使用 functools 模块：Python 函数式编程的高效实现

在 Python 中，函数式编程是一种非常受欢迎的编程范式。这种编程方式主要依赖于函数的使用，而不是 mutable 的 state 和 imperative 的语句。functools 是 Python 标准库中的一个模块，提供了一些高效的函数式编程工具，包括函数装饰器、偏函数和 reduce 函数等。

1. 函数装饰器

函数装饰器是用于修改或增强函数功能的一种函数。Python 的装饰器使用 @ 符号将它们附加到被装饰的函数上面。functools 模块提供了一个 lru_cache 装饰器，它可以缓存函数的返回值，从而加快函数的执行速度。lru_cache 函数的使用方法如下：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n: int) -> int:
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在上面的代码中，我们使用 lru_cache 装饰器以缓存 Fibonacci 函数的返回值。缓存的大小是无限的，因为我们将 maxsize 参数设置为 None。

2. 偏函数

偏函数是一种允许我们指定函数的某些参数的默认值的函数。我们可以通过 functools.partial 来创建一个偏函数。例如，以下代码演示了如何使用偏函数将一个二进制字符串转换为整数：

from functools import partial

int_from_binary_string = partial(int, base=2)
print(int_from_binary_string('1010')) # 输出: 10

在上面的代码中，我们使用 partial 来创建一个新的函数 int_from_binary_string，其中 base 参数被指定为 2，因此这个函数将将一个二进制字符串转换为一个整数。

3. reduce 函数

reduce 函数是一种迭代函数，它将一个可迭代对象中的项目序列连续地减少到单个值。以下代码演示了如何使用 reduce 函数计算 1 到 10 的和：

from functools import reduce

sum_of_naturals = reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 11), 0)
print(sum_of_naturals) # 输出: 55

在上面的代码中，我们使用 reduce 函数将一个列表中的项目加总起来。我们指定 reduce 函数的第一个参数为一个 lambda 函数，它将计算两个参数的和。reduce 函数的第二个参数是一个可迭代对象，即 1 到 10 的整数列表。reduce 函数的第三个参数是初始值，这里我们将它指定为 0。reduce 函数将使用 0 作为初始值，并通过迭代列表来计算列表中所有整数的总和。

在 Python 的函数式编程中，functools 模块是一个非常有用的工具。它提供了一些高效的函数装饰器、偏函数和 reduce 函数等，这些工具可以帮助我们更轻松地编写高效的函数式 Python 代码。