目录

1. 高阶函数基础

2. 累计函数：reduce()

3. 偏函数：partial()

4. 函数装饰器：@wraps

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1. 高阶函数基础

谓高阶函数，就是一个函数接收另一个函数作为参数，如内置函数map()、filter()、min()、max()、sorted()等均为高阶函数。

在模块 functools 里有很多实用的高阶函数和装饰器，本文将讲解 functools 模块中较常用的累计函数 reduce()、偏函数 partial()和装饰器 @wraps。

• reduce() ：将可迭代对象元素作为参数依次应用到函数中，常用于求和或求积；
• partial()：用于对指定函数进行“二次”包装，是闭包的简易实现；
• @wraps：用于对装饰器进行装饰，方便获取被包装的函数属性。

2. 累计函数：reduce()

reduce() 函数格式如下：

functools.reduce(function, iterable[, initializer])

将 iterable 可迭代对象中的元素作为参数依次应用到 function 函数中，最终返回累计的结果。

如果存在 initializer 参数，它将被放在 iterable 的元素之前，并在 iterable 参数为空时作为默认值使用；如果没有指定 initializer 参数，并且 iterable 只有一个元素，则返回该元素的值。 

实现原理大致等价于：  

def reduce(function, iterable, initializer=None):
    it = iter(iterable)
    if initializer is None:
        value = next(it)
    else:
        value = initializer
    for element in it:
        value = function(value, element)
    return value

reduce() 只支持有两个参数的函数作为参数输入，输入参数小于或大于2的函数都报错。

#输入带有三个参数的函数，报错
def add3(x,y,z):
...     return x+y+z
... 
import functools
functools.reduce(add3,[1,2,3,4])
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: add3() missing 1 required positional argument: 'z'
 
#输入只有一个参数的函数，报错
def fun1(x):
...     return x*x
... 
functools.reduce(fun1,[1,2,3,4])
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: fun1() takes 1 positional argument but 2 were given

initializer 为空时，以序列的第一个元素作为输入函数的参数1，第二个元素作为参数2，并第一次执行输入函数；随后以第一次执行结果为参数1，第三个元素为参数2，第二次执行输入函数；循环往复，直到序列元素使用完毕；

initializer 不为空时，则以 initializer 为输入函数的参数1，序列的第一个元素为参数2，第一次执行输入函数，后续则与前述循环一致；可视为序列新增 initializer值 为第一个元素，再将 initializer 置为空。

#作为参数的函数
def calculate(var1,var2):
...     return (var2 - var1) * var1
... 
import functools
 
#initializer 为空时，执行 reduce() 函数 
functools.reduce(calculate,[2,1,5])
-14
#实际运算过程
(5 - ((1 - 2) * 2)) * ((1 - 2) * 2)
-14
 
#initializer 为0时，执行 reduce() 函数 
functools.reduce(calculate,[2,1],0)
0
#实际运算过程
(1 - ((2 - 0) * 0)) * ((2 - 0) * 0)
0
 
#initializer 为3，以及直接将 initializer 值作为序列的第一个元素，结果一致 
functools.reduce(calculate,[3,2,1])
-12
functools.reduce(calculate,[2,1],3)
-12
#实际运算过程
(1 - ((2 - 3) * 3)) * ((2 - 3) * 3)
-12

3. 偏函数：partial()

偏函数是对指定函数的二次包装，通常是将现有函数的部分参数预先绑定，从而得到一个新的函数，该函数就称为偏函数。相比原函数，偏函数具有较少的可变参数，降低了函数调用难度。 偏函数会 “冻结” 一部分函数参数，从而得到一个具有简化操作的新对象。

partial() 函数格式如下：

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

partial() 函数返回一个偏函数，当被调用时，其行为类似于 func 函数附带位置参数 args 和关键字参数 keywords 被调用。  

偏函数被调用的时候，如果提供更多的参数，它们会被附加到 func 函数的位置参数 args 中；如果额外的关键字参数，它们会扩展并重载 func 函数的关键字参数 keywords。  

实现原理大致等价于：  

def partial(func, /, *args, **keywords):
    def newfunc(*fargs, **fkeywords):
        newkeywords = {**keywords, **fkeywords}
        return func(*args, *fargs, **newkeywords)
    newfunc.func = func
    newfunc.args = args
    newfunc.keywords = keywords
    return newfunc

已被 partial() 录入的位置参数、关键字参数，不可被生成的偏函数重复录入，否则报错；

实战示例如下：

#作为参数输入的函数
def functest(var1,var2,var3,var4):
...     return var1 + var2 + var3 + var4
... 
#partial() 生成一个已定义位置参数1、2，和关键字参数var4=5的，functest函数的偏参数s
s = functools.partial(functest,1,2,var4=5)
 
#偏函数 s 输入位置参数3，执行成功
s(3)
11
#实际运算过程
1 + 2 + 3 + 5
11
 
#偏函数 s 输入关键字参数var3=6，执行成功
s(var3=6)
14
#实际运算过程
1 + 2 + 6 + 5
14
 
#输入过多、过少的位置参数，报错
s(3,4)
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: functest() got multiple values for argument 'var4'
 
s()
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: functest() missing 1 required positional argument: 'var3'
 
#输入已被赋值的关键字参数，报错
s(var2=2,var3=6)
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: functest() got multiple values for argument 'var2'

4. 函数装饰器：@wraps

使用装饰器包装函数后，被包装的函数属性无法被读取，可以通过@wraps将被包装函数的属性赋予装饰器，方便后续自省操作。

@wraps 函数格式如下：

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

这是一个便捷函数，用于在定义包装函数时发起调用 update_wrapper() 作为函数装饰器。它等价于 partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated)。 

update_wrapper 函数格式如下：

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

更新一个包装函数以使其看起来像是被包装的函数，可选参数是元组，用于指定原始函数的哪些属性直接分配给包装函数上的对应属性，以及使用原始函数中的相应属性更新包装函数的哪些属性。这些参数的默认值是模块级的常量 WRAPPER_ASSIGNMENTS（其中分配给包装函数的 __module__、__name__、__qualname__、__annotations__ 和 __doc__）和 WRAPPER_UPDATES（其更新的包装函数的 __dict__，即实例字典）。  

为了允许访问原始函数以进行内省和其他目的（例如绕过缓存装饰器等 lru_cache()），此函数会自动 __wrapped__ 向包装器添加一个属性，该属性引用被包装的函数。  

未使用@wraps，读取装饰器各属性代码如下：

def log(funx):
    def closure_test(var1,var2):
        print(f'开始函数{funx.__name__}调用！')
        funx(var1,var2)
        print(f'结束函数{funx.__name__}调用！')
    return closure_test
 
@log
def functiontest(var1: str, var2: list[int]) -> str:
    """
    函数测试
    :param var1: 初始字符串
    :param var2: 整型列表
    :return: 整合后的列表
    """
    for i in var2:
        var1 += str(i)
    print(f'最终结果为{var1}')
    return var1
 
functiontest('1',(2,3,4,5))
 
print(functiontest.__name__)
print(functiontest.__doc__)
print(functiontest.__annotations__)

结果为返回闭包函数属性：

开始函数functiontest调用！
最终结果为12345
结束函数functiontest调用！
closure_test
None
{}

使用@wraps，读取装饰器各属性代码如下：

import functools
 
def log(funx):
    @functools.wraps(funx)
    def closure_test(var1,var2):
        print(f'开始函数{funx.__name__}调用！')
        funx(var1,var2)
        print(f'结束函数{funx.__name__}调用！')
    return closure_test
 
@log
def functiontest(var1: str, var2: list[int]) -> str:
    """
    函数测试
    :param var1: 初始字符串
    :param var2: 整型列表
    :return: 整合后的列表
    """
    for i in var2:
        var1 += str(i)
    print(f'最终结果为{var1}')
    return var1
 
functiontest('1',(2,3,4,5))
 
print(functiontest.__name__)
print(functiontest.__doc__)
print(functiontest.__annotations__)

结果为返回被装饰函数属性：

开始函数functiontest调用！
最终结果为12345
结束函数functiontest调用！
functiontest
 
    函数测试
    :param var1: 初始字符串
    :param var2: 整型列表
    :return: 整合后的列表
    
{'var1': <class 'str'>, 'var2': list[int], 'return': <class 'str'>}