Python의 functools 모듈 사용 요약

이 글은 Python에 대한 관련 지식을 소개합니다. Python의 functools 모듈에 대한 설명을 중심으로 살펴보겠습니다. 모두에게 도움이 되기를 바랍니다.

【관련 권장사항: Python3 비디오 튜토리얼】

partial

은 부분 함수를 생성하고 기본 매개변수를 호출 가능 객체로 래핑하는 데 사용되며 반환 결과도 호출 가능 객체입니다.

부분 함수는 원래 함수의 일부 매개변수를 수정하여 호출을 더 쉽게 만들 수 있습니다.

from functools import partial

int2 = partial(int, base=8)
print(int2('123'))
# 83

update_wrapper

부분을 사용하여 래핑된 함수에는 __name__ 및 __doc__ 속성이 없습니다.

update_wrapper 함수: 래핑된 함수의 __name__ 및 기타 속성을 새 함수에 복사합니다.

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

wraps

warps 함수는 데코레이터에 장식된 함수의 __name__을 복사하는 것입니다.

update_wrapper의 래퍼입니다.

from 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

Python2에서는 내장 함수 Reduce와 동일합니다

함수의 기능은 시퀀스를 출력

reduce(function, sequence, startValue)

from functools import reduce

l = range(1,50)
print(reduce(lambda x,y:x+y, l))
# 1225

cmp_to_key

목록으로 요약하는 것입니다. .sort 및 내장 sorted

x = ['hello','worl','ni']
x.sort(key=len)
print(x)
# ['ni', 'worl', 'hello']

Python3에는 이전에 두 요소를 비교하기 위한 cmp 매개변수가 제공되었습니다

cmp_to_key 함수는 이전 비교 함수를 키 함수로 변환하는 데 사용됩니다

lru_cache

함수를 변환할 수 있습니다. 반환 값은 빠르게 캐시되거나 캐시되지 않습니다.

이 데코레이터는 함수의 호출 결과를 캐시하는 데 사용되며 여러 번 호출해야 하는 함수의 경우 호출할 때마다 매개변수가 동일합니다. 이 데코레이터를 사용하면 호출 결과를 캐시하여 프로그램 속도를 높일 수 있습니다. .

이 데코레이터는 다양한 호출 결과를 메모리에 캐시하므로 메모리 사용량 문제에 주의해야 합니다.

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

Python3.4의 새로운 기능인 단일 디스패처는 일반 함수를 구현하는 데 사용됩니다.

단일 매개변수의 유형에 따라 어떤 함수를 호출할지 결정하세요.

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 &#39;object&#39;>: <function fun at 0x106d10f28>, <class &#39;int&#39;>: <function _ at 0x106f0b9d8>, <class &#39;list&#39;>: <function _ at 0x106f0ba60>, <class &#39;tuple&#39;>: <function _ at 0x106f0bb70>, <class &#39;float&#39;>: <function _ at 0x106f0bb70>}
# <function _ at 0x106f0b9d8>

【관련 추천: Python3 비디오 튜토리얼】

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