Python函数式编程：推荐使用functools模块

Python 是一种多范式（multi-paradigm）编程语言，它同时支持面向对象编程（Object-Oriented Programming）、过程式编程（Procedural Programming）和函数式编程（Functional Programming）。函数式编程是一种基于数学函数的编程范式，它的特点是强调函数的纯净性（purity），即输入参数一致，输出结果一定一致，避免副作用（side-effect）。

在 Python 中，函数即为对象，可以被作为参数传递给其他函数，或者被作为返回值返回。函数式编程利用了这一点，许多函数都可以接收函数作为参数，或者返回函数作为返回值。在 Python 标准库中，functools 模块（Python 2.x 中是 functools 模块，Python 3.x 中是 _functools 模块）提供了一些常用的函数式编程工具，本文将介绍它们的用法。

1. functools.partial——偏函数

functools.partial 是一个高阶函数（higher-order function），它的作用是“冻结”（partial）函数的部分参数，返回一个新的函数。它的用法如下所示：

from functools import partial

def func(a, b, c):
    return a + b + c

add_1_and_2 = partial(func, 1, 2)
result = add_1_and_2(3)  # result is 6

在上面的例子中，add_1_and_2 是一个新函数，它的参数列表只包含一个参数 c，而且 func 函数的前两个参数已经被“冻结”为 1 和 2。当 add_1_and_2 被调用时，它会自动把 1 和 2 传递给 func 函数作为前两个参数，而将调用者传递的参数作为第三个参数传递给 func 函数。因此，以上面的例子为例，add_1_and_2(3) 的结果是 1 + 2 + 3 = 6。

2. functools.reduce——归约函数

functools.reduce 是一个归约函数（reduce function），它的作用是将一个序列（sequence）中的所有元素归纳为一个单独的值。归约函数的典型应用场景是累加（sum）和乘积（product）。它的用法如下所示：

from functools import reduce

lst = [1, 2, 3, 4, 5]

sum_of_lst = reduce(lambda x, y: x + y, lst)  # sum_of_lst is 15
product_of_lst = reduce(lambda x, y: x * y, lst)  # product_of_lst is 120

在上面的例子中，reduce 函数接收两个参数：一个归纳函数和一个序列。归纳函数接收两个参数，它们代表序列中的相邻元素，当归纳函数被调用时，它会产生一个新的值，以便与接下来的一个元素进行处理，最终产生一个单独的值。在上面的例子中，lambda x, y: x + y 和 lambda x, y: x * y 分别代表了归纳函数，它们实现的是对序列求和和求积的功能。

需要注意的是，Python 3.x 中的 reduce 函数被移动到了 functools 模块中，Python 2.x 中的 reduce 函数是内置函数。

3. functools.cache——缓存装饰器

functools.cache 装饰器用于给函数添加缓存机制，可以避免多次计算同样的结果。它的用法非常简单：

from functools import cache

@cache
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

result = fib(50)  # result is 12586269025

在上面的例子中，我们定义了一个斐波那契数列的函数 fib(n)，当计算 fib(n) 时，它会通过递归方式计算 fib(n-1) 和 fib(n-2) 的值，最终得到 fib(n) 的值。由于计算 fib(n-1) 和 fib(n-2) 的值会重复多次，因此可以使用 functools.cache 装饰器来缓存 fib(n-1) 和 fib(n-2) 的值，减少计算量。当再次计算 fib(n-1) 或 fib(n-2) 时，函数会从缓存中获取已经计算过的值，避免多次重复计算。

需要注意的是，functools.cache 装饰器是 Python 3.9 中新增的功能，在 Python 3.9 以下的版本中无法使用。

4. functools.lru_cache——LRU 缓存装饰器

functools.lru_cache 装饰器也用于给函数添加缓存机制，不同的是它采用 LRU（Least Recently Used）算法来清理缓存，可以避免缓存空间被占满。它的用法与 functools.cache 装饰器类似：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

result = fib(50)  # result is 12586269025

在上面的例子中，我们定义了一个斐波那契数列的函数 fib(n)，使用 functools.lru_cache 装饰器来添加缓存机制。maxsize 参数指定了最大缓存数量，当缓存数量超过这个值时，较早缓存的值将会被清理。如果 maxsize 参数被省略或者被设置为 None，那么缓存数量将不会受限制。在实际应用中，如果缓存大小对于性能有很大影响，可以通过试验得到最合适的 maxsize 值。

需要注意的是，functools.lru_cache 装饰器是 Python 3.2 中新增的功能，在 Python 3.2 以下的版本中无法使用。

总结

functools 模块提供的函数式编程工具，可以让 Python 开发者更加方便地编写函数式代码。其中，functools.partial 函数可以帮助开发者通过“冻结”函数参数实现代码复用，functools.reduce 函数可以帮助开发者将序列中的元素归纳为一个单独的值，functools.cache 装饰器可以帮助开发者添加缓存机制，避免多次计算同样的结果，functools.lru_cache 装饰器可以帮助开发者添加 LRU 缓存机制，避免缓存空间被占满。这些工具都是 Python 开发中不可或缺的。