


Informationen zur Funktionsanalyse des Functools-Moduls in Python
Dieser Artikel stellt hauptsächlich eine Einführung in die Funktionsanalyse des Functools-Moduls in Python und erklärt functools.cmp_to_key bzw. functools. .total_orderering, functools.reduce, functools.partial, functools.update_wrapper und functools.wraps Verwendung, Freunde in Not können sich auf
Python The beziehen Das integrierte Functools-Modul stellt einige häufig verwendete Funktionen höherer Ordnung bereit, bei denen es sich um spezielle Funktionen handelt, die zur Verarbeitung anderer Funktionen verwendet werden. Mit anderen Worten: Mit diesem Modul können Sie das aufrufbare -Objekt verarbeiten.
Funktionen des Functools-ModulsÜbersicht
functools.cmp_to_key(func)
functools.total_ordering(cls)
functools.reduce(function, iterable[, initializer])
functools.partial (func[, args][, *keywords])
functools.update_wrapper(wrapper, packet[, zugewiesen][, aktualisiert])
functools.wraps(wrapped[, zugewiesen][, aktualisiert])
functools.cmp_to_key()
Syntax:
functools.cmp_to_key(func)
Diese Funktion wird verwendet, um Vergleichsfunktionen im alten Stil in Schlüsselwortfunktionen umzuwandeln.
Vergleichsfunktion im alten Stil: empfängt zwei Parameter und gibt das Vergleichsergebnis zurück. Wenn der Rückgabewert kleiner als Null ist, ist ersterer kleiner als letzterer, ist der Rückgabewert größer als Null, ist das Gegenteil der Fall, und wenn der Rückgabewert gleich Null ist, sind beide gleich.
Schlüsselwortfunktion: empfängt einen Parameter und gibt das entsprechende vergleichbare Objekt zurück. Beispielsweise können sorted(), min(), max(), heapq.nlargest(), heapq.nsmallest(), itertools.groupby() alle sein Wird als Schlüsselwortfunktion verwendet.
In Python 3 gibt es viele Stellen, die die alten Vergleichsfunktionen nicht mehr unterstützen. Derzeit können Sie cmp_to_key() für die Konvertierung verwenden.
Beispiel:
sorted(iterable, key=cmp_to_key(cmp_func))
functools.total_ordering()
Syntax:
functools.total_ordering(cls)
Dies ist ein Klassendekorator, der zur automatischen Implementierung von Vergleichsoperationen von Klassen verwendet wird.
Wir müssen nur die Methode eq() und eine der folgenden Methoden lt(), le(), gt(), ge() in der Klasse implementieren, dann kann uns total_ordering() automatisch helfen Implementieren Sie die verbleibenden Vergleichsoperationen.
Beispiel:
@total_ordering class Student: def eq(self, other): return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) == (other.lastname.lower(), other.firstname.lower())) def lt(self, other): return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) < (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
functools.reduce()
Syntax:
functools.reduce(function, iterable[, initializer])
Diese Funktion ist dieselbe wie die in Python integrierte Funktion Reduce() und wird hauptsächlich zum Schreiben von Code verwendet, der mit Python 3 kompatibel ist.
functools.partial()
Syntax:
functools.partial(func[, *args][, **keywords])
Die Funktion gibt a zurück Da es sich um ein Teilobjekt handelt, entspricht der Aufruf dieses Objekts dem Aufruf der Funktion func und der Übergabe der Positionsparameter args und Schlüsselwortparameter keywords. Wenn das Objekt mit Positionsargumenten aufgerufen wird, werden diese Argumente zu den Argumenten hinzugefügt. Wenn Schlüsselwortargumente übergeben werden, werden sie den Schlüsselwörtern hinzugefügt. Die äquivalente Implementierung der Funktion
partial() sieht ungefähr wie folgt aus: Die Funktion
def partial(func, *args, **keywords): def newfunc(*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() wird hauptsächlich zum „Einfrieren“ von Teilen verwendet eines Funktionsparameters, wodurch ein Funktionsobjekt mit weniger Parametern und einfacherer Verwendung zurückgegeben wird.
Beispiel:
>>> from functools import partial >>> basetwo = partial(int, base=2) >>> basetwo.doc = 'Convert base 2 string to an int.' >>> basetwo('10010') 18
functools.update_wrapper()
Syntax:
functools.update_wrapper(wrapper, Wrapper[, zugewiesen][, aktualisiert])
Diese Funktion wird verwendet, um die Wrapper-Funktion (Wrapper) zu aktualisieren, um sie zu erstellen Sehen aus wie die ursprüngliche Funktion. Der optionale Parameter ist ein Tupel, das zugewiesene Tupel gibt das -Attribut an, das direkt durch den Wert der ursprünglichen Funktion ersetzt werden soll, und das aktualisierte Tupel gibt das Attribut an, das gegenüber der ursprünglichen Funktion aktualisiert werden soll. Die Standardwerte dieser beiden Parameter sind Konstanten auf Modulebene: WRAPPER_ASSIGNMENTS bzw. WRAPPER_UPDATES. Ersteres spezifiziert die direkte Zuweisung der Attribute name, module und doc der Wrapper-Funktion, während letzteres die Aktualisierung des dict-Attributs der Wrapper-Funktion angibt. 该函数主要用于装饰器函数的定义中,置于包装函数之前。如果没有对包装函数进行更新,那么被装饰后的函数所具有的元信息就会变为包装函数的元信息,而不是原函数的元信息。 functools.wraps() 语法: functools.wraps(wrapped[, assigned][, updated]) wraps() 简化了 update_wrapper() 函数的调用。它等价于 partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned, updated=updated)。 示例: 如果不使用这个函数,示例中的函数名就会变成 wrapper ,并且原函数 example() 的说明文档(docstring)就会丢失。 Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInformationen zur Funktionsanalyse des Functools-Moduls in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!>>> 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'

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