摘要：比較函數(shù)是接收兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行比較的函數(shù)，返回一個(gè)負(fù)數(shù)表示，返回表示，返回一個(gè)正數(shù)表示。表示緩存大小限制，確保不會(huì)無(wú)限制增長(zhǎng)。大致等同于用于凍結(jié)函數(shù)的部分位置參數(shù)和或關(guān)鍵字參數(shù)而產(chǎn)生一個(gè)代表某部分函數(shù)功能的簡(jiǎn)化標(biāo)志。

functools模塊提供了某些高階函數(shù)(high-order function)。

比較函數(shù)是接收兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行比較的函數(shù)，返回一個(gè)負(fù)數(shù)表示<，返回0表示=，返回一個(gè)正數(shù)表示>。key函數(shù)接收一個(gè)參數(shù)并返回另一個(gè)值作為進(jìn)行排序的鍵。
將比較函數(shù)轉(zhuǎn)換為key函數(shù)，常在用到key關(guān)鍵字的函數(shù)如sotred(), min(), heapq.nlargest(), itertools,groupby()中使用。cmp_to_key主要作為過(guò)渡工具將python2中支持的比較函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

def numeric_compare(x, y):
    return x - y

# python2
print(sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=numeric_compare))

# python3
print(sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=cmp_to_key(numeric_compare)))

使用memoize包裝函數(shù)，保存最近maxsize次的函數(shù)調(diào)用結(jié)果。在I/O-bound函數(shù)上裝飾，處理相同參數(shù)時(shí)可以節(jié)省函數(shù)執(zhí)行時(shí)間。

如果maxsize為None，會(huì)禁用LRU緩存特性(并非禁用緩存)且緩存大小會(huì)無(wú)限增長(zhǎng)。maxsize設(shè)置為2的n次方時(shí)性能最優(yōu)。

如果typed為T(mén)rue，不同類型函數(shù)參數(shù)的執(zhí)行結(jié)果會(huì)被分別緩存，例如f(3)和f(3.0)會(huì)被視為有兩個(gè)不同結(jié)果的不同調(diào)用。

因?yàn)樵撗b飾器使用字典緩存函數(shù)執(zhí)行結(jié)果，所以函數(shù)的位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)必須是可哈希的。

不同的參數(shù)模式可能會(huì)被視為不同的緩存實(shí)體。例如f(a=1, b=2)和f(b=2, a=1)雖然只是關(guān)鍵字順序不同但可能有兩個(gè)多帶帶的緩存實(shí)體。

被包裝的函數(shù)可以調(diào)用cache_info()，它返回一個(gè)(hits, misses, maxsize, currsize)形式的命名元組；可以調(diào)用cache_clear()清空或使緩存無(wú)效；還可以調(diào)用__wrapped__屬性繞過(guò)緩存，訪問(wèn)原始的底層函數(shù)。

LRU(least recently used)緩存通常應(yīng)僅用在需要重用先前計(jì)算的值的場(chǎng)景，其他場(chǎng)景如使用LRU有不良影響、每次調(diào)用需要返回不同結(jié)果、time()、random()等應(yīng)禁止使用。maxsize表示緩存大小限制，確保不會(huì)無(wú)限制增長(zhǎng)。

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    "Retrieve text 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 in 8, 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)

類裝飾器，包裝在定義了一個(gè)或多個(gè)富比較排序方法的類上，會(huì)補(bǔ)足其他的比較方法。
該類必須定義__lt__(), __le__(), __gt__(), 或__ge__()中至少一個(gè)方法，并建議定義__eq__()方法。

@total_ordering
class Student:
    def __init__(self, lastname, firstname):
        self.lastname = lastname
        self.firstname = firstname

    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))

    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

NOTE：使用這個(gè)裝飾器的代價(jià)是，裝飾器自動(dòng)補(bǔ)足的比較方法耗費(fèi)了更多的執(zhí)行時(shí)間并擁有更復(fù)雜的堆棧跟蹤。如果應(yīng)用性能基準(zhǔn)測(cè)試表明是使用此裝飾器造成的瓶頸，手動(dòng)實(shí)現(xiàn)所有六種富比較方法可以帶來(lái)直觀的速度提升。

偏函數(shù)，返回一個(gè)partial對(duì)象，調(diào)用時(shí)等同調(diào)用了使用預(yù)設(shè)位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)的func函數(shù)。如果partial對(duì)象調(diào)用時(shí)又提供了額外的位置參數(shù)，追加到args，如果提供了額外的關(guān)鍵字參數(shù)，擴(kuò)展keywords并覆蓋相同的鍵值。

大致等同于：

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()用于"凍結(jié)"函數(shù)的部分位置參數(shù)和/或關(guān)鍵字參數(shù)而產(chǎn)生一個(gè)代表某部分函數(shù)功能的簡(jiǎn)化標(biāo)志。

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = "Convert base 2 string to an int."
>>> basetwo("10010")
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后續(xù)補(bǔ)充

將可迭代對(duì)象iterable中的元素從左到右累計(jì)到接收兩個(gè)參數(shù)的函數(shù)func中。例如reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])的計(jì)算等同于((((1+2)+3)+4)+5)。
如果設(shè)置了可選參數(shù)initializer，它被放置在要計(jì)算的序列之前，并在序列為空時(shí)作為默認(rèn)值；如果未提供initializer的值且序列僅包含一個(gè)元素，返回該元素。

將函數(shù)轉(zhuǎn)換為單分派泛函數(shù)(single-dispatch generic function)。

使用@singledispatch裝飾器定義一個(gè)泛函數(shù)，單分派僅限于第一個(gè)參數(shù)的類型：

from functools import singledispatch

@singledispatch
def fun(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("Let me just say,", end=" ")
    print(arg)

使用泛函數(shù)的register()屬性添加重載實(shí)現(xiàn)，該屬性是一個(gè)裝飾器。對(duì)于使用類型注解的函數(shù)，該裝飾器將自動(dòng)推斷第一個(gè)參數(shù)的類型：

@fun.register
def _(arg: int, verbose=False):
    if verbose:
        print("Strength in numbers, eh?", end=" ")
    print(arg)

@fun.register
def _(arg: list, verbose=False):
    if verbose:
        print("Enumerate this:")
    for i, elem in enumerate(arg):
        print(i, elem)

如果不使用類型注解，可以顯式地給裝飾器傳遞類型參數(shù)：

@fun.register(complex)
def _(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("Better than complicated.", end=" ")
    print(arg.real, arg.imag)

也可以以函數(shù)的形式使用register()注冊(cè)lambda函數(shù)和已定義的函數(shù)：

def nothing(arg, verbose=False):
    print("Nothing.")

fun.register(type(None), nothing)

register()屬性返回允許裝飾器堆疊、序列化以及創(chuàng)建獨(dú)立的單元測(cè)試的未裝飾的函數(shù)：

from decimal import Decimal

@fun.register(float)
@fun.register(Decimal)
def fun_num(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("Half of your number:", end=" ")
    print(arg / 2)

>>> fun_num is fun
False

調(diào)用時(shí)，泛函數(shù)只分派第一個(gè)參數(shù)的類型：

>>> 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 spam
1 spam
2 eggs
3 spam
>>> fun(None)
Nothing.
>>> fun(1.23)
0.615

如果某個(gè)類型沒(méi)有相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，將查找更通用的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行解析。使用@singledispatch裝飾的原始函數(shù)注冊(cè)為object類型，將在沒(méi)有更好實(shí)現(xiàn)的情況下使用。調(diào)用dispatch()屬性查看泛函數(shù)使用了哪個(gè)實(shí)現(xiàn)：

>>> fun.dispatch(float)

>>> fun.dispatch(dict)    # note: default implementation

調(diào)用registry屬性查看注冊(cè)的所有實(shí)現(xiàn)：

>>> fun.registry.keys()
dict_keys([, , , , , ])
>>> fun.registry[float]

>>> fun.registry[object]

更新包裝函數(shù)(wrapper)，使其看起來(lái)更像被包裝的原始函數(shù)(wrapped)。元組類型的可選參數(shù)assigned指定wrapped函數(shù)的哪些屬性直接分派到wrapper函數(shù)對(duì)應(yīng)的屬性上，updated參數(shù)指定使用wrapped函數(shù)的哪些屬性更新wrapper函數(shù)對(duì)應(yīng)的屬性。

WRAPPER_ASSIGNMENTS的默認(rèn)值是"__module__", "__name__", "__qualname__", "__doc__","__annotations__"
WRAPPER_UPDATES的默認(rèn)值是"__dict__"

通過(guò)訪問(wèn)包裝函數(shù)的__wrapped__屬性可以獲取到被包裝的原始函數(shù)。

該函數(shù)主要用于裝飾器使用場(chǎng)景下，如果不更新包裝函數(shù)，返回函數(shù)的元數(shù)據(jù)將指向包裝函數(shù)而非被包裝的原始函數(shù)，一般來(lái)說(shuō)沒(méi)太大意義。

def wrapper(f):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        """this is a wrapper function"""
        return f(*args, **kwargs)
    # update_wrapper(wrapper_function, f)
    return wrapper_function

@wrapper
def wrapped():
    """this is a wrapped function"""
    pass

print(wrapped.__doc__)
print(wrapped.__name__)

# 不使用update_wrapper的結(jié)果：
>>> this is a wrapper function
>>> wrapper_function

# 使用update_wrapper的結(jié)果：
>>> this is a wrapped function
>>> wrapped

等同于partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated)，不過(guò)是作為包裝函數(shù)定義時(shí)的裝飾器使用。

def wrapper(f):
    @wraps(f)
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        """this is a wrapper function"""
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper_function

@wrapper
def wrapped():
    """this is a wrapped function"""
    pass

print(wrapped.__doc__)
print(wrapped.__name__)

partial對(duì)象是由partial()方法創(chuàng)建的可調(diào)用對(duì)象，它有三個(gè)只讀屬性：
partial.func
一個(gè)可調(diào)用對(duì)象或函數(shù)。調(diào)用partial對(duì)象將使用新的位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)轉(zhuǎn)發(fā)到func。
partial.args
調(diào)用partial()時(shí)提供的位置參數(shù)
partial.keywords
調(diào)用partial()時(shí)提供的關(guān)鍵字參數(shù)