Python中的 Functools 模块

在Python中，Functools模块为函数式编程提供了一些实用工具。这个模块包含了许多用于处理函数的高阶函数。本篇文章将会介绍该模块中的一些实用工具。

functools.partial

函数functools.partial用于创建一个新的函数，该函数使用原有函数的某些参数，新函数可以在后续调用时传入剩下的参数。以下是一个简单的示例：

from functools import partial

def multiply(x, y):
    return x * y

double = partial(multiply, y=2)

print(double(5)) # 输出 10

在上述代码中，我们定义了一个名为multiply的函数，该函数用于计算两个数字的乘积。然后，我们使用functools.partial创建了一个名为double的新函数。我们指定了y=2，表示新函数将原函数的第二个参数设为2。接着，我们调用新函数double，将参数5传入。由于我们事先指定了y=2，因此后续调用只需要提供x即可。

functools.reduce

函数functools.reduce用于对序列中的元素进行累计计算。这个函数将每个元素和累计结果作为参数传递给指定的函数，然后返回最终的累计结果。以下是一个简单的示例：

from functools import reduce

def add(x, y):
    return x + y

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = reduce(add, numbers)

print(sum) # 输出 15

在上述代码中，我们定义了一个名为add的函数，该函数用于计算两个数字的和。然后，我们创建了一个名为numbers的列表，其中包含了一些数字。接着，我们使用functools.reduce对这些数字进行累加操作。由于使用add函数进行累加，因此最终结果为15。

functools.wraps

函数functools.wraps用于解决装饰器可能会破坏原函数元数据的问题。当我们使用装饰器对函数进行修饰时，函数的元数据（如函数名、文档字符串等）可能会被改变。使用functools.wraps可以将原函数的元数据复制到修饰后的函数中。以下是一个简单的示例：

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('Before function is called.')
        result = func(*args, **kwargs)
        print('After function is called.')
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    """A function that says hello."""
    print('Hello!')

print(say_hello.__name__) # 输出 'say_hello'
print(say_hello.__doc__) # 输出 'A function that says hello.'

在上述代码中，我们定义了一个名为my_decorator的装饰器。该装饰器使用functools.wraps对原函数进行复制，然后打印一些额外信息。接着，我们使用装饰器对名为say_hello的函数进行修饰。该函数会输出"Hello!"。最后，我们检查被修饰后的函数的元数据是否正确。

functools.lru_cache

函数functools.lru_cache用于实现一个带有限制的缓存。使用该函数可以实现一个memoizing装饰器，该装饰器可以跟踪函数的最近调用及其结果。以下是一个简单的示例：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print([fibonacci(n) for n in range(16)])

在上述代码中，我们定义了一个名为fibonacci的函数，该函数用于计算斐波那契数列的第n项。我们使用functools.lru_cache对该函数进行修饰，设置缓存大小为128。然后，我们调用斐波那契函数来计算前16个数。由于使用了缓存机制，计算过程会相对较快。

以上就是Python中的Functools模块的一些实用工具，包括partial、reduce、wraps和lru_cache等。当你需要一些高阶函数来简化你的代码时，可以考虑使用这些工具。