python functools 模块

functools 是 Python 中很简单但也很重要的模块，主要是一些 Python 高阶函数相关的函数。该模块的内容并不多，看官方文档也就知道了。

说到高阶函数，这是函数式编程范式中很重要的一个概念，简单地说，就是一个可以接受函数作为参数或者以函数作为返回值的函数，因为 Python 中函数是一类对象，因此很容易支持这样的函数式特性。

functools 模块中函数只有 cmp_to_key、partial、reduce、total_ordering、 update_wrapper、wraps 这几个：

reduce

functions.reduce是Python2内建库中的reduce，它之所以出现在这里是因为Guido的独裁，他并不喜欢函数式编程中的“map-reduce”概念，因此打算将map和reduce两个函数移除内建函数库，最后在社区的强烈反对中将map函数保留在了内建库中，但是Python3中的map函数返回的是一个迭代器对象，而python2中会生成一个list，使用时多注意。

partial and partialmethod

函数式编程中有个很重要的概念叫做柯里化（把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数的函数，并且返回接受余下的参数而且返回结果的新函数的技术），简单地（虽然并不准确）说，就是这样地效果：

def add(x,y):
    return x + y

add_y = add(num_y)  # add_y是一个函数
add_y(num_x)        # 结果时 num_x+num_y

上面时伪代码，在Python中你可以使用partial函数实现类似的效果：

from functools import partial

def add(x,y):
    return x + y

add_y = partial(add, 3)  # add_y是一个函数
add_y(4)                 # 结果是7

partialmethod 是Python 3.4中新引入的装饰器，作用类似于 partial,不过仅仅作用于方法。

class Cell(object):
    def __init__(self):
       self._alive=False
    @property
    def alive(self):
        return self._alive
    def set_state(self,state):
       self._alive = bool(state)
    set_alive = partialmethod(set_state, True)
    set_dead = partialmethod(set_state,False)


c = Cell()
c.alive          # False
c.set_alive()
c.alive          # True

装饰器相关

说到“接受函数为参数，以函数为返回值”，在python中最常用额就是装饰器了。functools库中装饰器相关的函数是update_wrapper、wraps，还搭配WAPPER_ASSIGNMENTS和WRAPPER_UPDATES两个常量使用，作用就是消除Python装饰器的一些负面作用。

wraps

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@decorator
def add(x, y):
    return x + y

add   # <function __main__.wrapper>

可以看到被装饰的函数的名称，也就是函数的__name__属性变成了wrapper，这就是装饰器带来的副作用，实际上add函数整个变成了decorator(add)，而wraps装饰器能消除这些副作用：

def decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@decorator
def add(x, y):
    return x + y

add       # <function __main__.add>

会更正的属性定义在 WRAPPER_ASSIGNMENTS 中：

>>> functools.WRAPPER_ASSIGNMENTS
('__module__', '__name__', '__doc__')
>>> functools.WRAPPER_UPDATES
('__dict__',)

update_wrapper

update_wrapper 的作用与wraps 类似，不过工程更加强大，换句话说，wraps其实是update_wrapper的特殊化，实际上wraps(wrapped)相当于partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, **kwargs)。

因此，上面的代码可以用update_wrapper重写如下：

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return update_wrapper(wrapper,func)

用于比较的 cmp_to_key 和 total_ordering

cmp_to_key

cmp_to_key 是 Python 2.7 中新增的函数，用于将比较函数转换为 key 函数，这样就可以应用在接受 key 函数为参数的函数中，比如 sorted、max 等等。例如：

sorted(range(5), key=cmp_to_key(lambda x, y: y-x))      # [4, 3, 2, 1, 0]

total_ordering

total_ordering 同样是 Python 2.7 中新增函数，用于简化比较函数的写法。如果你已经定义了 __eq__ 方法，以及 __lt__、__le__、__gt__ 或者 __ge__() 其中之一，即可自动生成其它比较方法。官方示例：

@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()))

dir(Student)    # ['__doc__', '__eq__', '__ge__', '__gt__', '__le__', '__lt__', '__module__']