python高阶函数functools模块如何使用

本篇内容主要讲解“python高阶函数functools模块如何使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python高阶函数functools模块如何使用”吧!

functools模块提供了一些常用的高阶函数（处理其他可调用对象/函数的特殊函数；以函数作为输入参数，返回也是函数）。

functools模块

functools模块中的高阶函数可基于已有函数定义新的函数：

• cmp_to_key，

• total_ordering，

• reduce，

• partial，

• update_wrapper

• wraps

reduce

reduce(function, iterable[, initializer])对一个可迭代数据集合中的所有数据进行累积。

• function：接受两个参数的函数；

• sequence：可迭代对象（tuple/list/dict/str）；

• initial：可选初始值；

# 累加reduce(lambda x,y:x+y, [1,2,3,4]) # 10# 逆序字符串reduce(lambda x,y:y+x, 'abcdefg') # 'gfedcba'

partial/partialmethod

partial用于"冻结"函数的部分参数，返回一个参数更少、使用更简单的函数对象。使用时，只需传入未冻结的参数即可。partialmethod用于处理类方法。

functools.partial(func[, *args][, **keyWords])返回一个新的partial对象：

• func：一个可调用的对象或函数；

• args：要冻结的位置参数；

• keywords：要冻结的关键字参数。

def add(a, b, note="add"):    result = a + b    print(f"{note} result: {result}")    return resultadd3 = functools.partial(add, 3)add5 = functools.partial(add, 5, note="partialed")print(add3(1)) # add result: 4print(add3(2, note="partial3")) # partial3 result: 5print(add5(3)) # partialed result: 8

partialmethod用于类中的方法

class Cell(object):    def __init__(self):        self._alive = False    @property    def alive(self):        return self._alive    def set_state(self, state):        self._alive = bool(state)    set_alive = functools.partialmethod(set_state, True)    set_dead = functools.partialmethod(set_state, False)c = Cell()print(c.alive)  # Falsec.set_alive()print(c.alive)  # True

wraps/update_wrapper

functools.update_wrapper(wrapper, wrapped [, assigned] [, updated])更新一个包裹（wrapper）函数，使其看起来更像被包裹（wrapped）的函数（即把 被封装函数的__name__、__module__、__doc__和 __dict__都复制到封装函数去。wraps是通过partial与update_wrapper实现的。

通常，经由被装饰（decorator）的函数会表现为另外一个函数了（函数名、说明等都变为了装饰器的）；通过wraps函数可以消除装饰器的这些副作用。

def wrapper_decorator(func):    @functools.wraps(func) # 若是去掉此wraps，则被装饰的函数名称与说明都变为此函数的    def wrapper(*args, **kwargs):        """doc of decorator"""        print('in wrapper_decorator...')        return func(*args, **kwargs)    return wrapper@wrapper_decoratordef example():    """doc of example"""    print('in example function')example()# in wrapper_decorator...# in example functionprint(example.__name__, "; ", example.__doc__) # example ;  doc of example

singledispatch/singledispatchmethod

singledispatch将普通函数转换为泛型函数，而singledispatchmethod（3.8引入）将类方法转换为泛型函数：

• 泛型函数：是指由多个函数（针对不同类型的实现）组成的函数，调用时由分派算法决定使用哪个实现；

• Single dispatch：一种泛型函数分派形式，基于第一个参数的类型来决定；

dispatch使用：

• singledispatch装饰dispatch的基函数base_fun（即，注册object类型）；

• 注册后续分发函数使用装饰器@{base_fun}.reGISter({type})，注册每种需要特殊处理的类型；

• 分发函数名称无关紧要，_是个不错的选择；

• 可以叠放多个register装饰器，让同一个函数支持多种类型；

# 缺省匹配类型，注册object类型（与后续注册类型都不匹配时使用）@functools.singledispatchdef show_dispatch(obj):    print(obj, type(obj), "dispatcher")# 匹配str字符串@show_dispatch.register(str)def _(text):    print(text, type(text), "str")# 匹配int@show_dispatch.register(int)def _(n):    print(n, type(n), "int")# 匹配元祖或者字典@show_dispatch.register(tuple)@show_dispatch.register(dict)def _(tup_dic):    print(tup_dic, type(tup_dic), "tuple/dict")### 打印注册的类型：# dict_keys([<class 'object'>, <class 'str'>, <class 'int'>, <class 'dict'>, <class 'tuple'>])print(show_dispatch.registry.keys())show_dispatch(1)show_dispatch("xx")show_dispatch([1])show_dispatch((1, 2, 3))show_dispatch({"a": "b"})# 1 <class 'int'> int# xx <class 'str'> str# [1] <class 'list'> dispatcher# (1, 2, 3) <class 'tuple'> tuple/dict# {'a': 'b'} <class 'dict'> tuple/dict

cmp_to_key

cmp_to_key()用来自定义排序规则，可将比较函数（comparison function）转化为关键字函数（key function）：

• 比较函数：接受两个参数，比较这两个参数，并返回0、1或-1；

• 关键字函数：接受一个参数，返回其对应的可比较对象；

test = [1, 3, 5, 2, 4]test.sort(key=functools.cmp_to_key(lambda x, y: 1 if x < y else -1))print(test) # [5, 4, 3, 2, 1]

total_ordering

是一个类装饰器，用于自动实现类的比较运算；类定义一个或者多个比较排序方法，类装饰器将会补充其余的比较方法。

被修饰的类必须至少定义 __lt__()， __le__()，__gt__()，__ge__()中的一个，以及__eq__()方法。

如，只需定义lt与eq方法，即可实现所有比较：

@functools.total_orderinGClass Person:    def __init__(self, name, age):        self.name = name        self.age = age    def __lt__(self, other):        if isinstance(other, Person):            return self.age < other.age        else:            raise AttributeError("Incorrect attribute!")    def __eq__(self, other):        if isinstance(other, Person):            return self.age == other.age        else:            raise AttributeError("Incorrect attribute!")mike = Person("mike", 20)tom = Person("tom", 10)print(mike < tom)print(mike <= tom)print(mike > tom)print(mike >= tom)print(mike == tom)

到此，相信大家对“python高阶函数functools模块如何使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！