import functools
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functools.cmp_to_key(func)
将老式的比较函数（func）转换为关键字函数（key function）。在 Python3中比较大小、排序都是基于关键字函数的,
Python 3 不支持老式的比较函数。
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class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __repr__(self):
return f"My name is {self.name}"
def compare(p1, p2):
return len(p1.name) - len(p2.name)
data = [Person('张三'), Person('赵飞燕'), Person('汉武大帝'), Person('松下幸之助'), Person('爱新觉罗玄烨'), Person('阿尔伯特爱因斯坦')]
data.sort(key=functools.cmp_to_key(compare))
print(data)
# [My name is 张三, My name is 赵飞燕, My name is 汉武大帝, My name is 松下幸之助, My name is 爱新觉罗玄烨, My name is 阿尔伯特爱因斯坦]
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functools.reduce(function, iterable[, initializer])
将初始值（默认为 0，可由 initializer 参数指定）、迭代器的当前元素传入 function 函数，将计算出来的函数结果作为下一次计算的初始值、
迭代器的下一个元素再次调用 function 函数……依此类推，直到迭代器的最后一个元素。
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print(functools.reduce(lambda x, y: x + y, range(10), 100))
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@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)
该函数装饰器使用 LRU（最近最少使用）缓存算法来缓存相对耗时的函数结果，避免传入相同的参数重复计算。同时，缓存并不会无限增长，
不用的缓存会被释放。其中 maxsize 参数用于设置缓存占用的最大字节数，typed 参数用于设置将不同类型的缓存结果分开存放。
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@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fibnacci(n):
if n in (1, 2):
return 1
else:
return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2)
print(fibnacci(100))
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functools.partial(func, *args, **keywords)
该函数用于为func函数的部分参数指定参数值，从而得到一个转换后的函数，程序以后调用转换后的函数时，就可以少传入那些己指定值的参数。
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def add(x, y):
return x + y
par_func = functools.partial(add, 10)
print(par_func(5)) # 15
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partialmethod() 与 partial() 函数的作用基本相似，区别只是 partial() 函数用于为函数的部分参数绑定值；
而 partialmethod() 函数则用于为类中方法的部分参数绑定值。如下程序示范了 partialmethod() 函数的用法：
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class Person(object):
def __init__(self):
self._age = 18
@property
def age(self):
return self._age
def set_age(self, number: int):
if not isinstance(number, int):
raise ValueError('int needed')
if number > 60:
self._age = 100
elif number < 10:
self._age = 5
else:
self._age = 18
set_young = functools.partialmethod(set_age, 8)
set_old = functools.partialmethod(set_age, 70)
p = Person()
print(p.age) # 18
p.set_young() # 相当于调用set_age(8)
print(p.age) # 5
p.set_old() # 相当于调用set_age(70)
print(p.age) # 100
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@functools.total_ordering
这个类装饰器（作用类似于函数装饰器，只是它用于修饰类）用于为类自动生成比较方法。通常来说，开发者只要提供
__lt__()、__le__()、__gt__()、__ge__() 其中之一（最好能提供 __eq__() 方法），@functools.total_ordering装饰器就会
为该类生成剩下的比较方法。
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@functools.total_ordering
class Person(object):
def __init__(self, age):
self.age = age
def __eq__(self, other):
return self.age == other.age
def __gt__(self, other):
if self.age > other.age:
return True
return False
p1 = Person(18)
p2 = Person(20)
print(p1 > p2) # False
print(p1 >= p2) # False
print(p1 < p2) # True
print(p1 <= p2) # True
print(p1 == p2) # False
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＠functools.singledispatch
该函数装饰器用于实现函数对多个类型进行重载。比如同样的函数名称，为不同的参数类型提供不同的功能实现.
该函数的本质就是根据参数类型的变换，将函数转向调用不同的函数。
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@functools.singledispatch
def test(args):
print(args)
@test.register(int)
def test_int(args):
print('the args is int')
@test.register(float)
def test_float(args):
print('the args is float')
@test.register(list)
def test_list(args):
print('the args is list')
@test.register(dict)
@test.register(set)
def test_dict_set(args):
print('the args is dict or set')
test(1) # the args is int
test(1.0) #the args is float
test(list(range(5))) # the args is list
test(dict([(1, 2), (3, 4)])) # the args is dict or set
print(test.registry.keys()) # 获取test函数所绑定的全部类型
print(test.registry[int]) # 获取test函数绑定的int类型的函数
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@functools.wraps(wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)
该函数装饰器用于修饰包装函数，使包装函数看上去就像 wrapped 函数。
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def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
@decorator
def test():
"""我是test函数"""
print('test is calling')
test() # test is calling
print(test.__name__) # test,不加装饰器会显示为wrapper
print(test.__doc__) # 我是test函数,不加装饰器得不到说明文档
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functools.update_wrapper和functools.wraps的区别在于，functools.update_wrapper是一个函数，它的第一个参数是包装函数，第二个参数是
被包装函数。
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def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
functools.update_wrapper(wrapper, func)
return result
return wrapper
@decorator
def test():
"""我是test函数"""
print('test is calling')
test()
print(test.__name__)
print(test.__doc__)
