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partial
分部函数基于另一个函数来创建函数。它用于将值绑定到函数的参数(或关键字参数)，并生成一个之前没有定义参数的可调用函数
一般而言，任何可调用对象都可以作为本模块用途的函数来处理
functools.partial返回的是一个可调用的partial对象，使用方法是partial(func,args,*kw),其中func是必须要传入的，而且至少需要一个args或是kw的参数
from functools import partial
def fa(a,b,c): #定义一个相加的函数
return a+b+c
p=partial(fa,4) #定义分部函数，其中第3个参数已固定
print(p(1,2)) # 初始化前两个参数
看完上面的代码，你是否觉得分部函数到底一般什么应用场景？那我们再看下面的代码：
from functools import partial
def sq(a,b): #初始化求冥运算函数
return a**b
#求平方 分部函数
pingfang=partial(sq,2)
#求立方 分部函数
lifang=partial(sq,3)
#求2的平方
print(pingfang(2))
#求2的立方
print(lifang(2))
#输出：
4
9再看上面的代码，用分部函数是否程序更加简洁以及灵活了许多呢？
cmp_to_key
Python改变了它的排序方法, 其可以接受一个关键函数，这些函数接受一个值并返回一个用于排序数组的键
该函数主要用来将老式的比较函数（comparison function）转化为关键字函数（key function） 以使程序转成 Python 3 风格
比较函数也是可调用的，其可以接受两个参数，比较这两个参数并根据他们的大小关系返回负值、零或正值中的某一个
import functools
import locale #多语言模块
print(sorted(["A", "S", "F", "D"], key=functools.cmp_to_key(locale.strcoll)))
#按英文字母排序
#输出：
['A', 'D', 'F', 'S']lru_cache
可以使用@lru_cache缓存装饰器包装一个耗时的、计算密集型的函数。这允许对函数调用进行记忆，这样具有相同参数的未来调用就可以立即返回，而不必重新计算
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)# maxsize=None 不限制缓存大小
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
#进行递归，增加计算复杂度
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
#调用该递归函数
print(fibonacci(99))
#输出：
218922995834555169026当首次运行后，结果会缓存起来，再运行结果就会在缓存中获取了
total_ordering
当我们想要创建一个有序的类时，通常我们需要定义方法eq()， lt()， le()， gt()和ge() （注意：上述函数都为内置函数，实际代码会被”__”包围）
total_ordering修饰符应用于一个类，它允许定义eq()，并且在lt()、le()、gt()和ge()之间只允许定义一个eq()，即可允许类上的所有排序操作：
@total_ordering
class Employee:
…
def eq(self, other):
return ((self.surname, self.name) == (other.surname, other.name))
def lt(self, other):
return ((self.surname, self.name) < (other.surname, other.name))修饰符通过所提供的方法和代数操作共同派生其他比较方法。例如，如果我们定义了lt()和eq()，并且我们想要推导gt()，我们可以简单地检查not __lt__()和not __eq__()
reduce
reduce() 函数会对参数序列中的元素进行累积运算。在Python 3中，之前已经解释过的reduce函数已经从内置函数中删除，现在必须从functools中导入 ：
from functools import reduce
def factorial(n):
return reduce(lambda a, b: (a * b), range(1, n + 1))
#结合lambda匿名函数，返回一个从n至n+1之间累计相乘的值
#这里传的n的值是2
print(factorial((2))) #等同于：1*2 (注意不是1*2*3,range函数的数值范围是不包括第2个参数本身的）上述代码均通过python3云环境调试，有任何问题请随时指正，请不要转载，谢谢