Python functool module
1.functools.
partial
(func, *args, **keywords)
实现
def partial(func, *args, **keywords): def newfunc(*fargs, **fkeywords): newkeywords = keywords.copy() newkeywords.update(fkeywords) return func(*args, *fargs, **newkeywords) newfunc.func = func newfunc.args = args newfunc.keywords = keywords return newfunc
例子
>>> from functools import partial >>> basetwo = partial(int, base=2) >>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.' >>> basetwo('10010') 18
2.functools.
update_wrapper
(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)
将wrapper function更新为wrapped function,多用于decorator,以decorator module中提到的一个例子(用于实现缓存)
def memoize_uw(func): func.cache = {} def memoize(*args, **kw): if kw: # frozenset is used to ensure hashability key = args, frozenset(kw.items()) else: key = args if key not in func.cache: func.cache[key] = func(*args, **kw) return func.cache[key] return functools.update_wrapper(memoize, func)
这里memoize就是wrapper function,func就是wrapped function。最简单情况下调用memoize_uw应该返回一个memoize的实例,然后调用memoize返回func,这样我们得到的是memoize的实例。但是,我们希望得到的是被包装函数,也就是func的实例,实际上memoize和func的差别很小,我们可以通过一个函数实现。函数wrapper function中默认参数assigned“指派”的内容包括__module__
, __name__
, __qualname__
, __annotations__
, __doc__,
使用默认参数update“更新”的是__dict__,指派的意思是覆盖,更新的意思是添加了func.attrF,也就是说memoize方法内声明的属性(memoize.attrM)会被保留,但是访问方法会更名为func.attrM。
在以下的示例中,使用update_wrapper和直接返回memoize的区别就是访问f1.__doc__得到的是"Simulate some long computation"还是None
@memoize_uw def f1(x): "Simulate some long computation" time.sleep(1) return x
3.@
functools.
wraps
(wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)
wraps是update_wrapper的语法糖,从parameter来看就知道少了一个wrapper,于是乎就可以写成
def memoize_uw(func): func.cache = {} @wraps(func) def memoize(*args, **kw): if kw: # frozenset is used to ensure hashability key = args, frozenset(kw.items()) else: key = args if key not in func.cache: func.cache[key] = func(*args, **kw) return func.cache[key] return memoize