Python的functools模塊使用及說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

partial

用于創(chuàng)建一個偏函數(shù)，將默認參數(shù)包裝一個可調(diào)用對象，返回結(jié)果也是可調(diào)用對象。

偏函數(shù)可以固定住原函數(shù)的部分參數(shù)，從而在調(diào)用時更簡單。

from functools import partial

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

update_wrapper

使用 partial 包裝的函數(shù)是沒有__name__和__doc__屬性的。

update_wrapper 作用：將被包裝函數(shù)的__name__等屬性，拷貝到新的函數(shù)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(shù)是為了在裝飾器拷貝被裝飾函數(shù)的__name__。

就是在update_wrapper上進行一個包裝

from functools import wraps
def wrap1(func):
?? ?@wraps(func)?? ?# 去掉就會返回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 中等同于內(nèi)建函數(shù) reduce

函數(shù)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(nèi)建函數(shù) sorted 中都有一個 key 參數(shù)

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

Python3 之前還提供了cmp參數(shù)來比較兩個元素

cmp_to_key 函數(shù)就是用來將老式的比較函數(shù)轉(zhuǎn)化為 key 函數(shù)

lru_cache

允許我們將一個函數(shù)的返回值快速地緩存或取消緩存。

該裝飾器用于緩存函數(shù)的調(diào)用結(jié)果，對于需要多次調(diào)用的函數(shù)，而且每次調(diào)用參數(shù)都相同，則可以用該裝飾器緩存調(diào)用結(jié)果，從而加快程序運行。

該裝飾器會將不同的調(diào)用結(jié)果緩存在內(nèi)存中，因此需要注意內(nèi)存占用問題。

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=30) ?# maxsize參數(shù)告訴lru_cache緩存最近多少個返回值
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() ? # 清空緩存

singledispatch

單分發(fā)器， Python3.4新增，用于實現(xiàn)泛型函數(shù)。

根據(jù)單一參數(shù)的類型來判斷調(diào)用哪個函數(shù)。

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)?? ?# 所有的泛型函數(shù)
print(fun.registry[int])?? ?# 獲取int的泛型函數(shù)
# 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>

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

您可能感興趣的文章: