1.functools.partial(func,*args,**keywords)

實現

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=keywordsreturn newfunc

例子

>>> from functools importpartial>>> basetwo = partial(int, base=2)>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'

>>> basetwo('10010')18

2.functools.update_wrapper(wrapper,wrapped,assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated=WRAPPER_UPDATES)

將wrapper function更新為wrapped function，多用于decorator，以decorator module中提到的一個例子（用于實現緩存）

defmemoize_uw(func):

func.cache={}def memoize(*args, **kw):if kw: #frozenset is used to ensure hashability

key =args, frozenset(kw.items())else:

key=argsif key not infunc.cache:

func.cache[key]= func(*args, **kw)returnfunc.cache[key]return functools.update_wrapper(memoize, func)

這里memoize就是wrapper function，func就是wrapped function。最簡單情況下調用memoize_uw應該返回一個memoize的實例，然后調用memoize返回func，這樣我們得到的是memoize的實例。但是，我們希望得到的是被包裝函數，也就是func的實例，實際上memoize和func的差別很小，我們可以通過一個函數實現。函數wrapper function中默認參數assigned“指派”的內容包括__module__, __name__, __qualname__, __annotations__, __doc__，使用默認參數update“更新”的是__dict__，指派的意思是覆蓋，更新的意思是添加了func.attrF，也就是說memoize方法內聲明的屬性（memoize.attrM）會被保留，但是訪問方法會更名為func.attrM。

在以下的示例中，使用update_wrapper和直接返回memoize的區別就是訪問f1.__doc__得到的是"Simulate some long computation"還是None

@memoize_uwdeff1(x):"Simulate some long computation"time.sleep(1)return x

3.@functools.wraps(wrapped,assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated=WRAPPER_UPDATES)

wraps是update_wrapper的語法糖，從parameter來看就知道少了一個wrapper，于是乎就可以寫成

defmemoize_uw(func):

func.cache={}

@wraps(func)def memoize(*args, **kw):if kw: #frozenset is used to ensure hashability

key =args, frozenset(kw.items())else:

key=argsif key not infunc.cache:

func.cache[key]= func(*args, **kw)returnfunc.cache[key]return memoize

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python func_Python functool module的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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