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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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