functools — 可调用对象上的高阶函数和操作 — Python 文档
functools — 可调用对象上的高阶函数和操作
源代码： :source:`Lib/functools.py`
functools 模块用于高阶函数：作用于或返回其他函数的函数。 通常，出于此模块的目的，任何可调用对象都可以视为函数。
functools 模块定义了以下函数：
- @functools.cached_property(func)
将类的方法转换为属性，该属性的值计算一次，然后在实例的生命周期内作为普通属性缓存。 类似于 property()，增加了缓存。 用于实例的昂贵计算属性，否则这些属性实际上是不可变的。
例子：
class DataSet: def __init__(self, sequence_of_numbers): self._data = sequence_of_numbers @cached_property def stdev(self): return statistics.stdev(self._data) @cached_property def variance(self): return statistics.variance(self._data)3.8 版中的新功能。
笔记
这个装饰器要求每个实例上的
__dict__属性是一个可变映射。 这意味着它不适用于某些类型，例如元类（因为类型实例上的__dict__属性是类命名空间的只读代理），以及那些指定__slots__而不包含 [ X214X] 作为定义的插槽之一（因为此类类根本不提供__dict__属性）。
- functools.cmp_to_key(func)
将旧式比较函数转换为 键函数 。 与接受关键函数的工具一起使用（例如 sorted()、min()、max()、heapq.nlargest() ]、heapq.nsmallest()、itertools.groupby())。 此函数主要用作从支持使用比较函数的 Python 2 转换而来的程序的转换工具。
比较函数是任何可调用的函数，它接受两个参数，对它们进行比较，并在小于时返回负数，相等时返回零，或大于时返回正数。 键函数是一个可调用的函数，它接受一个参数并返回另一个用作排序键的值。
例子：
sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll)) # locale-aware sort order有关排序示例和简短的排序教程，请参阅 Sorting HOW TO。
3.2 版中的新功能。
- @functools.lru_cache(user_function)
@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 装饰器用记忆调用来包装函数，最多保存 maxsize 最近的调用。 当使用相同的参数定期调用昂贵的或 I/O 绑定的函数时，它可以节省时间。
由于字典用于缓存结果，因此函数的位置和关键字参数必须是可散列的。
不同的参数模式可以被认为是具有单独缓存条目的不同调用。 例如，f(a=1, b=2) 和 f(b=2, a=1) 的关键字参数顺序不同，可能有两个单独的缓存条目。
如果指定了 user_function，则它必须是可调用的。 这允许将 lru_cache 装饰器直接应用于用户函数，将 maxsize 保留为其默认值 128：
@lru_cache def count_vowels(sentence): sentence = sentence.casefold() return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'aeiou')如果maxsize设置为
None，LRU特性被禁用，缓存可以无限制增长。如果 typed 设置为 true，不同类型的函数参数将被分别缓存。 例如，
f(3)和f(3.0)将被视为具有不同结果的不同调用。为了帮助衡量缓存的有效性并调整 maxsize 参数，包装函数使用
cache_info()函数进行检测，该函数返回一个名为 的元组 显示 命中、 未命中 、maxsize 和 currsize。 在多线程环境中，命中和未命中是近似的。装饰器还提供了一个
cache_clear()函数来清除或使缓存失效。原始底层函数可通过
__wrapped__属性访问。 这对于内省、绕过缓存或使用不同的缓存重新包装函数很有用。LRU（最近最少使用）缓存 在最近的调用是即将到来的调用的最佳预测指标时效果最好（例如，新闻服务器上最流行的文章往往每天都在变化）。 缓存的大小限制确保缓存不会在不受长时间运行的进程（如 Web 服务器）限制的情况下增长。
一般来说，LRU 缓存应该只在您想要重用以前计算的值时使用。 因此，缓存具有副作用的函数、需要在每次调用时创建不同可变对象的函数或诸如 time() 或 random() 之类的不纯函数是没有意义的。
静态网页内容的 LRU 缓存示例：
@lru_cache(maxsize=32) def get_pep(num): 'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal' resource = 'http://www.python.org/dev/peps/pep-%04d/' % num try: with urllib.request.urlopen(resource) as s: return s.read() except urllib.error.HTTPError: return 'Not Found' >>> for n in 8, 290, 308, 320, 8, 218, 320, 279, 289, 320, 9991: ... pep = get_pep(n) ... print(n, len(pep)) >>> get_pep.cache_info() CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)使用缓存高效计算 斐波那契数 以实现 动态规划 技术的示例：
@lru_cache(maxsize=None) def fib(n): if n < 2: return n return fib(n-1) + fib(n-2) >>> [fib(n) for n in range(16)] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610] >>> fib.cache_info() CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)3.2 版中的新功能。
3.3 版更改： 添加 类型 选项。
3.8 版变更: 增加了 user_function 选项。
- @functools.total_ordering
给定一个定义一个或多个丰富的比较排序方法的类，这个类装饰器提供其余的。 这简化了指定所有可能的丰富比较操作所涉及的工作：
该类必须定义
__lt__()、__le__()、__gt__()或__ge__()之一。 此外，该类应提供__eq__()方法。例如：
@total_ordering class Student: def _is_valid_operand(self, other): return (hasattr(other, "lastname") and hasattr(other, "firstname")) def __eq__(self, other): if not self._is_valid_operand(other): return NotImplemented return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) == (other.lastname.lower(), other.firstname.lower())) def __lt__(self, other): if not self._is_valid_operand(other): return NotImplemented return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) < (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))笔记
虽然这个装饰器可以很容易地创建表现良好的全序类型，但它 确实 以执行较慢和派生比较方法的更复杂堆栈跟踪为代价。 如果性能基准测试表明这是给定应用程序的瓶颈，那么实现所有六种丰富的比较方法可能会提供简单的速度提升。
3.2 版中的新功能。
3.4 版更改： 现在支持从无法识别的类型的底层比较函数返回 NotImplemented。
- functools.partial(func, /, *args, **keywords)
返回一个新的 部分对象 ，它在调用时的行为类似于使用位置参数 args 和关键字参数 keywords 调用的 func。 如果为调用提供了更多参数，则将它们附加到 args。 如果提供了额外的关键字参数，它们将扩展并覆盖 keywords。 大致相当于：
def partial(func, /, *args, **keywords): def newfunc(*fargs, **fkeywords): newkeywords = {**keywords, **fkeywords} return func(*args, *fargs, **newkeywords) newfunc.func = func newfunc.args = args newfunc.keywords = keywords return newfuncpartial() 用于部分函数应用程序，它“冻结”函数参数和/或关键字的某些部分，从而产生具有简化签名的新对象。 例如， partial() 可用于创建一个可调用的，其行为类似于 int() 函数，其中 base 参数默认为两个：
>>> from functools import partial >>> basetwo = partial(int, base=2) >>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.' >>> basetwo('10010') 18
- class functools.partialmethod(func, /, *args, **keywords)
返回一个新的 partialmethod 描述符，它的行为类似于 partial，除了它被设计用作方法定义而不是直接调用。
func 必须是一个 描述符 或一个可调用对象（与普通函数一样的对象都作为描述符处理）。
当 func 是一个描述符时（比如一个普通的 Python 函数，classmethod(), staticmethod(),
abstractmethod()的另一个实例X152X]partialmethod)，对__get__的调用被委托给底层描述符，并返回一个适当的 部分对象 作为结果。当 func 是非描述符可调用时，会动态创建适当的绑定方法。 这在用作方法时表现得像一个普通的 Python 函数： self 参数将作为第一个位置参数插入，甚至在提供的 args 和 keywords 之前到 partialmethod 构造函数。
例子：
>>> class Cell(object): ... 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) ... >>> c = Cell() >>> c.alive False >>> c.set_alive() >>> c.alive True3.4 版中的新功能。
- functools.reduce(function, iterable[, initializer])
将两个参数的function从左到右累加到iterable的项上，从而将iterable减少为单个值。 例如，
reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])计算((((1+2)+3)+4)+5)。 左边的参数 x 是累加值，右边的参数 y 是来自 iterable 的更新值。 如果存在可选的 initializer，则在计算中将其放置在可迭代项的前面，并在可迭代项为空时作为默认值。 如果未给出 initializer 且 iterable 仅包含一项，则返回第一项。大致相当于：
def reduce(function, iterable, initializer=None): it = iter(iterable) if initializer is None: value = next(it) else: value = initializer for element in it: value = function(value, element) return value有关生成所有中间值的迭代器，请参阅 itertools.accumulate()。
- @functools.singledispatch
-
要定义通用函数，请使用
@singledispatch装饰器对其进行装饰。 请注意，调度发生在第一个参数的类型上，相应地创建您的函数：>>> from functools import singledispatch >>> @singledispatch ... def fun(arg, verbose=False): ... if verbose: ... print("Let me just say,", end=" ") ... print(arg)要向函数添加重载实现，请使用通用函数的
register()属性。 它是一个装饰器。 对于用类型注释的函数，装饰器会自动推断第一个参数的类型：>>> @fun.register ... def _(arg: int, verbose=False): ... if verbose: ... print("Strength in numbers, eh?", end=" ") ... print(arg) ... >>> @fun.register ... def _(arg: list, verbose=False): ... if verbose: ... print("Enumerate this:") ... for i, elem in enumerate(arg): ... print(i, elem)对于不使用类型注释的代码，可以将适当的类型参数显式传递给装饰器本身：
>>> @fun.register(complex) ... def _(arg, verbose=False): ... if verbose: ... print("Better than complicated.", end=" ") ... print(arg.real, arg.imag) ...要启用注册 lambdas 和预先存在的函数，可以以函数形式使用
register()属性：>>> def nothing(arg, verbose=False): ... print("Nothing.") ... >>> fun.register(type(None), nothing)register()属性返回未装饰的函数，该函数启用装饰器堆叠、酸洗以及为每个变体独立创建单元测试：>>> @fun.register(float) ... @fun.register(Decimal) ... def fun_num(arg, verbose=False): ... if verbose: ... print("Half of your number:", end=" ") ... print(arg / 2) ... >>> fun_num is fun False调用时，泛型函数根据第一个参数的类型进行调度：
>>> fun("Hello, world.") Hello, world. >>> fun("test.", verbose=True) Let me just say, test. >>> fun(42, verbose=True) Strength in numbers, eh? 42 >>> fun(['spam', 'spam', 'eggs', 'spam'], verbose=True) Enumerate this: 0 spam 1 spam 2 eggs 3 spam >>> fun(None) Nothing. >>> fun(1.23) 0.615如果特定类型没有注册实现，则使用其方法解析顺序来查找更通用的实现。 用
@singledispatch修饰的原始函数是为基本object类型注册的，这意味着如果找不到更好的实现，则使用它。要检查泛型函数将为给定类型选择哪种实现，请使用
dispatch()属性：>>> fun.dispatch(float) <function fun_num at 0x1035a2840> >>> fun.dispatch(dict) # note: default implementation <function fun at 0x103fe0000>要访问所有已注册的实现，请使用只读
registry属性：>>> fun.registry.keys() dict_keys([<class 'NoneType'>, <class 'int'>, <class 'object'>, <class 'decimal.Decimal'>, <class 'list'>, <class 'float'>]) >>> fun.registry[float] <function fun_num at 0x1035a2840> >>> fun.registry[object] <function fun at 0x103fe0000>3.4 版中的新功能。
3.7 版更改：
register()属性支持使用类型注释。
- class functools.singledispatchmethod(func)
-
要定义通用方法，请使用
@singledispatchmethod装饰器对其进行装饰。 请注意，调度发生在第一个非 self 或 non-cls 参数的类型上，相应地创建您的函数：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@singledispatchmethod支持与@classmethod等其他装饰器的嵌套。 请注意，为了允许dispatcher.register，singledispatchmethod必须是 最外层 装饰器。 这是Negator类，其中neg方法是类绑定的：class Negator: @singledispatchmethod @classmethod def neg(cls, arg): raise NotImplementedError("Cannot negate a") @neg.register @classmethod def _(cls, arg: int): return -arg @neg.register @classmethod def _(cls, arg: bool): return not arg相同的模式可用于其他类似的装饰器：
staticmethod、abstractmethod等。3.8 版中的新功能。
- functools.update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)
将 wrapper 函数更新为 wrapped 函数。 可选参数是元组，用于指定将原始函数的哪些属性直接分配给包装函数上的匹配属性，以及使用原始函数的相应属性更新包装函数的哪些属性。 这些参数的默认值是模块级常量
WRAPPER_ASSIGNMENTS（分配给包装函数的__module__、__name__、__qualname__、__annotations__] 和__doc__，文档字符串）和WRAPPER_UPDATES（更新包装函数的__dict__，即 实例字典）。允许出于内省和其他目的访问原始函数（例如 绕过缓存装饰器，例如 lru_cache())，该函数会自动将
__wrapped__属性添加到引用被包装函数的包装器。此函数的主要用途是在 decorator 函数中，这些函数包装装饰函数并返回包装器。 如果包装函数没有更新，返回函数的元数据将反映包装定义而不是原始函数定义，这通常没有帮助。
update_wrapper() 可以与函数以外的可调用对象一起使用。 assigned 或 updated 中命名的任何属性在被包装的对象中缺失的都将被忽略（即 此函数不会尝试在包装函数上设置它们）。 如果包装函数本身缺少 updated 中命名的任何属性，仍会引发 AttributeError。
3.2新功能：自动添加
__wrapped__属性。3.2 新功能：默认复制
__annotations__属性。3.2 版更改： 缺少属性不再触发 AttributeError 。
3.4 版更改：
__wrapped__属性现在总是指包装的函数，即使该函数定义了__wrapped__属性。 （见 :issue:`17482`）
- @functools.wraps(wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)
这是一个方便的函数，用于在定义包装函数时调用 update_wrapper() 作为函数装饰器。 相当于
partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated)。 例如：>>> from functools import wraps >>> def my_decorator(f): ... @wraps(f) ... def wrapper(*args, **kwds): ... print('Calling decorated function') ... return f(*args, **kwds) ... return wrapper ... >>> @my_decorator ... def example(): ... """Docstring""" ... print('Called example function') ... >>> example() Calling decorated function Called example function >>> example.__name__ 'example' >>> example.__doc__ 'Docstring'如果不使用这个装饰器工厂，示例函数的名称将是
'wrapper'，原始example()的文档字符串将丢失。
