functools——高阶函数及其在可调用对象上的操作
资源代码：Lib/functools.py
functools模块是为了高阶函数（该高阶函数的定义为作用于或返回其它函数的函数）而设置的。一般来说，任何可调用的对象在该模块中都可被当做函数而处理。
functools模块定义了以下函数：
functools. cmp_to_key(func)
把老式的比较函数转换为关键字函数。它作为工具被使用，接受关键字函数（例如：sorted()、min()、max()、heapq. nsmallest()、itertools. groupby()）。该函数主要作为一个转化工具而存在，它将Python2中支持使用的比较函数转为现行可用的。
比较函数是可以接受两个参数的可调用函数，它对参数进行比较，小于时返回负数、等于时返回零、大于时返回正数。关键字函数是接受单参数的可调用函数，它返回那么应用于排序关键字的其它值。
例如：
sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll)) # locale-aware sortorder对于排序的例子和一个简短的排序教程，可以参见Sorting HOW TO。
@functools. lru_cache(maxsize=128, typed=False)
装饰器生成一个可调用的内存来保存最近调用，这个调用不超过maxsize指定的大小，并用其来装饰函数。当需要使用相同的参数周期性的调用I/O绑定函数或高消耗函数时，它可以保存时间。
当一个字典被用于缓存结果时，该函数的位置参数和关键字参数必须具有哈希属性。
如果maxsize被设置为None，LRU特征不可用，缓存的增长没有约束。当maxsize以2为权，LRU的特征表现最佳。
如果typed被设置为True，不同类型的函数参数可以被单独存储。例如，f(3)和f(3.0)被当做不同的调用，产生不同的结果。
为了帮助测量缓存的有效性，以及调整maxsize参数，被装饰的函数会被装入一个cache_info()函数内，并且会返回一个，命名的元组，该院组展示hits、misses、maxsize和currsize。在多线程环境中，hits和missed是相似的。
装饰器也提供一个cache_clear()函数用于清理或无效化缓存。
原始的底层函数可以通过__wrapped__属性访问。这对于自检、略过缓存、用不同的缓存重新装饰函数等操作十分有用。
一个LRU（最近最少被使用的）缓存工作最佳，是出现在最多的调用可以作为预测的最佳语言器（例如，新闻服务商的最流行温江趋向于每日都在改变）。缓存的大小限制确保了缓存不会在长期运行（诸如web服务）中爆表。
静态网页内容的LRU缓存示例：
@lru_cache(maxsize=32)
defget_pep(num):
'Retrievetext of a Python Enhancement Proposal'
resource ='http://www.python.org/dev/peps/pep-%04d/'% num
try:
with urllib.request.urlopen(resource) as s:
return s.read()
except urllib.error.HTTPError:
return'Not Found'
>>>for n in8, 290, 308, 320, 8, 218, 320, 279, 289, 320, 9991:
... pep = get_pep(n)
... print(n, len(pep))
>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)
使用高速缓存实现动态编程技术高效计算斐波那契数的示例：
@lru_cache(maxsize=None)
deffib(n):
if n <2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
>>> [fib(n) for n inrange(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]
>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)
@functools. total_ordering给出一个类，该类定义了一个或多个丰富的比较排序方法，这个类装饰器提供了它没有提供的剩余方法。它简化了那些可能涉及到比较丰富比较操作的方法。
该类必须定义了一个__it__()、__le__()、__ge__()或__ge__()。此外，该类应当支持__eq__()方法。
例如：
@total_ordering
classStudent:
def_is_valid_operand(self, other):
return (hasattr(other, "lastname") and
hasattr(other, "firstname"))
def__eq__(self, other):
ifnotself._is_valid_operand(other):
returnNotImplemented
return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
(other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
def__lt__(self, other):
ifnotself._is_valid_operand(other):
returnNotImplemented
return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
(other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
注意：尽管这个装饰器使得创建表现来那个号的完全排序类型十分简单，但是它会付出更多的执行代价，代码执行的十分缓慢，并且派生的结构更为复杂。如果性能基准测试表明这是给定应用程序的瓶颈，那么实施全部六种丰富的比较方法可能会提供轻松的速度提升。
functools. partial(func, *args, **keywords)
返回一个新的partial对象，当它被调用时，其行为类似于func参数在使用位置参数args和关键字参数keywords时被调用的反应一样。如果调用提供了更多的参数，它们将被添加进args中。如果提供了额外的关键字参数，它们扩展并覆盖keywords。大致等价于：
defpartial(func, *args, **keywords):
defnewfunc(*fargs, **fkeywords):
newkeywords = keywords.copy()
newkeywords.update(fkeywords)
return func(*args, *fargs, **newkeywords)
newfunc.func = func
newfunc.args = args
newfunc.keywords = keywords
return newfunc
partial()被用于部分函数应用，它将函数参数和/或关键字的某些部分“冻结”，从而产生具有简化签名的新对象，例如partial()可以被用于超早一个可调用者，其行为类似于基参数为默认为2的int()函数：
>>>fromfunctoolsimport partial
>>>basetwo = partial(int, base=2)
>>>basetwo.__doc__='Convert base 2 string to an int.'
>>>basetwo('10010')
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class functools. partialmethod(func, *args, **keywords)返回一个新的partialmethod描述器，它的行为类似于partial()，除了它被设计为一种方法订一起而非被直接调用的对象。
func闭学式一个描述器（就像是一个正常的Python函数，classmethod()、staticmethod()、abstractmethod()或者是partialmethod的其它实例），将调用__get__授予给隐含描述器，并且把适合的partiala独享作为结果返回。
当func是一个非描述器的可调用者，一个适合的限定函数就会被动态生成。该行为类似于普通Python函数在被当做一个方法使用时的行为：self参数将被作为第一个位置参数而插入，甚至在args和keywords被提供给给partialmethod构造器前。
例如：
>>> classCell(object):
... def__init__(self):
... self._alive=False
... @property
... defalive(self):
... returnself._alive
... defset_state(self, state):
... self._alive=bool(state)
... set_alive = partialmethod(set_state, True)
... set_dead = partialmethod(set_state, False)
...
>>> c= Cell()
>>> c.alive
False
>>> c.set_alive()
>>> c.alive
True
functools. reduce(function, iterable[,initializer])将具备两个参数的函数function累加到序列iterable的各项中，从左到右，直到把该序列的值削减到只有一个。例如，reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])运行等价于（（（（1+2）+3）+4）+5）。对于左参数x，它是上次计算出的累加值；对于右参数y，它是从序列中提取出来的新值。如果可选的initializer存在，它被放置在序列的所有计算项目之前，当序列为空时，其即为默认值。如果initializer没有被给出，并且sequence只包含一个项目，那该函数就返回这个项目。
大致等价于：
defreduce(function, iterable, initializer=None):
it =iter(iterable)if initializer isNone:value =next(it)else:value = initializerfor element in it:value = function(value, element)return value
@functools, singledispatch
将一个函数转化为single dispatch generic function（单一调度通用函数）。
定义一个通用函数，用@singledispatch装饰器来装饰它。注意：调度发生在第一个参数的类型上，相应的创造自有函数：
>>> fromfunctoolsimport singledispatch
>>> @singledispatch
... deffun(arg, verbose=False):
... if verbose:
... print("Let me just say,", end=" ")
... print(arg)
使用通用函数的register()属性，为函数添加过载实现。这是一个装饰器，它使用一个类型参数，并装饰这个函数已实现该类型上的操作：
>>> @fun.register(int)
... def_(arg, verbose=False):
... if verbose:
... print("Strength in numbers, eh?", end=" ")
... print(arg)
...
>>> @fun.register(list)
... def_(arg, verbose=False):
... if verbose:
... print("Enumerate this:")
... for i, elem inenumerate(arg):
... print(i, elem)
为了实现寄存隐藏函数和已存在的函数，register()属性可以以函数的形式被使用：
>>> defnothing(arg, verbose=False):
... print("Nothing.")
...
>>> fun.register(type(None), nothing)
register()属性返回未装饰的函数，该函数可以被装饰器包装，也可以进行单元测试。
>>> @fun.register(float)
... @fun.register(Decimal)
... deffun_num(arg, verbose=False):
... if verbose:
... print("Half of your number:", end=" ")
... print(arg/2)
...
>>> fun_numis fun
False
当被调用时，通用函数的调度在第一个参数的类型上实现：
>>> fun("Hello, world.")
Hello, world.
>>> fun("test.", verbose=True)
Let me just say, test.
>>> fun(42, verbose=True)
Strength in numbers, eh? 42
>>> fun(['spam','spam','eggs','spam'], verbose=True)
Enumerate this:0 spam1 spam2 eggs3 spam
>>> fun(None)
Nothing.
>>> fun(1.23)
0.615
如果这个特定的类型没有可注册的实现，该方法依循虚招更为通用的方法来解决问题。使用@singledispatch来装饰原始函数，该装饰器基于object类型注册，这就意味着没有更好的实施方法的话其就被建立。
检查通用函数以哪种方式实现对给定类型的选择，使用dispatch()属性：
>>> fun.dispatch(float)
<function fun_num at 0x1035a2840>
>>> fun.dispatch(dict) # note: default implementation
<function fun at 0x103fe0000>
为了获取所有可寄存的实施，使用只读的registry属性：
>>> fun.registry.keys()
dict_keys([<class 'NoneType'>, <class 'int'>, <class 'object'>,<class 'decimal.Decimal'>, <class 'list'>,<class 'float'>])
>>> fun.registry[float]
<function fun_num at 0x1035a2840>
>>> fun.registry[object]
<function fun at 0x103fe0000>
functools. update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated=WRAPPER_UPDATES)更新包装器函数，使其看起来更像一个被包装的函数。可选参数是元组，其指定原始函数的那些属性可以直接匹配包装器函数上的对应属性。并且，包装器的属性在其余原始函数的属性相匹配时更新。这些参数的默认值是模块级常量：WAPPER_ASSIGNMENTS（其被赋给包装器函数的__module__、__name__、__qualname__、__annotations__和__doc__，其为文档字符串）并且WAPPER_UPDATES（更新包装器函数的__dict__，为实例字典）。
为了自检或获取其它支持（即通过类似于iru_cache()绕过装饰器缓存）需要允许获取原始函数，这些函数自动的添加__wrapped__属性参考那些已经被包装的函数来包装。
这个函数的主要用途是在装饰函数中，它封装了装饰函数并返回包装器。如果包装器函数未被更新，返回函数的元数据将反映包装器定义而不是原始函数定义，这通常不太有用。
update_wrapper()可能被用于调用其他函数。任何被指派或更新的属性都会被忽略。AttributeError会被抛出，当包装器函数忽略了任何命名为Updated的属性。
@functools. wraps(wrapper, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)这是一个简化函数，可以在定义一个包装器函数时调用update_wrapper()作为函数装饰器。它等价于partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned,updated=updated)。例如：
>>> fromfunctoolsimport wraps
>>> defmy_decorator(f):
... @wraps(f)
... defwrapper(*args,**kwds):
... print('Calling decorated function')
... return f(*args,**kwds)
... return wrapper
...
>>> @my_decorator
... defexample():
... """Docstring"""
... print('Called example function')
...
>>> example()
Calling decorated functionCalled example function
>>> example.__name__
'example'
>>> example.__doc__
'Docstring'
如果不使用这个装饰器工具，示例函数的名称将是“包装器”，而原始示例（）的DoScript将丢失。
partial对象
partial对象是可调用的独享，其由partial()创建。它们有三个只读属性：
partial. func
函数的一个可调用对象。调用partial对象将给func转发新的参数和关键字。
partial. args
最左端的位置参数将被最先考虑提供给partial对象调用。
partial. keywords
当partial对象被调用时，关键字参数就会被提供。
partial对象类似于function对象，它们都可以被调用、弱可引，且都具有属性。这里有许多关键性的差别。例如，__name__和__doc__属性不会自动的创建。并且，类中定义的partial对象的行为类似于静态方法，并且在实例属性查找期间内部转化为绑定方法。
