Python3.6 functools 模块详解：高阶函数与可调用对象操作

"Python的`functools`模块是一个包含高级函数和可调用对象操作的模块，适用于Python 3.6版本。该模块的主要功能是提供对函数进行操作和处理的功能，允许将函数作为参数传递或返回。" 在Python中，`functools`模块提供了多个有用的工具，帮助开发人员编写更加简洁、高效的代码。以下是这个模块中几个关键函数的详细解释： 1. **functools.cmp_to_key(func)**: 这个函数将旧式的比较函数转换成key函数，用于那些接受key函数作为参数的工具，如`sorted()`, `min()`, `max()`, `heapq.nlargest()`, 和 `heapq.nsmallest()`以及`itertools.groupby()`。在Python 2中，可以直接使用比较函数，但在Python 3中，比较函数被废弃，转而使用key函数。`cmp_to_key`主要是为了迁移Python 2程序到Python 3时使用。 一个比较函数接受两个参数并返回一个负数（表示小于），零（表示等于）或正数（表示大于）。key函数则接受一个参数并返回另一个值，这个值将作为排序的键。 2. **functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)**: 这是一个装饰器，用于实现最近最少使用（LRU）缓存策略。它可以提高函数调用的性能，特别是当一个函数经常被调用且其结果可以重用时。默认最大缓存大小是128，可以通过`maxsize`参数进行调整。如果`typed=True`，则会区分不同类型的输入，为每种类型维护独立的缓存。 例子： ```python @functools.lru_cache() def expensive_function(x): # 实现一个昂贵的计算 return result ``` 这样，`expensive_function`的重复调用可以避免重复计算，提高效率。 3. **functools.partial(func, *args, **keywords)**: 这个函数创建一个新的函数，将原始函数`func`的部分参数预先填充，并保持这些参数不变。这有助于创建具有一固定参数的新函数，使得调用更简单。例如： ```python from functools import partial def power(base, exponent): return base ** exponent square = partial(power, base=2) print(square(3)) # 输出 8 ``` 4. **functools.wraps(func)**: 这是一个装饰器工厂，用于装饰器函数，以保留被装饰函数的元信息，如名称、文档字符串等。这对于编写自定义装饰器时保持函数的原始属性非常有用。 5. **functools.total_ordering(class)**: 这个类装饰器可以自动为类添加所有必要的比较方法，只要类已经定义了`__eq__()`和`__lt__()`之一。这样可以使类具有完整的排序能力。 6. **functools.update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)**: 更新一个包装器对象，使其具有被包装对象的属性。`assigned`和`updated`参数允许控制哪些属性被复制和更新。 7. **functools.singledispatch(function)**: 用于实现单分派泛函数，即函数的实现基于其第一个参数的类型。通过注册不同类型的处理器，可以实现根据参数类型的不同执行不同的代码逻辑。 以上只是`functools`模块的一部分功能，实际中还有`reduce()`, `cmp_to_key()`, `reduce()`, `partialmethod()`等其他有用的工具。理解和利用这些函数可以极大地提升Python代码的质量和效率。