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Python中functools模块使用及相关说明

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　　这篇文章主要给大家讲解的是，在python这门语言中，functools这门软件使用方法，相关的代码已经给大家贴出来了，希望可以为大家能够带来一点帮助。

　　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

　　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
　　

　　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

　　forom 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

　　ru_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>

　　以上就是小编整理的相关内容，希望可以给大家带来帮助。

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