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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