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Python庫functools示例詳解_python

作者:瞻邈 ? 更新時(shí)間: 2023-03-16 編程語言

functools模塊是Python的標(biāo)準(zhǔn)庫的一部分,它是為高階函數(shù)而實(shí)現(xiàn)的。高階函數(shù)是作用于或返回另一個(gè)函數(shù)或多個(gè)函數(shù)的函數(shù)。一般來說,對這個(gè)模塊而言,任何可調(diào)用的對象都可以作為一個(gè)函數(shù)來處理。

functools 提供了 11個(gè)函數(shù):?

1. cached_property

將類的方法轉(zhuǎn)換為一個(gè)屬性,該屬性的值計(jì)算一次,然后在實(shí)例的生命周期中將其緩存作為普通屬性。與 property() 類似,但添加了緩存,對于在其他情況下實(shí)際不可變的高計(jì)算資源消耗的實(shí)例特征屬性來說該函數(shù)非常有用。

# cached_property 緩存屬性
class cached_property(object):
    """
    Decorator that converts a method with a single self argument into a
    property cached on the instance.
    Optional ``name`` argument allows you to make cached properties of other
    methods. (e.g.  url = cached_property(get_absolute_url, name='url') )
    """
    def __init__(self, func, name=None):
        # print(f'f: {id(func)}')
        self.func = func
        self.__doc__ = getattr(func, '__doc__')
        self.name = name or func.__name__
 
    def __get__(self, instance, type=None):
        # print(f'self func: {id(self.func)}')
        # print(f'instance: {id(instance)}')
        if instance is None:
            return self
        res = instance.__dict__[self.name] = self.func(instance)
        return res
class F00():
    @cached_property
    def test(self):
        # cached_property 將會(huì)把每個(gè)實(shí)例的屬性存儲(chǔ)到實(shí)例的__dict__中, 實(shí)例獲取屬性時(shí), 將會(huì)優(yōu)先從__dict__中獲取,則不會(huì)再次調(diào)用方法內(nèi)部的過程
        print(f'運(yùn)行test方法內(nèi)部過程')
        return 3
    @property
    def t(self):
        print('運(yùn)行t方法內(nèi)部過程')
        return 44
f = F00()
print(f.test)  # 第一次將會(huì)調(diào)用test方法內(nèi)部過程
print(f.test)  # 再次調(diào)用將直接從實(shí)例中的__dict__中直接獲取,不會(huì)再次調(diào)用方法內(nèi)部過程
print(f.t)     # 調(diào)用方法內(nèi)部過程取值
print(f.t)     # 調(diào)用方法內(nèi)部過程取值
 
# 結(jié)果輸出
# 運(yùn)行test方法內(nèi)部過程
# 3
# 3
# 運(yùn)行t方法內(nèi)部過程
# 44
# 運(yùn)行t方法內(nèi)部過程
# 44

2. cmp_to_key

在 list.sort 和 內(nèi)建函數(shù) sorted 中都有一個(gè) key 參數(shù)

x = ['hello','worl','ni']
x.sort(key=len)
print(x)
# ['ni', 'worl', 'hello']

3. lru_cache

允許我們將一個(gè)函數(shù)的返回值快速地緩存或取消緩存。
該裝飾器用于緩存函數(shù)的調(diào)用結(jié)果,對于需要多次調(diào)用的函數(shù),而且每次調(diào)用參數(shù)都相同,則可以用該裝飾器緩存調(diào)用結(jié)果,從而加快程序運(yùn)行。
該裝飾器會(huì)將不同的調(diào)用結(jié)果緩存在內(nèi)存中,因此需要注意內(nèi)存占用問題。

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=30)  # maxsize參數(shù)告訴lru_cache緩存最近多少個(gè)返回值
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)
print([fib(n) for n in range(10)])
fib.cache_clear()   # 清空緩存

4. partial

用于創(chuàng)建一個(gè)偏函數(shù),將默認(rèn)參數(shù)包裝一個(gè)可調(diào)用對象,返回結(jié)果也是可調(diào)用對象。
偏函數(shù)可以固定住原函數(shù)的部分參數(shù),從而在調(diào)用時(shí)更簡單。

from functools import partial
 
int2 = partial(int, base=8)
print(int2('123'))
# 83

5. partialmethod

對于python 偏函數(shù)partial理解運(yùn)用起來比較簡單,就是對原函數(shù)某些參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值,生成一個(gè)新函數(shù)。而如果對于類方法,因?yàn)榈谝粋€(gè)參數(shù)是 self,使用 partial 就會(huì)報(bào)錯(cuò)了。

class functools.partialmethod(func, /, *args, **keywords) 返回一個(gè)新的 partialmethod 描述器,其行為類似 partial 但它被設(shè)計(jì)用作方法定義而非直接用作可調(diào)用對象。

func 必須是一個(gè) descriptor 或可調(diào)用對象(同屬兩者的對象例如普通函數(shù)會(huì)被當(dāng)作描述器來處理)。

當(dāng) func 是一個(gè)描述器(例如普通 Python 函數(shù), classmethod(), staticmethod(), abstractmethod() 或其他 partialmethod 的實(shí)例)時(shí), 對 __get__ 的調(diào)用會(huì)被委托給底層的描述器,并會(huì)返回一個(gè)適當(dāng)?shù)?部分對象 作為結(jié)果。

當(dāng) func 是一個(gè)非描述器類可調(diào)用對象時(shí),則會(huì)動(dòng)態(tài)創(chuàng)建一個(gè)適當(dāng)?shù)慕壎ǚ椒ā?當(dāng)用作方法時(shí)其行為類似普通 Python 函數(shù):將會(huì)插入 self 參數(shù)作為第一個(gè)位置參數(shù),其位置甚至?xí)幱谔峁┙o partialmethod 構(gòu)造器的 args 和 keywords 之前。

from functools import partialmethod
 
class Cell:
    def __init__(self):
        self._alive = False
    @property
    def alive(self):
        return self._alive
    def set_state(self, state):
        self._alive = bool(state)
 
    set_alive = partialmethod(set_state, True)
    set_dead = partialmethod(set_state, False)
 
    print(type(partialmethod(set_state, False)))
    # <class 'functools.partialmethod'>
 
c = Cell()
c.alive
# False
 
c.set_alive()
c.alive
# True

6. reduce

函數(shù)的作用是將一個(gè)序列歸納為一個(gè)輸出reduce(function, sequence, startValue)?

from functools import reduce
 
l = range(1,50)
print(reduce(lambda x,y:x+y, l))
# 1225

7. singledispatch

單分發(fā)器,用于實(shí)現(xiàn)泛型函數(shù)。根據(jù)單一參數(shù)的類型來判斷調(diào)用哪個(gè)函數(shù)。

from functools import singledispatch
@singledispatch
def fun(text):
	print('String:' + text)
 
@fun.register(int)
def _(text):
	print(text)
 
@fun.register(list)
def _(text):
	for k, v in enumerate(text):
		print(k, v)
 
@fun.register(float)
@fun.register(tuple)
def _(text):
	print('float, tuple')
fun('i am is hubo')
fun(123)
fun(['a','b','c'])
fun(1.23)
print(fun.registry)	# 所有的泛型函數(shù)
print(fun.registry[int])	# 獲取int的泛型函數(shù)
# String:i am is hubo
# 123
# 0 a
# 1 b
# 2 c
# float, tuple
# {<class 'object'>: <function fun at 0x106d10f28>, <class 'int'>: <function _ at 0x106f0b9d8>, <class 'list'>: <function _ at 0x106f0ba60>, <class 'tuple'>: <function _ at 0x106f0bb70>, <class 'float'>: <function _ at 0x106f0bb70>}
# <function _ at 0x106f0b9d8>

8. singledispatchmethod

與泛型函數(shù)類似,可以編寫一個(gè)使用不同類型的參數(shù)調(diào)用的泛型方法聲明,根據(jù)傳遞給通用方法的參數(shù)的類型,編譯器會(huì)適當(dāng)?shù)靥幚砻總€(gè)方法調(diào)用。?

class Negator:
    @singledispatchmethod
    def neg(self, arg):
        raise NotImplementedError("Cannot negate a")
 
    @neg.register
    def _(self, arg: int):
        return -arg
 
    @neg.register
    def _(self, arg: bool):
        return not arg

9. total_ordering

它是針對某個(gè)類如果定義了ltle、gt、ge這些方法中的至少一個(gè),使用該裝飾器,則會(huì)自動(dòng)的把其他幾個(gè)比較函數(shù)也實(shí)現(xiàn)在該類中?

from functools import total_ordering
 
class Person:
    # 定義相等的比較函數(shù)
    def __eq__(self,other):
        return ((self.lastname.lower(),self.firstname.lower()) == 
                (other.lastname.lower(),other.firstname.lower()))
 
    # 定義小于的比較函數(shù)
    def __lt__(self,other):
        return ((self.lastname.lower(),self.firstname.lower()) < 
                (other.lastname.lower(),other.firstname.lower()))
 
p1 = Person()
p2 = Person()
 
p1.lastname = "123"
p1.firstname = "000"
 
p2.lastname = "1231"
p2.firstname = "000"
 
print p1 < p2  # True
print p1 <= p2  # True
print p1 == p2  # False
print p1 > p2  # False
print p1 >= p2  # False

10. update_wrapper

使用 partial 包裝的函數(shù)是沒有__name____doc__屬性的。
update_wrapper 作用:將被包裝函數(shù)的__name__等屬性,拷貝到新的函數(shù)中去。?

from functools import update_wrapper
def wrap2(func):
	def inner(*args):
		return func(*args)
	return update_wrapper(inner, func)
 
@wrap2
def demo():
	print('hello world')
 
print(demo.__name__)
# demo

11. wraps

warps 函數(shù)是為了在裝飾器拷貝被裝飾函數(shù)的__name__。
就是在update_wrapper上進(jìn)行一個(gè)包裝?

from functools import wraps
def wrap1(func):
	@wraps(func)	# 去掉就會(huì)返回inner
	def inner(*args):
		print(func.__name__)
		return func(*args)
	return inner
 
@wrap1
def demo():
	print('hello world')
 
print(demo.__name__)
# demo

參考文獻(xiàn)

Python-functools詳解

Python的functools模塊

Python的Functools模塊簡介_函數(shù)

cached_property/緩存屬性

蓋若 gairuo.com

原文鏈接:https://blog.csdn.net/xhtchina/article/details/128487830

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