À propos de l'analyse des fonctions du module functools en Python

Cet article présente l'analyse fonction du module functools en Python et explique respectivement functools.cmp_to_key et functools. Utilisation de .total_ordering, functools.reduce, functools.partial, functools.update_wrapper et functools.wraps, les amis dans le besoin peuvent se référer à

Python The Le module functools intégré fournit certaines fonctions d'ordre supérieur couramment utilisées, qui sont des fonctions spéciales utilisées pour traiter d'autres fonctions. En d’autres termes, ce module peut être utilisé pour traiter l’objet appelable .

Fonctions du module functoolsVue d'ensemble

• functools.cmp_to_key(func)

• functools.total_ordering(cls)

• functools.reduce(function, iterable[, initializer])

• functools.partial (func[, args][, *keywords])

• functools.update_wrapper(wrapper, enveloppé[, assigné][, mis à jour])

• functools.wraps(wrapped[, assigné][, mis à jour])
  

functools.cmp_to_key()

Syntaxe :

functools.cmp_to_key(func) 

Cette fonction est utilisée pour convertir des fonctions de comparaison à l'ancienne en fonctions de mots-clés.

Fonction de comparaison à l'ancienne : reçoit deux paramètres et renvoie le résultat de la comparaison. Si la valeur de retour est inférieure à zéro, la première est inférieure à la seconde, si la valeur de retour est supérieure à zéro, l'inverse est vrai et si la valeur de retour est égale à zéro, les deux sont égaux.

Fonction Mot-clé : reçoit un paramètre et renvoie son objet comparable correspondant. Par exemple, sorted(), min(), max(), heapq.nlargest(), heapq.nsmallest(), itertools.groupby() peuvent tous être utilisé comme fonction de mots-clés.

Dans Python 3, de nombreux endroits ne prennent plus en charge les anciennes fonctions de comparaison. À l'heure actuelle, vous pouvez utiliser cmp_to_key() pour la conversion.

Exemple :

sorted(iterable, key=cmp_to_key(cmp_func))

functools.total_ordering()

Syntaxe :

functools.total_ordering(cls)

Il s'agit d'un décorateur de classe utilisé pour implémenter automatiquement des opérations de comparaison de classes.

Nous avons seulement besoin d'implémenter la méthode eq() et l'une des méthodes suivantes lt(), le(), gt(), ge() dans la classe, alors total_ordering() peut automatiquement nous aider implémentez-le Les opérations de comparaison restantes.

Exemple :

@total_ordering
class Student: 
  def eq(self, other):
    return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
        (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
  def lt(self, other):
    return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
        (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

functools.reduce()

Syntaxe :

functools.reduce(function, iterable[, initializer])

Cette fonction est la même que la fonction réduire() intégrée de Python et est principalement utilisée pour écrire du code compatible avec Python 3.

functools.partial()

Syntaxe :

functools.partial(func[, *args][, **keywords])

La fonction renvoie un objet partiel, l'effet de l'appel de cet objet équivaut à appeler la fonction func et à transmettre les paramètres de position args et les paramètres de mots-clés mots-clés. Si l'objet est appelé avec des arguments de position, ces arguments seront ajoutés à args. Si des arguments de mots-clés sont transmis, ils seront ajoutés aux mots-clés. L'implémentation équivalente de la fonction

partial() est à peu près la suivante :

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

la fonction partiel() est principalement utilisée pour "geler" des pièces d'un paramètre de fonction, renvoyant un objet fonction avec moins de paramètres et une utilisation plus simple.

Exemple :

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.doc = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
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functools.update_wrapper()

Syntaxe :

functools.update_wrapper(wrapper, enveloppé[, assigné][, mis à jour])

Cette fonction est utilisée pour mettre à jour la fonction wrapper (wrapper) pour la rendre Ressemble à la fonction d'origine. Le paramètre facultatif est un tuple, le tuple attribué spécifie l'attribut à remplacer directement par la valeur de la fonction d'origine, et le tuple mis à jour spécifie l'attribut à mettre à jour par rapport à la fonction d'origine. Les valeurs par défaut de ces deux paramètres sont des constantes au niveau du module : respectivement WRAPPER_ASSIGNMENTS et WRAPPER_UPDATES. Le premier spécifie l'affectation directe des attributs name, module et doc de la fonction wrapper, tandis que le second spécifie la mise à jour de l'attribut dict de la fonction wrapper.

该函数主要用于装饰器函数的定义中，置于包装函数之前。如果没有对包装函数进行更新，那么被装饰后的函数所具有的元信息就会变为包装函数的元信息，而不是原函数的元信息。

functools.wraps()

语法：

functools.wraps(wrapped[, assigned][, updated])

wraps() 简化了 update_wrapper() 函数的调用。它等价于 partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned, updated=updated)。

示例：

>>> from functools import wraps
>>> def my_decorator(f):
...   @wraps(f)
...   def wrapper(*args, **kwds):
...     print 'Calling decorated function'
...     return f(*args, **kwds)
...   return wrapper

>>> @my_decorator
... def example():
...   """Docstring"""
...   print 'Called example function'

>>> example()
Calling decorated function 
Called example function 
>>> example.name
'example' 
>>> example.doc
'Docstring'

如果不使用这个函数，示例中的函数名就会变成 wrapper ，并且原函数 example() 的说明文档（docstring）就会丢失。

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