本篇文章給大家分享的是有關(guān)Python functools模塊如何使用,小編覺(jué)得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說(shuō),跟著小編一起來(lái)看看吧。
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functools 模塊中主要包含了一些函數(shù)裝飾器和便捷的功能函數(shù)。在 Python 的交互式解釋器中先導(dǎo)入 functools 模塊,然后輸入 [e for e in dir(functools) if not e.startswith('_')] 命令,即可看到該模塊所包含的全部屬性和函數(shù):
>>> [e for e in dir(functools) if not e.startswith('_')] ['MappingProxyType', 'RLock', 'WRAPPER_ASSIGNMENTS', 'WRAPPER_UPDATES', 'WeakKeyDictionary', 'cmp_to_key', 'get_cache_token', 'lru_cache', 'namedtuple', 'partial', 'partialmethod', 'recursive_repr', 'reduce', 'singledispatch', 'total_ordering', 'update_wrapper', 'wraps']
在functools 模塊中常用的函數(shù)裝飾器和功能函數(shù)如下:
functools.cmp_to_key(func):將老式的比較函數(shù)(func)轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵字函數(shù)(key function)。在 Python 3 中比較大小、排序都是基于關(guān)鍵字函數(shù)的,Python 3 不支持老式的比較函數(shù)。
@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False):該函數(shù)裝飾器使用 LRU(最近最少使用)緩存算法來(lái)緩存相對(duì)耗時(shí)的函數(shù)結(jié)果,避免傳入相同的參數(shù)重復(fù)計(jì)算。同時(shí),緩存并不會(huì)無(wú)限增長(zhǎng),不用的緩存會(huì)被釋放。其中 maxsize 參數(shù)用于設(shè)置緩存占用的最大字節(jié)數(shù),typed 參數(shù)用于設(shè)置將不同類型的緩存結(jié)果分開(kāi)存放。
@functools.total_ordering:這個(gè)類裝飾器(作用類似于函數(shù)裝飾器,只是它用于修飾類)用于為類自動(dòng)生成比較方法。通常來(lái)說(shuō),開(kāi)發(fā)者只要提供 __lt__()、__le__()、__gt__()、__ge__() 其中之一(最好能提供 __eq__() 方法),@functools.total_ordering裝飾器就會(huì)為該類生成剩下的比較方法。
functools.partial(func, *args, **keywords):該函數(shù)用于為 func 函數(shù)的部分參數(shù)指定參數(shù)值,從而得到一個(gè)轉(zhuǎn)換后的函數(shù),程序以后調(diào)用轉(zhuǎn)換后的函數(shù)時(shí),就可以少傳入那些己指定值的參數(shù)。
functools.partialmethod(func, *args, **keywords):該函數(shù)與上一個(gè)函數(shù)的含義完全相同,只不過(guò)該函數(shù)用于為類中的方法設(shè)置參數(shù)值。
functools.reduce(function, iterable[, initializer]):將初始值(默認(rèn)為 0,可由 initializer 參數(shù)指定)、迭代器的當(dāng)前元素傳入 function 函數(shù),將計(jì)算出來(lái)的函數(shù)結(jié)果作為下一次計(jì)算的初始值、迭代器的下一個(gè)元素再次調(diào)用 function 函數(shù)……依此類推,直到迭代器的最后一個(gè)元素。
@functools.singledispatch:該函數(shù)裝飾器用于實(shí)現(xiàn)函數(shù)對(duì)多個(gè)類型進(jìn)行重載。比如同樣的函數(shù)名稱,為不同的參數(shù)類型提供不同的功能實(shí)現(xiàn)。該函數(shù)的本質(zhì)就是根據(jù)參數(shù)類型的變換,將函數(shù)轉(zhuǎn)向調(diào)用不同的函數(shù)。
functools.update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES):對(duì) wrapper 函數(shù)進(jìn)行包裝,使之看上去就像 wrapped(被包裝)函數(shù)。
@functools.wraps(wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES):該函數(shù)裝飾器用于修飾包裝函數(shù),使包裝函數(shù)看上去就像 wrapped 函數(shù)。
通過(guò)介紹不難發(fā)現(xiàn),functools.update_wrapper 和 @functools.wraps 的功能是一樣的,只不過(guò)前者是函數(shù),因此需要把包裝函數(shù)作為第一個(gè)參數(shù)傳入;而后者是函數(shù)裝飾器,因此使用該函數(shù)裝飾器修飾包裝函數(shù)即可,無(wú)須將包裝函數(shù)作為第一個(gè)參數(shù)傳入。
下面程序示范了 functiontools 棋塊中部分函數(shù)或函數(shù)裝飾器的用法:
from functools import * # 以初始值(默認(rèn)為0)為x,以當(dāng)前序列元素為y,x+y的和作為下一次的初始值 print(reduce(lambda x,y: x + y, range(5))) # 10 print(reduce(lambda x,y: x + y, range(6))) # 15 # 設(shè)初始值為10 print(reduce(lambda x,y: x + y, range(6), 10)) # 25 print('----------------') class User: def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return 'User[name=%s' % self.name # 定義一個(gè)老式的大小比較函數(shù),User的name越長(zhǎng),該User越大 def old_cmp(u1 , u2): return len(u1.name) - len(u2.name) my_data = [User('Kotlin'), User('Swift'), User('Go'), User('Java')] # 對(duì)my_data排序,需要關(guān)鍵字參數(shù)(調(diào)用cmp_to_key將old_cmp轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵字參數(shù) my_data.sort(key=cmp_to_key(old_cmp)) print(my_data) print('----------------') @lru_cache(maxsize=32) def factorial(n): print('~~計(jì)算%d的階乘~~' % n) if n == 1: return 1 else: return n * factorial(n - 1) # 只有這行會(huì)計(jì)算,然后會(huì)緩存5、4、3、2、1的解乘 print(factorial(5)) print(factorial(3)) print(factorial(5)) print('----------------') # int函數(shù)默認(rèn)將10進(jìn)制的字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù) print(int('12345')) # 為int函數(shù)的base參數(shù)指定參數(shù)值 basetwo = partial(int, base=2) basetwo.__doc__ = '將二進(jìn)制的字符串轉(zhuǎn)換成整數(shù)' # 相當(dāng)于執(zhí)行base為2的int()函數(shù) print(basetwo('10010')) print(int('10010', 2))
以上就是Python functools模塊如何使用,小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。