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首先看下functools包含的方法
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Python 2.7.2 (default, Jun 20 2012, 16:23:33)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple Clang 4.0 (tags/Apple/clang-418.0.60)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import functools
>>> dir(functools)
['WRAPPER_ASSIGNMENTS', 'WRAPPER_UPDATES', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'cmp_to_key', 'partial', 'reduce', 'total_ordering', 'update_wrapper', 'wraps']
一、partial函数
他可以重新绑定函数的可选参数，生成一个callable的partial对象
对于已知的函数参数若可以提前获知，可以减少更多的参数调用。 （就是减少输入参数）
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In [16]: from functools import partial
In [17]: int2 = partial(int, base=2)
In [18]: int2('10')
Out[18]: 2
实例：
from operator import add
import functools
print add(1,2)
"""
输出：
3
"""
add1 = functools.partial(add,1)
print add1(10)
"""
输出：
11
"""
二、wraps
wraps主要是用来包装函数，使被包装含数更像原函数，它是对partial(update_wrapper, ...)的简单包装，partial主要是用来修改函数签名，使一些参数固化，以提供一个更简单的函数供以后调用
update_wrapper是wraps的主要功能提供者，它负责考贝原函数的属性，默认是：'__module__', '__name__', '__doc__'， '__dict__'。
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>>> 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'
三、reduce
function的reduce与python内置的reduce是一样的
reduce()函数:reduce(func,seq[,init]),用二元函数func对序列seq中的元素进行处理，每次处理两个数据项(一个是前次处理的结果，一个是序列中的下一个元素)，如此反复的递归处理，最后对整个序列求出一个单一的返回值。
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>>> l=[1,2,3,4,5,6]
>>> reduce((lambda x,y:x+y),l)
21
>>> import functools
>>> functools.reduce((lambda x,y:x+y),l)
21
参考资料：
http://docs.python.org/2/library/functools.html
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html
http://blog.csdn.net/baizhiwen_2005/article/details/1181770