functools 是 Python 中很簡單但也很重要的模塊，主要是一些 Python 高階函數(shù)相關(guān)的函數(shù)。 該模塊的內(nèi)容并不多，看官方文檔 也就知道了。

說到高階函數(shù)，這是函數(shù)式編程范式中很重要的一個概念，簡單地說， 就是一個可以接受函數(shù)作為參數(shù)或者以函數(shù)作為返回值的函數(shù)，因為 Python 中函數(shù)是一類對象， 因此很容易支持這樣的函數(shù)式特性。

functools 模塊中函數(shù)只有 cmp_to_key、partial、reduce、total_ordering、 update_wrapper、wraps 這幾個：

被發(fā)配邊疆的 reduce

這個 functools.reduce 就是 Python 2 內(nèi)建庫中的 reduce，它之所以出現(xiàn)在這里就是因為 Guido 的獨裁，他并不喜歡函數(shù)式編程中的“map-reduce”概念，因此打算將 map 和 reduce 兩個函數(shù)移出內(nèi)建函數(shù)庫，最后在社區(qū)的強烈反對中將 map 函數(shù)保留在了內(nèi)建庫中， 但是 Python 3 內(nèi)建的 map 函數(shù)返回的是一個迭代器對象，而 Python 2 中會 eagerly 生成一個 list，使用時要多加注意。

偏函數(shù) partial 和 partialmethod

函數(shù)式編程中有個很重要的概念叫做柯里化，簡單地（雖然并不準(zhǔn)確）說，就是這樣地效果：

def add(x, y):
    return x + y

add_y = add(num_y)  # add_y 是一個函數(shù)
add_y(num_x)        # 結(jié)果是 num_x+num_y

當(dāng)然，上面只是偽代碼，在 Python 中你可以使用 partial 函數(shù)實現(xiàn)類似的效果：

from functools import partial

def add(x, y):
    return x + y

add_y = partial(add, 3)  # add_y 是一個函數(shù)
add_y(4)                 # 結(jié)果是 7

partialmethod 是 Python 3.4 中新引入的裝飾器，作用基本類似于 partial， 不過僅作用于方法。舉個例子就很容易明白：

class Cell(object):
    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)

c = Cell()
c.alive         # False
c.set_alive()
c.alive         # True

在 Python 2 中使用 partialmethod 可以這樣定義：

# Code from https://gist.github.com/carymrobbins/8940382
from functools import partial

class partialmethod(partial):
    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self
        return partial(self.func, instance,
                       *(self.args or ()), **(self.keywords or {}))

裝飾器相關(guān)

說到“接受函數(shù)為參數(shù)，以函數(shù)為返回值”，在 Python 中最常用的當(dāng)屬裝飾器了。 functools 庫中裝飾器相關(guān)的函數(shù)是 update_wrapper、wraps，還搭配 WRAPPER_ASSIGNMENTS 和 WRAPPER_UPDATES 兩個常量使用，作用就是消除 Python 裝飾器的一些負(fù)面作用。

wraps
例：

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@decorator
def add(x, y):
    return x + y

add     # <function __main__.wrapper>

可以看到被裝飾的函數(shù)的名稱，也就是函數(shù)的 name 屬性變成了 wrapper， 這就是裝飾器帶來的副作用，實際上add 函數(shù)整個變成了 decorator(add)，而 wraps 裝飾器能消除這些副作用：

def decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@decorator
def add(x, y):
    return x + y

add     # <function __main__.add>

會更正的屬性定義在 WRAPPER_ASSIGNMENTS 中：

>>> functools.WRAPPER_ASSIGNMENTS
('__module__', '__name__', '__doc__')
>>> functools.WRAPPER_UPDATES
('__dict__',)

update_wrapper

update_wrapper 的作用與 wraps 類似，不過功能更加強大，換句話說，wraps 其實是 update_wrapper 的特殊化，實際上 wraps(wrapped) 相當(dāng)于 partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, **kwargs)。

因此，上面的代碼可以用 update_wrapper 重寫如下：

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return update_wrapper(wrapper, func)