一.update_wrapper

該函數(shù)用于更新包裝函數(shù)（wrapper），使它看起來像被包裝的原函數(shù)一樣。
該函數(shù)主要用于裝飾器函數(shù)的定義中，置于包裝函數(shù)之前。如果沒有對包裝函數(shù)進(jìn)行更新，那么被裝飾后的函數(shù)所具有的元信息就會變?yōu)榘b函數(shù)的元信息，而不是原函數(shù)的元信息。

WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',  '__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
update_wrapper(wrapper,
               wrapped,
               assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
               updated = WRAPPER_UPDATES):

• wrapper 包裝函數(shù)，被更新者
• wrapped 被包裝函數(shù)，數(shù)據(jù)源
• assigned 包裝函數(shù)需要替換的屬性，替換的內(nèi)容直接來自于被包裝函數(shù)
• updated 指定包裝函數(shù)需要更新的屬性，更新的內(nèi)容需要對照被包裝函數(shù)進(jìn)行更新。

該函數(shù)自動在wrapper函數(shù)添加一個wrapped屬性，保留著wrapped函數(shù)

import datetime, time, functools
def logger(duration, func=lambda name, duration: print('{} took {}s'.format(name, duration))):
    def _logger(fn):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start = datetime.datetime.now()
            ret = fn(*args,**kwargs)
            delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds() 
            if delta > duration:
                func(fn.__name__, duration) 
            return ret
        return functools.update_wrapper(wrapper, fn) 
    return _logger
@logger(5) # add = logger(5)(add) 
def add(x,y):
    time.sleep(1) 
    return x + y
print(add(5, 6), add.__name__, add.__wrapped__, add.__dict__, sep='\n')

二.functools.wraps

def wraps(wrapped,
          assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
          updated = WRAPPER_UPDATES):

    return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,
                   assigned=assigned, updated=updated)

這是一個便捷函數(shù)，定義一個wrapper函數(shù)時，作為函數(shù)裝飾器調(diào)用update_wrapper()。它等價于partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated),返回一個形參wrapped 有默認(rèn)值的新的update_warpper 函數(shù)

import datetime, time, functools
def logger(duration, func=lambda name, duration: print('{} took {}s'.format(name, duration))):
    def _logger(fn):
        @functools.wraps(fn)
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start = datetime.datetime.now()
            ret = fn(*args,**kwargs)
            delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds() 
            if delta > duration:
                func(fn.__name__, duration) 
            return ret
        return wrapper
    return _logger
@logger(5) # add = logger(5)(add) 
def add(x,y):
    time.sleep(1) 
    return x + y
print(add(5, 6), add.__name__, add.__wrapped__, add.__dict__, sep='\n')

三.functools.reduce

reduce(function, sequence, initial=None) -> value

• function 這個函數(shù)是要有兩個參數(shù)的
• sequence 序列
• initial 如果初始值沒有，拿sequence第一個元素

等價于

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

具體應(yīng)用如下：

from functools import reduce
def add(x,y):
    return x + y
reduce(add,range(5))

四.functools.partial 偏函數(shù)

functools.partial(func, *args, **keywords) -> newfunc
把函數(shù)部分的參數(shù)固定下來，相當(dāng)于為部分的參數(shù)添加了一個固定的默認(rèn)值，形成一個新的函數(shù)并且返回，是對原函數(shù)的封裝
partial 函數(shù)本質(zhì)

def partial(func, *args, **keywords):
    def newfunc(*fargs, **fkeywords): # 包裝函數(shù)
        newkeywords = keywords.copy() newkeywords.update(fkeywords)
        return func(*(args + fargs), **newkeywords)
newfunc.func = func # 保留原函數(shù)
newfunc.args = args # 保留原函數(shù)的位置參數(shù) 
newfunc.keywords = keywords # 保留原函數(shù)的關(guān)鍵字參數(shù)參數(shù) 
return newfunc

五.functools.lru_cache

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

• Least-recently-used 裝飾器。
• 如果maxsize 設(shè)置為None，則金庸LRU功能，并且緩存可以無限制增長，當(dāng)maxsize是2的冪的時候，LRU功能執(zhí)行最好
• 如果typed為True，則不同類型的函數(shù)參數(shù)將單獨緩存，例如，f(3)和f(3.0)將被視為具有同結(jié)果的不同調(diào)用
• 使用前提
  1.同樣的函數(shù)參數(shù)一定得到同樣的結(jié)果
  2.函數(shù)執(zhí)行時間很長，且要多次執(zhí)行
• 本質(zhì)是函數(shù)調(diào)用的參數(shù) ->返回值
• 缺點
  1. 不支持緩存過期，key無法過期，失效
  2. 不支持清除操作
  3. 不支持分布式，是一個單機的緩存
• 使用場景，單機上需要空間換時間的地方，可以用緩存來將計算變成快速的查詢

裝飾器用一個有記憶的調(diào)用包裝一個函數(shù)，它可以保存最近maxsize次調(diào)用。當(dāng)使用同樣的參數(shù)定期調(diào)用費時或I/O綁定的函數(shù)時，它可以節(jié)省時間。
因為使用字典緩存結(jié)果，所以函數(shù)的位置和關(guān)鍵字必須是可以哈希的。
為了幫助測量緩存的有效性并且調(diào)整maxsize 參數(shù)，可以使用cache_info() 返回一個命名元組，包含hits，misses，maxsize和currsize。在多線程環(huán)境中，hits和misses是近似值。
裝飾器還提供了cache_clean() 用于清除緩存。