模块 functools 是处理函数的工具库。不仅可以适配（adapting）和扩展（extending）可调用的对象（callable object），还可以重写（rewriting）他们。

partial

模块 functools 的一个很重要的函数就是 partial()，它可以包装（wrap）一个可调用的对象，并传递一些默认的参数。返回的结果仍然是可调用的对象，你可以认为它和原来的函数一样，只是传递了一些默认的参数。调用时可以传递参数或者命名参数

执行：

本例中，使用 partial() 函数包装了函数 f1，生成了2个新的可调用的函数 p1()和 p2()。p1() 提供了默认值 b=3，p2() 提供了默认值 a=3。partial() 函数也叫偏函数。

调用返回的函数时，还也可以通过命名参数覆盖默认值。需要注意的是，参数如果没有默认值，调用的时候必须要传入参数值。

例如，p1() 和 被包装的函数 f1()，a 都没有默认值， 如果不传参数，直接调用 p1()，则抛出异常。

其他可调用的对象

partial() 不仅能用在函数上，也可用于其他可调用的对象。例如实现了 __call__() 方法的自定义类

执行：

本例中，类 A 实现了 __call__() 方法，所以它的实例是可调用的，用 partial() 函数包装了实例对象 a，然后提供了2个默认值。返回的对象 p 也是可调用的。

方法和函数（Methods and Functions）

partial() 包装返回的对象是直接可调用的，partialmethod() 返回的也是可调用的，可以作为另一个对象的未绑定的方法（unbound method）。

执行：

这个例子中，首先定义了一个独立（standalone）的函数 f1，接收三个参数。在类 A中，分别使用 partialmethod 和 partial 包装独立函数 f1。

从输出可以看到，实例对象可以直接调用使用 partialmethod 生成的方法 m1 ，实例对象自动传入 f1 的第一个参数 self。

方法 m2 不是一个绑定方法（bound method），所以不能直接调用。self 必须显示的传入，否则触发错误 TypeError。调用的时候传入第一个参数 a.m2(a) 就不会报错。

获取装饰器内函数的属性

更新装饰器返回的函数属性是很有用的，因为返回的函数没有原始函数的信息（名称和文档字符串）。这样更方便调试程序，知道实际调用的是哪个函数。

执行：

例子中，定义了函数 show_details() 打印传入函数的信息，函数名称、属性 __name__ 和 __doc__。

当传入一个未包装的函数 f2 时，正确打印出了 f2 的信息，但是当打印一个包装函数 wrap_func 时，返回的信息是 f1 内部函数 h 的信息。这样当调试的时候，不知道访问的真实函数是什么。

现在取消内部函数 h 上的装饰器 @functools.wraps(f) 注释，然后再打印输出：

@functools.wraps 可以把原始函数的信息（名称和文档字符串）更新到返回的函数上面。

update_wrapper

partial 对象没有原始函数的 __name__ 和 __doc__ 信息，调用 partial 对象或者调试的时候，会不知道调用的真实函数是谁，使用 update_wrapper() 函数可以将原始函数的信息复制或添加到 partial 对象上。

执行：

使用 functools.update_wrapper(p1, f1) 把 f1 的 __name__ 和 __doc__都复制到了 partial 对象 p1 上面。

比较

在 Python 2中，类会定义 __cmp__ 方法返回 -1, 0, 1 来确定对象是否小于，等于，大于另一个对象。Python 2.1 中引入了6个比较方法（小于 __lt__、 小于等于 __le__、 等于 __eq__、 不等于__ne__、 大于__gt__、 大于等于__ge__）返回 Boolean 类型确定结果。

Python 3 废弃（deprecated）了 __cmp__ 方法。

functools 模块提供了 total_ordering() 方法，实现对象的比较时，你可以不必都实现上述的6个方法，只需要提供少数几个方法，剩余的会自动实现。

执行：

类 A 只提供了 __eq__ 和 __gt__ 两个比较方法，剩余的方法由装饰器自动实现。查看输出，两个对象的5次比较都返回了正确的值。

cmp_to_key

因为旧的比较函数已经在 Python 3 中废弃了，函数 sort() 就不再支持 cmp 参数。旧的比较函数可以使用 cmp_to_key() 方法把自身转变为 Python 3 中可以用于排序的 key，它确定元素在序列最终的位置。

执行：

本例中，把旧的比较函数 cmp_old() ,使用方法 cmp_to_key() 转为排序时用的 key 参数。最后打印了排好序的对象列表。

cmp_to_key() 函数的返回值是 functools 模块里的类的一个实例，它已经实现了 Python 3 中新的比较接口（上述的6个比较方法）。

缓存 lru_cache

使用 lru_cache() 装饰器装饰一个函数，这个函数就可以把对应的参数和结果作为映射缓存起来。算法使用的是最近最少使用缓存（least-recently-cache）。参数必须是可哈希的（hashable），因为它会用来做为映射的键。在后面的调用中，如果参数在之前使用过，就从缓存获取。

装饰器添加了获取缓存信息（cache_info）和清空缓存（cache_clear）的函数。

执行：

本例中，当运行第一个嵌套循环的时候，进行了4次乘法，查看缓存的信息，命中缓存数 hits 是0，未命中缓存 misses 就是4次，缓存当前大小 currsize 为4。

第二个嵌套循环，应该是进行9次乘法。查看输出的信息，只有5个 work 输出，有4次命中 hits 了缓存，5次没有命中。加上第一个嵌套循环的4次，一共9次 misses。

可以给 lru_cache() 函数一个参数 maxsize ，最大缓存数量。可以防止长时间运行的程序占用过多的空间。

因为函数的参数必须是可哈希的（hashable），如果传入的类型是可变的，例如列表，字典就会抛出异常TypeError 类型错误。

执行：

reduce

reduce() 函数接收一个可调用的（callable）对象和一个序列，然后生成单个的值返回。序列的值依次传入可调用的对象 callable ，每次调用的结果累积起来最后返回。

执行：

本例中，计算1到6数字之和，最后返回了正确结果为21。6个数字调用了函数 worker 5次。查看输出可推测出计算过程。首先前两个数1和2调用函数，得出结果3，3再和第三个数字3相加得出6，以此类推，返回6个数字之和。

reduce() 还有可选的（optional）的第三个参数，初始值 initiallizer，若提供了此值，它也会参加计算。

执行：

如果序列中值包含一个元素，没有初始值 initializer 时，就返回那个元素。有初始值，则初始值和那一个元素应用调用对象 callable，然后返回结果。

如果为空序列，又没有提供默认值，则抛出异常 TypeError 类型错误。有默认值则返回默认值。

singledispatch

使用 singledispatch 装饰器装饰一个函数，会根据参数类型判断调用哪个方法。

singledispatch 相当于注册了一个泛型函数（generic functions）。

执行：