Python中functools模块函数解析
Python自带的 functools 模块提供了一些常用的高阶函数,也就是用于处理其它函数的特殊函数。换言之,就是能使用该模块对可调用对象进行处理。
functools模块函数概览
- functools.cmp_to_key(func)
- functools.total_ordering(cls)
- functools.reduce(function, iterable[, initializer])
- functools.partial(func[, args][, *keywords])
- functools.update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])
- functools.wraps(wrapped[, assigned][, updated])
functools.cmp_to_key()
语法:
functools.cmp_to_key(func)
该函数用于将旧式的比较函数转换为关键字函数。
旧式的比较函数:接收两个参数,返回比较的结果。返回值小于零则前者小于后者,返回值大于零则相反,返回值等于零则两者相等。
关键字函数:接收一个参数,返回其对应的可比较对象。例如 sorted(), min(), max(), heapq.nlargest(), heapq.nsmallest(), itertools.groupby() 都可作为关键字函数。
在 Python 3 中,有很多地方都不再支持旧式的比较函数,此时可以使用 cmp_to_key() 进行转换。
示例:
sorted(iterable, key=cmp_to_key(cmp_func))
functools.total_ordering()
语法:
functools.total_ordering(cls)
这是一个类装饰器,用于自动实现类的比较运算。
我们只需要在类中实现 __eq__() 方法和以下方法中的任意一个 __lt__(), __le__(), __gt__(), __ge__(),那么 total_ordering() 就能自动帮我们实现余下的几种比较运算。
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()))
functools.reduce()
语法:
functools.reduce(function, iterable[, initializer])
该函数与 Python 内置的 reduce() 函数相同,主要用于编写兼容 Python 3 的代码。
functools.partial()
语法:
functools.partial(func[, *args][, **keywords])
该函数返回一个 partial 对象,调用该对象的效果相当于调用 func 函数,并传入位置参数 args 和关键字参数 keywords 。如果调用该对象时传入了位置参数,则这些参数会被添加到 args 中。如果传入了关键字参数,则会被添加到 keywords 中。
partial() 函数的等价实现大致如下:
def partial(func, *args, **keywords):
def newfunc(*fargs, **fkeywords):
newkeywords = keywords.copy()
newkeywords.update(fkeywords)
return func(*(args + fargs), **newkeywords)
newfunc.func = func
newfunc.args = args
newfunc.keywords = keywords
return newfunc
partial() 函数主要用于“冻结”某个函数的部分参数,返回一个参数更少、使用更简单的函数对象。
示例:
>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18
functools.update_wrapper()
语法:
functools.update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])
该函数用于更新包装函数(wrapper),使它看起来像原函数一样。可选的参数是一个元组,assigned 元组指定要直接使用原函数的值进行替换的属性,updated 元组指定要对照原函数进行更新的属性。这两个参数的默认值分别是模块级别的常量:WRAPPER_ASSIGNMENTS 和 WRAPPER_UPDATES。前者指定了对包装函数的 __name__, __module__, __doc__ 属性进行直接赋值,而后者指定了对包装函数的 __dict__ 属性进行更新。
该函数主要用于装饰器函数的定义中,置于包装函数之前。如果没有对包装函数进行更新,那么被装饰后的函数所具有的元信息就会变为包装函数的元信息,而不是原函数的元信息。
functools.wraps()
语法:
functools.wraps(wrapped[, assigned][, updated])
wraps() 简化了 update_wrapper() 函数的调用。它等价于 partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned, updated=updated)。
示例:
>>> 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' >>> example()
Calling decorated function
Called example function
>>> example.__name__
'example'
>>> example.__doc__
'Docstring'
如果不使用这个函数,示例中的函数名就会变成 wrapper ,并且原函数 example() 的说明文档(docstring)就会丢失。
Python中functools模块函数解析的更多相关文章
- python中 functools模块 闭包的两个好朋友partial偏函数和wraps包裹
前一段时间学习了python当中的装饰器,主要利用了闭包的原理.后来呢,又见到了python当中的functools模块,里面有很多实用的功能.今天我想分享一下跟装饰器息息相关的两个函数partial ...
- python中zipfile模块实例化解析
文章内容由--“脚本之家“--提供,在此感谢脚本之家的贡献,该网站网址为:https://www.jb51.net/ 简介: zipfile是python里用来做zip格式编码的压缩和解压缩的,由于是 ...
- Python中第三方模块requests解析
一.简述 Requests HTTP Library 二.模块框架 ''' __version__ _internal_utils adapters api auth certs compat coo ...
- python中os模块函数方法详解最全最新
os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 import os print(os.getcwd()) os.chdir("dirname") 改 ...
- python中jsonpath模块,解析多层嵌套的json数据
1. jsonpath介绍用来解析多层嵌套的json数据;JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, ...
- Python使用functools模块中的partial函数生成偏函数
所谓偏函数即是规定了固定参数的函数,在函数式编程中我们经常可以用到,这里我们就来看一下Python使用functools模块中的partial函数生成偏函数的方法 python 中提供一种用于对函数固 ...
- Python中optionParser模块的使用方法[转]
本文以实例形式较为详尽的讲述了Python中optionParser模块的使用方法,对于深入学习Python有很好的借鉴价值.分享给大家供大家参考之用.具体分析如下: 一般来说,Python中有两个内 ...
- Python中的模块介绍和使用
在Python中有一个概念叫做模块(module),这个和C语言中的头文件以及Java中的包很类似,比如在Python中要调用sqrt函数,必须用import关键字引入math这个模块,下面就来了解一 ...
- Python中第三方的用于解析HTML的库:BeautifulSoup
背景 在Python去写爬虫,网页解析等过程中,比如: 如何用Python,C#等语言去实现抓取静态网页+抓取动态网页+模拟登陆网站 常常需要涉及到HTML等网页的解析. 当然,对于简单的HTML中内 ...
随机推荐
- JavaScript数组和json的区别
<html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>无标题文档</title> &l ...
- Java数组的运用
Java数组 应用1: 大乐透彩票模拟器: 规则: 前区01-35中随机生成5个号码 后区01-12中随机生成2个号码 模拟操作,系统自动生成号码组合,并且按从小到大的顺序输出结果 同时要求可以选择生 ...
- 使用PyQT编写界面程序
使用PyQT比QT好在,可以随时监测函数正确性,省去编译时间 ! 这是个不小的节省. 1. PyQt: 打开对话框 msgbox = QtGui.QMessageBox(self)# 我的语句是 ms ...
- 3D集合图元:最小边界框/包围盒(boundingbox)
对于2D边界框的应用时比较广泛地,它为一个简单匹配建立了很小的计算规则,3D模型的boundingbox则比较困难,计算代价较大.对于PCL库的使用则降低了计算难度,三维数值化降低了建模过程,可以使用 ...
- websocket 进阶!netty框架实现websocket达到高并发
引言: 在前面两篇文章中,我们对原生websocket进行了了解,且用demo来简单的讲解了其用法.但是在实际项目中,那样的用法是不可取的,理由是tomcat对高并发的支持不怎么好,特别是tomcat ...
- python笔记4----字典
1.哈希: 输入任意长度,输出固定长度. 即判断是否哈希,即判断可不可变. 2.创建字典 (1)直接创建:dic={1:'a',2:'b',3:'c'} (2)dict函数创建: list=[(1,' ...
- 51nod-完美字符串(贪心)
约翰认为字符串的完美度等于它里面所有字母的完美度之和.每个字母的完美度可以由你来分配,不同字母的完美度不同,分别对应一个1-26之间的整数. 约翰不在乎字母大小写.(也就是说字母F和f)的完美度相同. ...
- 我的第一个arcgis地图应用
步骤: 1.设置一个基本的html文档 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Conten ...
- jsp三层架构
学了.net了,它的三层架构很好用.现在学jsp,我们一样可以用三层架构来开发.下面详细介绍 1.创建数据库 drop table MyUser create table MyUser ( id ,1 ...
- 【Codeforces 469B】Chat Online
[链接] 我是链接,点我呀:) [题意] [题解] 因为你的朋友的时间是固定的. 你完全可以开一个tag[50]的数组,如果tag[i]=1说明i时刻你的基友在线(扫描基友的时间就能 得到 然后你在判 ...