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Python面试题：在 Python 中，如何使用 `functools` 模块？

news 来源：原创 2024/9/20 13:48:27

functools 模块提供了几个高阶函数和调用工具，以便在编写函数时更简洁和更强大。以下是 functools 模块的一些主要功能和使用示例：

1. `functools.partial`

partial 函数用于固定函数的部分参数，从而创建一个新的函数。它非常适合在需要重复调用同一个函数但有些参数固定不变的情况下。

from functools import partialdef power(base, exponent):return base ** exponent# 创建一个计算平方的函数
square = partial(power, exponent=2)
print(square(3))  # 输出: 9# 创建一个计算立方的函数
cube = partial(power, exponent=3)
print(cube(3))  # 输出: 27

2. `functools.reduce`

reduce 函数用于对序列中的元素进行累计计算。它接受一个二元函数和一个序列，依次将二元函数应用于序列的元素，从而将序列简化为单个值。

from functools import reduce# 计算序列的累积和
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_result = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(sum_result)  # 输出: 15# 计算序列的累积乘积
product_result = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product_result)  # 输出: 120

3. `functools.lru_cache`

lru_cache 装饰器用于缓存函数的返回结果，以便在相同输入下快速返回结果，从而提高性能。它常用于需要频繁调用且结果重复的函数。

from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):if n < 2:return nreturn fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)print(fibonacci(10))  # 输出: 55
print(fibonacci.cache_info())  # 输出缓存信息

4. `functools.wraps`

wraps 装饰器用于编写装饰器时保持被装饰函数的元数据（如文档字符串和函数名）。它有助于调试和维护。

from functools import wrapsdef my_decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print("Something is happening before the function is called.")result = func(*args, **kwargs)print("Something is happening after the function is called.")return resultreturn wrapper@my_decorator
def say_hello(name):"""Greet someone by name."""print(f"Hello, {name}!")say_hello("Alice")
print(say_hello.__name__)  # 输出: say_hello
print(say_hello.__doc__)   # 输出: Greet someone by name.

5. `functools.total_ordering`

total_ordering 装饰器用于简化实现具有完全排序的类。只需实现 __eq__ 和一个其他比较方法（如 __lt__），它就会自动生成其他比较方法。

from functools import total_ordering@total_ordering
class Person:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef __eq__(self, other):if not isinstance(other, Person):return NotImplementedreturn self.age == other.agedef __lt__(self, other):if not isinstance(other, Person):return NotImplementedreturn self.age < other.age# 比较两个对象
alice = Person("Alice", 30)
bob = Person("Bob", 25)print(alice > bob)  # 输出: True
print(alice >= bob) # 输出: True
print(alice < bob)  # 输出: False
print(alice <= bob) # 输出: False