functools module

lru_cache

from functools import lru_cache
import time@lru_cache(maxsize=None)  # 设置缓存大小为无限制
def my_function(x):for i in range(1000):x += xfor j in range(100):x += xreturn x# 第一次调用函数，结果会被缓存
start1 = time.time()
result = my_function(5)
end1 = time.time()print("first:", end1-start1)# 后续的调用会直接使用缓存值
start2 = time.time()
result = my_function(5)
end2 = time.time()
print("first:", end2-start2)

partial

使用partial函数可以固定一个或多个函数的参数，生成一个新的函数

from functools import partialdef my_func(a, b, c):return 2*a + 3*b + 4*cnew_func = partial(my_func, a=2, c=4)result = new_func(b=3)
print(result)

位置参数与关键字参数

*args表示接受任意数量的位置参数。
- 定义函数时，在参数列表中使用*args，可以让函数接受任意数量的位置参数，并将它们作为一个元组传递给函数体内部。
**kwargs表示接受任意数量的关键字参数。
- 定义函数时，在参数列表中使用**kwargs，可以让函数接受任意数量的关键字参数，并将它们作为一个字典传递给函数体内部

def my_func(*args, **kwargs):# 处理位置参数for arg in args:print(arg)# 处理关键字参数for key, value in kwargs.items():print(f"{key} : {value}")my_func(1, 2, 3, name='River', age=19)

1
2
3
name : River
age : 19

reduce

functools.reduce(function, iterable, initializer=None)
function：一个二元函数，接受两个参数并返回一个值
iterable：一个可迭代对象，例如列表、元组、字符串等
initializer：一个可选的初始值，如果提供了该值，则会作为第一次调用function时的第一个参数。

from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]
words = ['Hello ', 'World ', '!', "River ", "Chandler "]
sum = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(sum)
factorial = reduce(lambda x, y: x * y, numbers[:3])
print(factorial) sentence = reduce(lambda x, y: x + y, words, "River ")
print(sentence)

15
6
River Hello World !River Chandler

total_ordering

total_ordering装饰器的作用是基于__eq__和__lt__来自动生成其他比较方法
通过使用该装饰器，我们只需要定义部分比较方法，然后它会自动为我们生成其余的方法。

from functools import total_ordering@total_ordering
class testClass:def __init__(self, value):self.value = valuedef __eq__(self, other):return self.value == other.valuedef __lt__(self, other):return self.value < other.valueobj1 = testClass(1)
obj2 = testClass(2)print(obj1 == obj2)   
print(obj1 != obj2)   
print(obj1 < obj2)    
print(obj1 >= obj2)