Python进阶必备！functools模块高阶函数全解，快收藏！

哈喽！今天心血来潮给大家带来了《Python进阶必看！functools模块超全高阶函数详解》，想必大家应该对文章都不陌生吧，那么阅读本文就都不会很困难，以下内容主要涉及到，若是你正在学习文章，千万别错过这篇文章~希望能帮助到你！

functools.wraps用于保留被装饰函数的元数据，partial用于冻结部分参数生成新函数，lru_cache通过缓存提升性能，reduce可用循环或库替代，total_ordering简化类比较操作。1.wraps将原函数的__name__、__doc__等属性复制到装饰器返回的函数上，便于调试和自省；2.partial允许固定某些参数，创建简化版函数，适用于重复调用相同参数的场景；3.lru_cache缓存函数结果，使用LRU算法管理缓存大小，适合计算密集型任务；4.reduce虽可归约序列但可读性差，常用循环、列表推导式或NumPy替代；5.total_ordering通过定义少量比较方法自动生成其他比较运算符，减少冗余代码并提高可维护性。

functools模块是Python标准库中一个非常有用的模块，它提供了一些高阶函数，可以扩展或调整其他函数和可调用对象的行为，无需完全重写。 简而言之，它帮你玩转函数。

functools模块提供了一些强大的工具，可以简化代码、提高可读性，并增强代码的灵活性。

functools.wraps 的作用是什么？

functools.wraps 主要用于装饰器。当你编写一个装饰器时，它实际上创建并返回了一个新的函数对象。如果没有 wraps，原始函数的元数据（例如 __name__、__doc__ 属性）会丢失，这会影响调试和自省。

wraps 装饰器将原始函数的元数据复制到装饰器返回的函数上。

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        """Wrapper function docstring."""
        print("Before calling function.")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After calling function.")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def my_function():
    """My function docstring."""
    print("Inside my_function.")

print(my_function.__name__) # 输出: my_function
print(my_function.__doc__)  # 输出: My function docstring.

如果没有 @wraps(func)，my_function.__name__ 将会是 wrapper，my_function.__doc__ 将会是 "Wrapper function docstring."，这显然不是我们想要的。

functools.partial 如何简化函数调用？

functools.partial 允许“冻结”函数的部分参数，从而创建一个具有简化签名的新函数。这在需要重复使用具有相同参数的函数时非常有用。

例如，假设你有一个函数 power(base, exponent)，你想创建一个专门计算平方的函数。你可以这样做：

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

square = partial(power, exponent=2)  # 冻结 exponent=2

print(square(5))  # 输出: 25 (相当于 power(5, 2))

partial 的一个常见用途是在GUI编程中，将事件处理函数绑定到特定的控件或数据。

functools.lru_cache 如何提升函数性能？

functools.lru_cache 是一个装饰器，用于缓存函数的结果。它使用 LRU (Least Recently Used) 算法来决定何时丢弃缓存中的旧结果，以便为新结果腾出空间。这对于计算密集型或I/O密集型函数，且具有重复的输入参数时，可以显著提高性能。

一个经典的例子是计算斐波那契数列：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)  # maxsize=None 表示缓存大小无限制
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(30)) # 第一次调用会比较慢，因为需要计算
print(fibonacci(30)) # 第二次调用会非常快，因为结果已经缓存

lru_cache 接受一个 maxsize 参数，用于设置缓存的最大容量。如果 maxsize 为 None，则缓存大小无限制。 还有一个 typed 参数，如果设置为 True，则会区分参数的类型，例如 fibonacci(3) 和 fibonacci(3.0) 会被视为不同的调用。

functools.reduce 的替代方案有哪些？

虽然 functools.reduce 可以将一个函数应用于一个序列的所有元素，将其归约为单个值，但它在Python中并不常用，并且在可读性方面存在争议。Python之禅提倡“Readability counts”。

通常，使用循环或列表推导式可以更清晰地表达相同的逻辑。

例如，计算列表中所有元素的乘积：

from functools import reduce
import operator

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用 reduce
product_reduce = reduce(operator.mul, numbers)

# 使用循环
product_loop = 1
for number in numbers:
    product_loop *= number

print(product_reduce)
print(product_loop)

在许多情况下，循环或列表推导式更易于理解和维护。此外，NumPy等库提供了更高效的数组操作，可以替代 reduce 在数值计算中的应用。

functools.total_ordering 如何简化类的比较操作？

functools.total_ordering 是一个类装饰器，它简化了定义类的比较操作的过程。你只需要定义 __eq__ 和其他比较操作符中的一个（例如 __lt__、__le__、__gt__ 或 __ge__），total_ordering 会自动为你生成其余的比较操作符。

from functools import total_ordering

@total_ordering
class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __eq__(self, other):
        return self.value == other.value

    def __lt__(self, other):
        return self.value < other.value

obj1 = MyClass(1)
obj2 = MyClass(2)

print(obj1 < obj2)  # True
print(obj1 > obj2)  # False (由 total_ordering 自动生成)
print(obj1 <= obj2) # True (由 total_ordering 自动生成)
print(obj1 >= obj2) # False (由 total_ordering 自动生成)

如果没有 total_ordering，你需要显式地定义 __gt__、__le__ 和 __ge__，这会增加代码的冗余。 total_ordering 使得代码更简洁易懂。

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