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(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4])#10#逆序字符串reduce(lambdax,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。
defadd(a,b,note="add"):result=a+bprint(f"{note}result:{result}")returnresultadd3=functools.partial(add,3)add5=functools.partial(add,5,note="partialed")print(add3(1))#addresult:4print(add3(2,note="partial3"))#partial3result:5print(add5(3))#partialedresult:8partialmethod用于类中的方法
classCell(object):def__init__(self):self._alive=False@propertydefalive(self):returnself._alivedefset_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。
defwrapper_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defwrapper(*args,**kwargs):"""docofdecorator"""print('inwrapper_decorator...')returnfunc(*args,**kwargs)returnwrapper@wrapper_decoratordefexample():"""docofexample"""print('inexamplefunction')example()#inwrapper_decorator...#inexamplefunctionprint(example.__name__,";",example.__doc__)#example;docofexamplesingledispatch/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.singledispatchdefshow_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/dictcmp_to_key
cmp_to_key()用来自定义排序规则，可将比较函数parison 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(lambdax,y:1ifx<yelse-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_orderingclassPerson:def__init__(self,name,age):self.name=nameself.age=agedef__lt__(self,other):ifisinstance(other,Person):returnself.age<other.ageelse:raiseAttributeError("Incorrectattribute!")def__eq__(self,other):ifisinstance(other,Person):returnself.age==other.ageelse:raiseAttributeError("Incorrectattribute!")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！这里是主机评测网网站，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！