Python的functools模块完全教程

news2024/11/23 21:29:10

在python中函数是一等公民。Java中则为类是一等公民。

当一个函数将另一个函数作为输入或返回另一个函数作为输出时，这些函数称为高阶函数。

functools模块是Python的标准库的一部分，它是为高阶函数而实现的，用于增强函数功能。

目录

一、@cache装饰器

二、@cached_property装饰器

三、@lru_cache装饰器

四、 partial函数

五、partialmethod函数

六、@singledispatch装饰器

七、@singledispatchmethod装饰器

八、update_wrapper与wraps函数

一、@cache装饰器

它的主要作用是提高函数的执行效率，特别是在函数被多次调用且输入参数相同的情况下，避免重复计算，如果一个函数在相同的输入参数下被多次调用，cache 会记住第一次调用的结果，并在后续调用中直接返回缓存的结果，而不是重新计算。

它是线程安全的，因此可以在多个线程中使用。'

from functools import cache


def factorial(n):
    print("无cache执行")
    return n


@cache
def factorial_cache(n):
    print("执行cache")
    return n


if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        factorial(10)
        factorial_cache(10)

二、@cached_property装饰器

用于将一个类的无参方法转换为缓存属性，意味着该方法在第一次调用时会被计算并缓存结果，后续调用时直接返回缓存的结果。缓存的结果是实例级别的，即每个实例都有自己的缓存。即使后续改变了方法内部涉及的类参数，输出也结果不会发生改变。

from functools import cached_property


class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius

    @cached_property
    def area(self):
        # 如果类本身存在area属性，则此方法不生效。也就是本身属性读取和写入优先于 cached_property 方法
        print("计算面积")
        return 3.14159 * self.radius ** 2


if __name__ == '__main__':
    # 创建 Circle 对象
    circle = Circle(5)

    # 第一次访问 area 属性时会计算并缓存结果
    print(circle.radius, circle.area)
    del circle.radius
    circle.radius = 60
    # 第二次访问 area 属性时直接返回缓存的结果,即使是中途改变了圆的半径或者是删除了参与计算的参数。
    print(circle.radius, circle.area)

三、@lru_cache装饰器

lru_cache相较于cached_property，它装饰的方法是可以带参数的。

缓存是线程安全的，因此可以在 多个线程。

from functools import cached_property, lru_cache


class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius

    @lru_cache(maxsize=128)  # 缓存最大容量
    def area(self, precision):
        # 如果类本身存在area属性，则此方法不生效。也就是本身属性读取和写入优先于 cached_property 方法
        print("计算面积")
        return 3.14159 * self.radius ** precision


if __name__ == '__main__':
    # 创建 Circle 对象
    circle = Circle(5)

    # 第一次访问会计算并缓存结果
    print(circle.radius, circle.area(precision=2))
    # 第二次访问如果输入参数相同，则直接返回缓存的结果，如果输入参数不同，则重新计算并缓存。
    print(circle.radius, circle.area(precision=3))
    print(circle.radius, circle.area(precision=3))
    print(circle.radius, circle.area(precision=2))

四、 partial函数

它允许你固定一个或多个参数，从而创建一个新的函数，这个新函数在调用时只需要提供剩余的参数。
 

from functools import partial


# 计算一个数的幂
def power(base, exponent):
    return base ** exponent


if __name__ == '__main__':
    # 但是我们需要计算是平方，只需要传入具体的数字。所以使用 partial 来简化，产生一个新的函数
    square = partial(power, exponent=2)

    print(square(3))  # 输出: 9
    print(square(4))  # 输出: 16

用于函数组合，即将多个函数组合成一个新的函数。

from functools import partial


# 加函数
def add(a, b):
    return a + b


# 积函数
def multiply(a, b):
    return a * b


if __name__ == '__main__':
    # 对函数进行组合，add函数的入参是固定的。我只需要它的结果作为乘积函数的入参。调用时只需要传入一个参数即可
    add_and_multiply = partial(multiply, add(2, 3))

    print(add_and_multiply(4))  # 输出: 20

简化回调函数

from functools import partial


def callback(a, b, c):
    print(f"a: {a}, b: {b}, c: {c}")


if __name__ == '__main__':
    # 使用 partial 固定 a 和 b 参数
    fixed_callback = partial(callback, a=1, b=2)

    fixed_callback(c=3)  # 输出: a: 1, b: 2, c: 3

五、partialmethod函数

它与 partial 类似，但更适合用于类方法，因为它会正确处理 self 参数。

from functools import partialmethod


class Demo:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def get_something(self, name, age):
        return (self.value, name, age)

    # 使用 partialmethod 定义一个部分应用的方法
    get_something_with_default = partialmethod(get_something, name="长期", age=16)


if __name__ == '__main__':
    demo = Demo(value=1)
    print(demo.get_something(name=1, age=2))
    print(demo.get_something_with_default())

六、@singledispatch装饰器

它用于实现函数的多态性，即根据函数的第一个参数的类型来决定调用哪个具体的实现。singledispatch 允许你为一个函数定义多个实现，每个实现对应不同的参数类型。

一个非常有用的工具，特别是在你需要根据参数类型来选择不同实现的情况下。它使得代码更加清晰和可维护，避免了大量的条件判断。通过结合类型注解，singledispatch 可以进一步提高代码的可读性和可维护性。

from functools import singledispatch


# 定义一个通用的函数
@singledispatch
def process(arg):
    return f"Processing generic argument: {arg}"


# 为 int 类型定义一个特定的实现
@process.register
def _(arg: int):
    return f"Processing integer: {arg}"


# 为 str 类型定义一个特定的实现
@process.register(str)
def _(arg):
    return f"Processing string: {arg}"


# 为 list 类型定义一个特定的实现
@process.register
def _(arg: list):
    return f"Processing list: {arg}"


if __name__ == '__main__':
    # 调用不同类型的参数
    print(process(10))  # 输出: Processing integer: 10
    print(process("hello"))  # 输出: Processing string: hello
    print(process([1, 2, 3]))  # 输出: Processing list: [1, 2, 3]
    print(process(3.14))  # 输出: Processing generic argument: 3.14

七、@singledispatchmethod装饰器

它与 singledispatch 类似，但专门用于类方法（class methods）

from functools import singledispatchmethod


class Demo:
    @singledispatchmethod
    def process(self, arg):
        return f"Processing generic argument: {arg}"

    @process.register
    def _(self, arg: int):
        return f"Processing integer: {arg}"

    @process.register
    def _(self, arg: str):
        return f"Processing string: {arg}"

    @process.register
    def _(self, arg: list):
        return f"Processing list: {arg}"


if __name__ == '__main__':
    # 创建类的实例
    demo = Demo()

    # 调用不同类型的参数
    print(demo.process(10))  # 输出: Processing integer: 10
    print(demo.process("hello"))  # 输出: Processing string: hello
    print(demo.process([1, 2, 3]))  # 输出: Processing list: [1, 2, 3]
    print(demo.process(3.14))  # 输出: Processing generic argument: 3.14

八、update_wrapper与wraps函数

它用于更新一个包装函数（wrapper function）的元数据，使其看起来更像被包装的原始函数（wrapped function）。这在定义装饰器时非常有用，因为装饰器通常会返回一个新的函数，而这个新函数需要保留原始函数的元数据（如 __name__、__doc__、__module__ 等）

from functools import update_wrapper


def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before function call")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After function call")
        return result

    # 使用 update_wrapper 更新 wrapper 的元数据
    update_wrapper(wrapper, func)
    return wrapper


@my_decorator
def my_function():
    """This is my function."""
    print("Inside my function")


# 调用被装饰的函数
my_function()

# 检查被装饰函数的元数据
print(my_function.__name__)  # 输出: my_function
print(my_function.__doc__)  # 输出: This is my function.

为了简化代码，functools 模块还提供了一个 wraps 装饰器，它实际上是 update_wrapper 的快捷方式。你可以使用 wraps 装饰器来代替手动调用 update_wrapper。

from functools import wraps


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

    return wrapper


@my_decorator
def my_function():
    """This is my function."""
    print("Inside my function")


# 调用被装饰的函数
my_function()

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