python funtools 模块常用函数

• 1、partial(func [，* args] [，** keywords])

对函数局部进行控制，这个局部最常见的就是对参数的控制

from functools import partial


def run(name, age):
	print(name, age)

run2 = partial(run, age=18)

run2("laowang")

输出：
laowang, 18

• 2、update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])

主要用途是装饰器函数，它包装装饰函数并返回包装函数的函数定义而不是原始函数定义

from functools import update_wrapper


def wrap_run(func):
    def run(*args, **kwargs):
        print('run')
        return func(*args, **kwargs)
    return update_wrapper(run, func)


@wrap_run
def run2():
    print('run2')

print(run2.__name__)
输出：run2    

如果不使用 update_wrapper

def wrap_run(func):
    def run(*args, **kwargs):
        print('run')
        return func(*args, **kwargs)
    return run


@wrap_run
def run2():
    print('run2')

print(run2.__name__)
输出：run

• 3、update_wrapper 的简写 functool.wraps(wrapped[, assigned][, updated])

调用函数装饰器 partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated) 的简写

from functools import wraps


def wrap_run(func):
    @wraps(func)
    def run(*args, **kwargs):
        print('run')
        return func(*args, **kwargs)
    return run


@wrap_run
def run2():
    print('run2')

print(run2.__name__)
输出：run2

• 4.partialmethod(func, *args, **keywords)
  Python 3.4 中新引入，和partial类似，不过只作用于方法

from functools import partialmethod


class Cell(object):
    def __init__(self):
        self._alive = False

    @property
    def alive(self):
        return self._alive

    def set_state(self, state):
        self._alive = state

    set_alive = partialmethod(set_state, True)
    set_dead = partialmethod(set_state, False)


c = Cell()
print(c.alive)
c.set_alive()
print(c.alive)
c.set_dead()
print(c.alive)

输出：
False
True
False

• 5. singledispatch

定义泛型函数，调度发生在第一个参数的类型上，
对于使用类型注释的函数，装饰器将自动推断第一个参数的类型

from functools import singledispatch


@singledispatch
def func(*args, **kwargs):
    pass


@func.register(float)
@func.register(int)
def _(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("numbers, eh?", end=" ")
    print(arg)


@func.register(str)
def _(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("str, eh?", end=" ")
    print(arg)


func(121, verbose=True)
func(121.1212, verbose=True)
func('aaaaa', verbose=True)
print(func.registry.keys())

输出：
numbers, eh? 121
numbers, eh? 121.1212
str, eh? aaaaa
dict_keys([, , , ])

• 6.lru_cache（maxsize = 128，typed = False

lru 即：least recently used

如果将maxsize设置为None，则禁用LRU功能，并且缓存可以无限制地增长。当maxsize是2的幂时，LRU功能表现最佳。

如果typed设置为true，则将分别缓存不同类型的函数参数。例如，f(3)并且f(3.0)将被视为产生截然不同的结果不同的呼叫。

为了帮助测量缓存的有效性并调整maxsize 参数，包装函数使用一个cache_info() 函数进行检测，该函数返回一个命名元组，显示hits，misses， maxsize和currsize。

装饰器还提供cache_clear()清除或使缓存无效的功能。

from functools import lru_cache


@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print([fib(n) for n in range(16)])
print(fib.cache_info())

输出：
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)