functools模块中高阶函数的使用

Python是一门高度抽象的面向对象的编程语言，在其中都有很多有用的模块。其中functools模块就是其中之一，提供了许多高阶函数的使用，将Python代码变得更加简单和清晰。本文将介绍functools模块的高阶函数的使用。

一、partial函数

partial函数是functools模块中的一个重要高阶函数，它的作用是对函数的某些参数进行设置，然后返回一个新的函数。假设我们有一个函数func(x, y, z)，但在某些情况下只需要调用func(x=1, y=2, z=3)，那么我们可以使用partial函数：

from functools import partial

def func(x, y, z):
    print(x, y, z)

new_func = partial(func, x=1, y=2, z=3)
new_func()    # 输出: 1 2 3

二、reduce函数

reduce函数有着和Map、Filter类似的功能，它的作用是对序列中的元素进行累积操作。例如，我们可以使用reduce函数对一个列表中的所有元素求和：

from functools import reduce

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_lst = reduce(lambda x, y: x+y, lst)

print(sum_lst)    # 输出: 15

reduce函数的第一个参数是一个Lambda表达式，它接收前两个元素作为参数。这个Lambda表达式将这两个元素相加并返回结果。reduce函数将这个结果作为下一次运算的第一个元素并像Lambda表达式那普通地将下一个元素作为第一个参数进行运算。

三、wraps函数

装饰器是Python的一个重要特性，但常常被忽略的一点是，在装饰器中，我们必须将原始函数的元数据拷贝到新函数中去，否则装饰器就会影响元数据，使得调用程序出错。使用wraps函数就可以解决这个问题。例如：

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')

print(example.__name__)    # 输出: example
print(example.__doc__)    # 输出: Docstring.

在上述示例中，我们使用了my_decorator装饰器来装饰example函数，并使用wraps函数装饰器来获取example函数的名称和docstring属性。使用my_decorator装饰器装饰example函数后，example函数的名称和docstring属性并未被更改。

四、lru_cache函数

lru_cache缓存池的作用是为函数提供一个缓存池，使得函数的结果可以被缓存下来以供后面的调用使用。例如：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=32)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

for i in range(30):
    print(fib(i))

在上述示例中，我们使用lru_cache来缓存fib函数的结果。maxsize参数限制了缓存的结果数量，一旦这个结果达到了缓存上限，那么就有一些结果会被逐步地从缓存池中删除。在这些结果被删除之前，它们会被循环利用，以提供下一次缓存时需要的结果。

五、cmp_to_key函数

cmp_to_key函数用于在比较函数中使用关键字比较而不是变量比较。例如，我们可以使用cmp_to_key函数对一个列表中的元素进行排序：

from functools import cmp_to_key

lst = ["red", "blue", "green"]

def compare(a, b):
    if a < b:
        return -1
    elif a == b:
        return 0
    else:
        return 1

new_lst = sorted(lst, key=cmp_to_key(compare))
print(new_lst)    # 输出: ['blue', 'green', 'red']

在上述示例中，我们使用了关键字key来指定比较函数cmp_to_key(compare)。cmp_to_key函数将列表中的元素作为参数，并使用compare函数进行比较。

六、total_ordering函数

total_ordering函数可用于为数据类型自动生成比较方法，包括小于（<）、等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、小于等于（<=）和大于等于（>=）方法。例如：

from functools import total_ordering

@total_ordering
class Person:
    def __init__(self, age):
        self.age = age
    
    def __eq__(self, other):
        return self.age == other.age
    
    def __lt__(self, other):
        return self.age < other.age

p1 = Person(20)
p2 = Person(40)
p3 = Person(20)

print(p1 == p3)    # 输出: True
print(p1 < p2)    # 输出: True

在上述示例中，我们定义了一个类Person，使用了total_ordering装饰器。这样我们就可以使用小于、等于、大于等方法对Person实例进行比较。这对在我们开发程序的时候为数据类型定义它们的比较方法具有很大的帮助。

总结

functools模块是Python中非常有用的一个模块，它提供了许多高阶函数，使得Python代码变得更加简单和清晰。在本文中，我们介绍了partial、reduce、wraps、lru_cache、cmp_to_key和total_ordering等六个高阶函数的使用方法。您可以根据自己的需要灵活地运用它们。