functools 是 Python 标准库中一个极为实用的模块，提供了许多用于处理函数、高阶函数以及函数式编程的工具。
用途: 创建一个新函数，它固定了原函数的部分参数。
示例:
from functools import partial
def power(base, exponent):
return base ** exponent
# 创建一个固定底数为2的新函数
square = partial(power, base=2)
# 调用新函数只需传递指数
print(square(3)) # 输出: 8用途: 在编写装饰器时，保持被装饰函数的元信息（如名称、文档字符串、注解等）不变。
示例:
from functools import wraps
def add_logging(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__} with arguments {args}, {kwargs}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} returned: {result}")
return result
return wrapper
@add_logging
def greet(name):
"""Greet someone by their name."""
return f"Hello, {name}!"
print(greet.__name__) # 输出: greet
print(greet.__doc__) # 输出: Greet someone by their name.
greet("Alice") # 输出: Calling greet with arguments ('Alice',), {} 和 "greet returned: Hello, Alice!"用途: 通过实现一个或少数几个关键比较方法（如 __eq__ 和 __lt__），自动为一个类生成所有必要的比较方法（如 __le__, __gt__, __ge__, __ne__）。
示例:
from functools import total_ordering
@total_ordering
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __eq__(self, other):
return self.name == other.name and self.age == other.age
def __lt__(self, other):
return self.age < other.age
# 自动拥有所有比较方法，如 __le__, __gt__, __ge__, __ne__
p1 = Person("Alice", 25)
p2 = Person("Bob", 30)
print(p1 <= p2) # 输出: True
print(p1 > p2) # 输出: False用途: 实现函数结果的缓存，以提高性能。基于“最近最少使用”（Least Recently Used, LRU）策略自动丢弃旧的缓存项。
示例:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=32)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
# 多次调用相同参数时，从缓存中获取结果，避免重复计算
print(fibonacci(20)) # 第一次调用进行计算
print(fibonacci(20)) # 第二次调用直接使用缓存用途: 对一个可迭代对象（如列表）应用一个累积函数，从左到右将元素两两结合，返回单一结果。
示例:
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 计算列表元素的乘积
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product) # 输出: 120用途: 将旧式的比较函数（接受两个参数并返回负数、零或正数表示小于、等于或大于）转换为可用于排序的键函数。
示例:
from functools import cmp_to_key
def compare_names(name1, name2):
if name1 < name2:
return -1
elif name1 > name2:
return 1
else:
return 0
names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
# 使用旧式比较函数进行排序
sorted_names = sorted(names, key=cmp_to_key(compare_names))
print(sorted_names) # 输出: ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']涵盖了 functools 模块中一些常用且重要的功能，包括部分函数应用、装饰器元信息保留、简化类比较方法、函数缓存、累积计算以及旧式比较函数的转换。根据实际需求，可以灵活运用这些工具来增强代码的简洁性、效率和可读性。
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