保证被装饰函数的__name__属性不变…

from functools import wraps def logged(func):     @wraps(func)     def with_logging(*args, **kwargs):         print (func.__name__() + " was called")         return func(*args, **kwargs)     return with_logging @logged def f(x):    ""&…

1 模块简介 functools,用于高阶函数:指那些作用于函数或者返回其它函数的函数,通常只要是可以被当做函数调用的对象就是这个模块的目标. 在Python 2.7 中具备如下方法, cmp_to_key,将一个比较函数转换关键字函数: partial,针对函数起作用,并且是部分的: reduce,与python内置的reduce函数功能一样: total_ordering,在类装饰器中按照缺失顺序,填充方法: update_wrapper,更新一个包裹(wrapper)函数,使其看起来更像被…

该模块为高阶函数提供支持——作用于或返回函数的函数被称为高阶函数.在该模块看来,一切可调用的对象均可视为本模块中所说的“函数”. 目录 一.模块方法 1. functools.cmp_to_key(func) 2. functools.total_ordering(cls) 3. functools.reduce(function, iterable[, initializer]) *4. functools.partial(func[,*args][, **keywords]) 5. func…

转自:http://blog.jkey.lu/2013/03/15/python-decorator-and-functools-module/ 什么是装饰器? 在 python 语言里第一次看到装饰器不免让人想到设计模式中的装饰模式——动态地给一个对象添加一些额外的职责,就增加功能来说,装饰模式比生成子类更为灵活. 好吧,python 中的装饰器显然和装饰模式毫无关系.那 python 中的装饰器到底是什么呢? 简而言之,装饰器提供了一种方法,在函数和类定义语句的末尾插入自动运行代码.pyth…

python 3.0以后, reduce已经不在built-in function里了, 要用它就得from functools import reduce. reduce的用法 reduce(function, sequence[, initial]) -> value Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,from left to right, so as to reduce the…

functools.wraps装饰器用于显示被包裹的函数的名称 import functools def node(func): #@functools.wraps(func) def wrapped(*args, **kwargs): print "print from node" return wrapped @node def func(): print "print from func" print func.__name__ 当没有wraps包裹时,输出的…

functools.partial 作用: functools.partial 通过包装手法,允许我们 "重新定义" 函数签名 用一些默认参数包装一个可调用对象,返回结果是可调用对象,并且可以像原始对象一样对待 冻结部分函数位置函数或关键字参数,简化函数,更少更灵活的函数参数调用 #args/keywords 调用partial时参数 def partial(func, *args, **keywords): def newfunc(*fargs, **fkeywords): newk…

functools的内容不多,包含四个函数(partial,reduce,update_wrapper,wraps)和一个python对象(partial Objects). functools的四个函数,经常和@结合起来使用,这样的使用.使functools成为了伪装高手,在使用函数的人,体会不到functools的存在.…

# -*-coding=utf-8 -*-#实现一个函数执行后计算执行时间的功能 __author__ = 'piay' import time, functools def foo(): ''' 定义一个普通函数 :return: ''' print 'this is foo' foo() ''' 这里如果我们需要查看函数执行时间,修改为: ''' def foo1(): start_time = time.clock() print 'this is foo1' end_time = tim…