Python庫functools示例詳解

更新時間：2023年01月18日 09:52:03 作者：瞻邈

Python?的?functools?模塊提供了一些常用的高階函數(shù)，也就是用于處理其它函數(shù)的特殊函數(shù)。換言之，就是能使用該模塊對?所有可調(diào)用對象(?即?參數(shù)?或(和)?返回值?為其他函數(shù)的函數(shù)?)?進(jìn)行處理，這篇文章主要介紹了Python庫functools詳解,需要的朋友可以參考下

functools模塊是Python的標(biāo)準(zhǔn)庫的一部分，它是為高階函數(shù)而實(shí)現(xiàn)的。高階函數(shù)是作用于或返回另一個函數(shù)或多個函數(shù)的函數(shù)。一般來說，對這個模塊而言，任何可調(diào)用的對象都可以作為一個函數(shù)來處理。

functools 提供了 11個函數(shù)：

1. cached_property

將類的方法轉(zhuǎn)換為一個屬性，該屬性的值計(jì)算一次，然后在實(shí)例的生命周期中將其緩存作為普通屬性。與 property() 類似，但添加了緩存，對于在其他情況下實(shí)際不可變的高計(jì)算資源消耗的實(shí)例特征屬性來說該函數(shù)非常有用。

# cached_property　緩存屬性
class cached_property(object):
    """
    Decorator that converts a method with a single self argument into a
    property cached on the instance.
    Optional ``name`` argument allows you to make cached properties of other
    methods. (e.g.  url = cached_property(get_absolute_url, name='url') )
    """
    def __init__(self, func, name=None):
        # print(f'f: {id(func)}')
        self.func = func
        self.__doc__ = getattr(func, '__doc__')
        self.name = name or func.__name__
 
    def __get__(self, instance, type=None):
        # print(f'self func: {id(self.func)}')
        # print(f'instance: {id(instance)}')
        if instance is None:
            return self
        res = instance.__dict__[self.name] = self.func(instance)
        return res
class F00():
    @cached_property
    def test(self):
        # cached_property 將會把每個實(shí)例的屬性存儲到實(shí)例的__dict__中, 實(shí)例獲取屬性時, 將會優(yōu)先從__dict__中獲取，則不會再次調(diào)用方法內(nèi)部的過程
        print(f'運(yùn)行test方法內(nèi)部過程')
        return 3
    @property
    def t(self):
        print('運(yùn)行t方法內(nèi)部過程')
        return 44
f = F00()
print(f.test)  # 第一次將會調(diào)用test方法內(nèi)部過程
print(f.test)  # 再次調(diào)用將直接從實(shí)例中的__dict__中直接獲取，不會再次調(diào)用方法內(nèi)部過程
print(f.t)     # 調(diào)用方法內(nèi)部過程取值
print(f.t)     # 調(diào)用方法內(nèi)部過程取值
 
# 結(jié)果輸出
# 運(yùn)行test方法內(nèi)部過程
# 3
# 3
# 運(yùn)行t方法內(nèi)部過程
# 44
# 運(yùn)行t方法內(nèi)部過程
# 44

2. 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']

3. 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(yùn)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

4. partial

用于創(chuàng)建一個偏函數(shù)，將默認(rèn)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

5. partialmethod

對于python 偏函數(shù)partial理解運(yùn)用起來比較簡單，就是對原函數(shù)某些參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值，生成一個新函數(shù)。而如果對于類方法，因?yàn)榈谝粋€參數(shù)是 self，使用 partial 就會報(bào)錯了。

class functools.partialmethod(func, /, *args, **keywords) 返回一個新的 partialmethod 描述器，其行為類似 partial 但它被設(shè)計(jì)用作方法定義而非直接用作可調(diào)用對象。

func 必須是一個 descriptor 或可調(diào)用對象（同屬兩者的對象例如普通函數(shù)會被當(dāng)作描述器來處理）。

當(dāng) func 是一個描述器（例如普通 Python 函數(shù), classmethod(), staticmethod(), abstractmethod() 或其他 partialmethod 的實(shí)例）時, 對 __get__ 的調(diào)用會被委托給底層的描述器，并會返回一個適當(dāng)?shù)?部分對象作為結(jié)果。

當(dāng) func 是一個非描述器類可調(diào)用對象時，則會動態(tài)創(chuàng)建一個適當(dāng)?shù)慕壎ǚ椒ā?當(dāng)用作方法時其行為類似普通 Python 函數(shù)：將會插入 self 參數(shù)作為第一個位置參數(shù)，其位置甚至?xí)幱谔峁┙o partialmethod 構(gòu)造器的 args 和 keywords 之前。

from functools import partialmethod
 
class Cell:
    def __init__(self):
        self._alive = False
    @property
    def alive(self):
        return self._alive
    def set_state(self, state):
        self._alive = bool(state)
 
    set_alive = partialmethod(set_state, True)
    set_dead = partialmethod(set_state, False)
 
    print(type(partialmethod(set_state, False)))
    # <class 'functools.partialmethod'>
 
c = Cell()
c.alive
# False
 
c.set_alive()
c.alive
# True

6. 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

7. singledispatch

單分發(fā)器，用于實(shí)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>

8. singledispatchmethod

與泛型函數(shù)類似，可以編寫一個使用不同類型的參數(shù)調(diào)用的泛型方法聲明，根據(jù)傳遞給通用方法的參數(shù)的類型，編譯器會適當(dāng)?shù)靥幚砻總€方法調(diào)用。

class Negator:
    @singledispatchmethod
    def neg(self, arg):
        raise NotImplementedError("Cannot negate a")
 
    @neg.register
    def _(self, arg: int):
        return -arg
 
    @neg.register
    def _(self, arg: bool):
        return not arg

9. total_ordering

它是針對某個類如果定義了lt、le、gt、ge這些方法中的至少一個，使用該裝飾器，則會自動的把其他幾個比較函數(shù)也實(shí)現(xiàn)在該類中

from functools import total_ordering
 
class Person:
    # 定義相等的比較函數(shù)
    def __eq__(self,other):
        return ((self.lastname.lower(),self.firstname.lower()) == 
                (other.lastname.lower(),other.firstname.lower()))
 
    # 定義小于的比較函數(shù)
    def __lt__(self,other):
        return ((self.lastname.lower(),self.firstname.lower()) < 
                (other.lastname.lower(),other.firstname.lower()))
 
p1 = Person()
p2 = Person()
 
p1.lastname = "123"
p1.firstname = "000"
 
p2.lastname = "1231"
p2.firstname = "000"
 
print p1 < p2  # True
print p1 <= p2  # True
print p1 == p2  # False
print p1 > p2  # False
print p1 >= p2  # False

10. 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

11. 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(jìn)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