Python-Functools 11个函数讲解

2020-05-22 00:00:00 函数 参数 对象 方法 装饰

Functools 是 Python 标准库中的一个, 他是作为高阶函数而实现的模块, 我们对这个模块使用的时候会把我们的代码变得极其简单。 这是官方文档入口, 这里使用的是 Python==3.8。

  • cached_property
  • cmp_to_key
  • lru_cache
  • total_ordering
  • partial
  • partialmethod
  • reduce
  • singledispatch
  • singledispatchmethod
  • update_wrapper
  • wraps

cached_property(func)

将 Class 的方法作为属性, 并将属性的值进行一次计算, 然后在生命周期中作为一个常规属性进行缓存, 对于昂贵的计算方法中使用, 将变得很快捷。

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# 官方用例

import statistics
from functools import cached_property


class DataSet:
    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = sequence_of_numbers

    @cached_property
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

    @cached_property
    def variance(self):
        return statistics.variance(self._data)
复制代码
#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# Medusa用例

from functools import cached_property


class Medusa:
    @cached_property
    def func1(self):
        print(' --- func1 --- ')
        return {i: i for i in range(1000)}


medusa = Medusa()
print(medusa.func1)
print(medusa.func1)
print(medusa.func1)
复制代码

输出的结果：

 --- func1 --- 
{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9, 10: 10, 11: 11, 12: 12, 13: 13, 14: 14, 15: 15, 16: 16, 17: 17, 18: 18, 19: 19, 20: 20, 21: 21, 22: 22, 23: 23, 24: 24, 25: 25, 26: 26, 27: 27, 28: 28, 29: 29, 30: 30, 31: 31, 32: 32, 33: 33, 34: 34, 35: 35, 36: 36, 37: 37, 38: 38, 39: 39, 40: 40, 41: 41, 42: 42, 43: 43, 44: 44, 45: 45, 46: 46, 47: 47, 48: 48, 49: 49, 50: 50, 51: 51, 52: 52, 53: 53, 54: 54, 55: 55, 56: 56, 57: 57, 58: 58, 59: 59, 60: 60, 61: 61, 62: 62, 63: 63, 64: 64, 65: 65, 66: 66, 67: 67, 68: 68, 69: 69, 70: 70, 71: 71, 72: 72, 73: 73, 74: 74, 75: 75, 76: 76, 77: 77, 78: 78, 79: 79, 80: 80, 81: 81, 82: 82, 83: 83, 84: 84, 85: 85, 86: 86, 87: 87, 88: 88, 89: 89, 90: 90, 91: 91, 92: 92, 93: 93, 94: 94, 95: 95, 96: 96, 97: 97, 98: 98, 99: 99, 100: 100, 101: 101, 102: 102, 103: 103, 104: 104, 105: 105, 106: 106, 107: 107, 108: 108, 109: 109, 110: 110, 111: 111, 112: 112, 113: 113, 114: 114, 115: 115, 116: 116, 117: 117, 118: 118, 119: 119, 120: 120, 121: 121, 122: 122, 123: 123, 124: 124, 125: 125, 126: 126, 127: 127, 128: 128, 129: 129, 130: 130, 131: 131, 132: 132, 133: 133, 134: 134, 135: 135, 136: 136, 137: 137, 138: 138, 139: 139, 140: 140, 141: 141, 142: 142, 143: 143, 144: 144, 145: 145, 146: 146, 147: 147, 148: 148, 149: 149, 150: 150, 151: 151, 152: 152, 153: 153, 154: 154, 155: 155, 156: 156, 157: 157, 158: 158, 159: 159, 160: 160, 161: 161, 162: 162, 163: 163, 164: 164, 165: 165, 166: 166, 167: 167, 168: 168, 169: 169, 170: 170, 171: 171, 172: 172, 173: 173, 174: 174, 175: 175, 176: 176, 177: 177, 178: 178, 179: 179, 180: 180, 181: 181, 182: 182, 183: 183, 184: 184, 185: 185, 186: 186, 187: 187, 188: 188, 189: 189, 190: 190, 191: 191, 192: 192, 193: 193, 194: 194, 195: 195, 196: 196, 197: 197, 198: 198, 199: 199, 200: 200, 201: 201, 202: 202, 203: 203, 204: 204, 205: 205, 206: 206, 207: 207, 208: 208, 209: 209, 210: 210, 211: 211, 212: 212, 213: 213, 214: 214, 215: 215, 216: 216, 217: 217, 218: 218, 219: 219, 220: 220, 221: 221, 222: 222, 223: 223, 224: 224, 225: 225, 226: 226, 227: 227, 228: 228, 229: 229, 230: 230, 231: 231, 232: 232, 233: 233, 234: 234, 235: 235, 236: 236, 237: 237, 238: 238, 239: 239, 240: 240, 241: 241, 242: 242, 243: 243, 244: 244, 245: 245, 246: 246, 247: 247, 248: 248, 249: 249, 250: 250, 251: 251, 252: 252, 253: 253, 254: 254, 255: 255, 256: 256, 257: 257, 258: 258, 259: 259, 260: 260, 261: 261, 262: 262, 263: 263, 264: 264, 265: 265, 266: 266, 267: 267, 268: 268, 269: 269, 270: 270, 271: 271, 272: 272, 273: 273, 274: 274, 275: 275, 276: 276, 277: 277, 278: 278, 279: 279, 280: 280, 281: 281, 282: 282, 283: 283, 284: 284, 285: 285, 286: 286, 287: 287, 288: 288, 289: 289, 290: 290, 291: 291, 292: 292, 293: 293, 294: 294, 295: 295, 296: 296, 297: 297, 298: 298, 299: 299, 300: 300, 301: 301, 302: 302, 303: 303, 304: 304, 305: 305, 306: 306, 307: 307, 308: 308, 309: 309, 310: 310, 311: 311, 312: 312, 313: 313, 314: 314, 315: 315, 316: 316, 317: 317, 318: 318, 319: 319, 320: 320, 321: 321, 322: 322, 323: 323, 324: 324, 325: 325, 326: 326, 327: 327, 328: 328, 329: 329, 330: 330, 331: 331, 332: 332, 333: 333, 334: 334, 335: 335, 336: 336, 337: 337, 338: 338, 339: 339, 340: 340, 341: 341, 342: 342, 343: 343, 344: 344, 345: 345, 346: 346, 347: 347, 348: 348, 349: 349, 350: 350, 351: 351, 352: 352, 353: 353, 354: 354, 355: 355, 356: 356, 357: 357, 358: 358, 359: 359, 360: 360, 361: 361, 362: 362, 363: 363, 364: 364, 365: 365, 366: 366, 367: 367, 368: 368, 369: 369, 370: 370, 371: 371, 372: 372, 373: 373, 374: 374, 375: 375, 376: 376, 377: 377, 378: 378, 379: 379, 380: 380, 381: 381, 382: 382, 383: 383, 384: 384, 385: 385, 386: 386, 387: 387, 388: 388, 389: 389, 390: 390, 391: 391, 392: 392, 393: 393, 394: 394, 395: 395, 396: 396, 397: 397, 398: 398, 399: 399, 400: 400, 401: 401, 402: 402, 403: 403, 404: 404, 405: 405, 406: 406, 407: 407, 408: 408, 409: 409, 410: 410, 411: 411, 412: 412, 413: 413, 414: 414, 415: 415, 416: 416, 417: 417, 418: 418, 419: 419, 420: 420, 421: 421, 422: 422, 423: 423, 424: 424, 425: 425, 426: 426, 427: 427, 428: 428, 429: 429, 430: 430, 431: 431, 432: 432, 433: 433, 434: 434, 435: 435, 436: 436, 437: 437, 438: 438, 439: 439, 440: 440, 441: 441, 442: 442, 443: 443, 444: 444, 445: 445, 446: 446, 447: 447, 448: 448, 449: 449, 450: 450, 451: 451, 452: 452, 453: 453, 454: 454, 455: 455, 456: 456, 457: 457, 458: 458, 459: 459, 460: 460, 461: 461, 462: 462, 463: 463, 464: 464, 465: 465, 466: 466, 467: 467, 468: 468, 469: 469, 470: 470, 471: 471, 472: 472, 473: 473, 474: 474, 475: 475, 476: 476, 477: 477, 478: 478, 479: 479, 480: 480, 481: 481, 482: 482, 483: 483, 484: 484, 485: 485, 486: 486, 487: 487, 488: 488, 489: 489, 490: 490, 491: 491, 492: 492, 493: 493, 494: 494, 495: 495, 496: 496, 497: 497, 498: 498, 499: 499, 500: 500, 501: 501, 502: 502, 503: 503, 504: 504, 505: 505, 506: 506, 507: 507, 508: 508, 509: 509, 510: 510, 511: 511, 512: 512, 513: 513, 514: 514, 515: 515, 516: 516, 517: 517, 518: 518, 519: 519, 520: 520, 521: 521, 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522: 522, 523: 523, 524: 524, 525: 525, 526: 526, 527: 527, 528: 528, 529: 529, 530: 530, 531: 531, 532: 532, 533: 533, 534: 534, 535: 535, 536: 536, 537: 537, 538: 538, 539: 539, 540: 540, 541: 541, 542: 542, 543: 543, 544: 544, 545: 545, 546: 546, 547: 547, 548: 548, 549: 549, 550: 550, 551: 551, 552: 552, 553: 553, 554: 554, 555: 555, 556: 556, 557: 557, 558: 558, 559: 559, 560: 560, 561: 561, 562: 562, 563: 563, 564: 564, 565: 565, 566: 566, 567: 567, 568: 568, 569: 569, 570: 570, 571: 571, 572: 572, 573: 573, 574: 574, 575: 575, 576: 576, 577: 577, 578: 578, 579: 579, 580: 580, 581: 581, 582: 582, 583: 583, 584: 584, 585: 585, 586: 586, 587: 587, 588: 588, 589: 589, 590: 590, 591: 591, 592: 592, 593: 593, 594: 594, 595: 595, 596: 596, 597: 597, 598: 598, 599: 599, 600: 600, 601: 601, 602: 602, 603: 603, 604: 604, 605: 605, 606: 606, 607: 607, 608: 608, 609: 609, 610: 610, 611: 611, 612: 612, 613: 613, 614: 614, 615: 615, 616: 616, 617: 617, 618: 618, 619: 619, 620: 620, 621: 621, 622: 622, 623: 623, 624: 624, 625: 625, 626: 626, 627: 627, 628: 628, 629: 629, 630: 630, 631: 631, 632: 632, 633: 633, 634: 634, 635: 635, 636: 636, 637: 637, 638: 638, 639: 639, 640: 640, 641: 641, 642: 642, 643: 643, 644: 644, 645: 645, 646: 646, 647: 647, 648: 648, 649: 649, 650: 650, 651: 651, 652: 652, 653: 653, 654: 654, 655: 655, 656: 656, 657: 657, 658: 658, 659: 659, 660: 660, 661: 661, 662: 662, 663: 663, 664: 664, 665: 665, 666: 666, 667: 667, 668: 668, 669: 669, 670: 670, 671: 671, 672: 672, 673: 673, 674: 674, 675: 675, 676: 676, 677: 677, 678: 678, 679: 679, 680: 680, 681: 681, 682: 682, 683: 683, 684: 684, 685: 685, 686: 686, 687: 687, 688: 688, 689: 689, 690: 690, 691: 691, 692: 692, 693: 693, 694: 694, 695: 695, 696: 696, 697: 697, 698: 698, 699: 699, 700: 700, 701: 701, 702: 702, 703: 703, 704: 704, 705: 705, 706: 706, 707: 707, 708: 708, 709: 709, 710: 710, 711: 711, 712: 712, 713: 713, 714: 714, 715: 715, 716: 716, 717: 717, 718: 718, 719: 719, 720: 720, 721: 721, 722: 722, 723: 723, 724: 724, 725: 725, 726: 726, 727: 727, 728: 728, 729: 729, 730: 730, 731: 731, 732: 732, 733: 733, 734: 734, 735: 735, 736: 736, 737: 737, 738: 738, 739: 739, 740: 740, 741: 741, 742: 742, 743: 743, 744: 744, 745: 745, 746: 746, 747: 747, 748: 748, 749: 749, 750: 750, 751: 751, 752: 752, 753: 753, 754: 754, 755: 755, 756: 756, 757: 757, 758: 758, 759: 759, 760: 760, 761: 761, 762: 762, 763: 763, 764: 764, 765: 765, 766: 766, 767: 767, 768: 768, 769: 769, 770: 770, 771: 771, 772: 772, 773: 773, 774: 774, 775: 775, 776: 776, 777: 777, 778: 778, 779: 779, 780: 780, 781: 781, 782: 782, 783: 783, 784: 784, 785: 785, 786: 786, 787: 787, 788: 788, 789: 789, 790: 790, 791: 791, 792: 792, 793: 793, 794: 794, 795: 795, 796: 796, 797: 797, 798: 798, 799: 799, 800: 800, 801: 801, 802: 802, 803: 803, 804: 804, 805: 805, 806: 806, 807: 807, 808: 808, 809: 809, 810: 810, 811: 811, 812: 812, 813: 813, 814: 814, 815: 815, 816: 816, 817: 817, 818: 818, 819: 819, 820: 820, 821: 821, 822: 822, 823: 823, 824: 824, 825: 825, 826: 826, 827: 827, 828: 828, 829: 829, 830: 830, 831: 831, 832: 832, 833: 833, 834: 834, 835: 835, 836: 836, 837: 837, 838: 838, 839: 839, 840: 840, 841: 841, 842: 842, 843: 843, 844: 844, 845: 845, 846: 846, 847: 847, 848: 848, 849: 849, 850: 850, 851: 851, 852: 852, 853: 853, 854: 854, 855: 855, 856: 856, 857: 857, 858: 858, 859: 859, 860: 860, 861: 861, 862: 862, 863: 863, 864: 864, 865: 865, 866: 866, 867: 867, 868: 868, 869: 869, 870: 870, 871: 871, 872: 872, 873: 873, 874: 874, 875: 875, 876: 876, 877: 877, 878: 878, 879: 879, 880: 880, 881: 881, 882: 882, 883: 883, 884: 884, 885: 885, 886: 886, 887: 887, 888: 888, 889: 889, 890: 890, 891: 891, 892: 892, 893: 893, 894: 894, 895: 895, 896: 896, 897: 897, 898: 898, 899: 899, 900: 900, 901: 901, 902: 902, 903: 903, 904: 904, 905: 905, 906: 906, 907: 907, 908: 908, 909: 909, 910: 910, 911: 911, 912: 912, 913: 913, 914: 914, 915: 915, 916: 916, 917: 917, 918: 918, 919: 919, 920: 920, 921: 921, 922: 922, 923: 923, 924: 924, 925: 925, 926: 926, 927: 927, 928: 928, 929: 929, 930: 930, 931: 931, 932: 932, 933: 933, 934: 934, 935: 935, 936: 936, 937: 937, 938: 938, 939: 939, 940: 940, 941: 941, 942: 942, 943: 943, 944: 944, 945: 945, 946: 946, 947: 947, 948: 948, 949: 949, 950: 950, 951: 951, 952: 952, 953: 953, 954: 954, 955: 955, 956: 956, 957: 957, 958: 958, 959: 959, 960: 960, 961: 961, 962: 962, 963: 963, 964: 964, 965: 965, 966: 966, 967: 967, 968: 968, 969: 969, 970: 970, 971: 971, 972: 972, 973: 973, 974: 974, 975: 975, 976: 976, 977: 977, 978: 978, 979: 979, 980: 980, 981: 981, 982: 982, 983: 983, 984: 984, 985: 985, 986: 986, 987: 987, 988: 988, 989: 989, 990: 990, 991: 991, 992: 992, 993: 993, 994: 994, 995: 995, 996: 996, 997: 997, 998: 998, 999: 999}
复制代码

当然这个时候我们再调用 medusa.func1() 会怎么样？

TypeError: 'dict' object is not callable
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在你使用它的时候实例对象都需要一个带有不可变的映射属性 __dict__, 这是装饰器的必须条件。

This decorator requires that the __dict__ attribute on each instance be a mutable mapping. This means it will not work with some *, such as metaclasses (since the __dict__ attributes on type instances are read-only proxies for the class namespace), and those that specify __slots__ without including __dict__ as one of the defined slots (as such classes don’t provide a __dict__ attribute at all).

cmp_to_key(func)

将比较函数转换为键函数的方法。

  • 比较函数

    接受两个可比较对象参数, 比较参数排序结果, 如值小于0则说明个参数小于第二个。

  • 键函数

    接受一个参数, 并返回一个可用于排序的对象值。

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# 官方用例

import locale
from functools import cmp_to_key


iterable = [str(i) for i in range(100)]
print(sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll)))  # locale-aware sort order
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输出的结果是：

['0', '1', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '2', '20', '21', '22', '23', '24', '25', '26', '27', '28', '29', '3', '30', '31', '32', '33', '34', '35', '36', '37', '38', '39', '4', '40', '41', '42', '43', '44', '45', '46', '47', '48', '49', '5', '50', '51', '52', '53', '54', '55', '56', '57', '58', '59', '6', '60', '61', '62', '63', '64', '65', '66', '67', '68', '69', '7', '70', '71', '72', '73', '74', '75', '76', '77', '78', '79', '8', '80', '81', '82', '83', '84', '85', '86', '87', '88', '89', '9', '90', '91', '92', '93', '94', '95', '96', '97', '98', '99']
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lru_cache(user_function )

lru_cache(maxsize=128, typed=False)

对于一个可调用对象, 如果它的每次相同传参获取的数据对象值都一样, 那我推荐你使用它。 当然, 你传递的参数必须是可哈希的对象。 如你传递的是 func(a=1, b=2) 和 func(b=2, a=1), 由于位置参数不一样, 有可能会生成两个缓存项。
如果指定了 user_function 参数, 那它一定是一个可调用对象, 允许将 lru_cache 直接用于 user_function, 而 maxsize 保留为默认值。
如果将 maxsize 设置为 None 将会禁用 LRU 功能, 缓存数据将会无限增长。
如果你设置了 typed=True 将会对参数进行数据不同类型进行哈希缓存, 如 func(3) 和 func(3.0)。
对于已装饰的函数, 提供了 cache_info() 和 cache_clear() 方法, cache_info() 返回一个 (命中, 未命中, 大缓存数, 缓存条目数) 元组对象, cache_clear() 则是用于清除的功能。

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# 官方用例

import urllib.error
import urllib.request
from functools import lru_cache


@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    """Retrieve text of a Python Enhancement Proposal"""
    resource = 'http://www.python.org/dev/peps/pep-%04d/' % num
    try:
        with urllib.request.urlopen(resource) as s:
            return s.read()
    except urllib.error.HTTPError:
        return 'Not Found'


for n in 8, 290, 308, 320, 8, 218, 320, 279, 289, 320, 9991:
    get_pep(n)

print(get_pep.cache_info())
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输出的结果：

CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)
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total_ordering

如果你想自定义一个可以用 = 或者 ≤ 这样可以类比判断的类, 你可能需要实现 __lt__()、__le__()、__gt__()、 __ge__() 或 __eq__() 这样的方法, 那样的操作显得过于繁琐复杂, 这个时候你就需要用到它了：total_ordering, 这时你仅仅需要实现 __lt__() 和 __eq__() 方法就可以自动定义其他方法。

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# Medusa用例

from functools import total_ordering


@total_ordering
class Medusa:
    def __init__(self, params1: str, params2: str):
        self.params1 = params1
        self.params2 = params2

    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(other, Medusa):
            return NotImplemented
        return (self.params1.lower(), self.params2.lower()) == (other.params1.lower(), other.params2.lower())

    def __lt__(self, other):
        if not isinstance(other, Medusa):
            return NotImplemented
        return (self.params1.lower(), self.params2.lower()) < (other.params1.lower(), other.params2.lower())


m1 = Medusa('11', '22')
m2 = Medusa('aa', 'bb')
print(m1 > m2)
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输出的结果：

False
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即使我们没有实现其他比较的方法, 一样可以实现比较方法的判断, 但是这会增加执行代码的开销, 所以在需要高性能的条件下, 推荐你逐一实现方法, 而不是利用装饰器的功能。

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

我觉得应该先上用例代码：

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# 官方用例

from functools import partial

basetwo = partial(int, base=2)
basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
print(basetwo('10010'))
print(int('10010', base=2))
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输出的结果：

18
18
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我们可以看到利用 partial 的返回的对象具有你申明的对象的特点, 实际上在 partial(int, base=2) 中表达的是我需要你返回一个 int 对象, 并且参数是 base=2 供我使用, 并且返回的 partial 的对象进行传参执行, 还附带一个 __doc__ 的简化签名的动作, 所以我们看到的 basetwo('10010') 和 int('10010', base=2) 是等价的。

Return a new partial object which when called will behave like func called with the positional arguments args and keyword arguments keywords. If more arguments are supplied to the call, they are appended to args. If additional keyword arguments are supplied, they extend and override keywords.

partialmethod(func, /, *args, **keywords)

partialmethod() 是一个函数对象, 它会返回 partialmethod 描述符, 并且它是一个不可调用对象, 只是定义了一个新方法的一种方式。

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# 官方用例

from functools import partialmethod


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()
print(c.alive)
c.set_alive()
print(c.alive)
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输出的结果：

False
True
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reduce(function, iterable[, initializer])

如果你有一个数字组成的数组, 此时你想计算其中元素的和, 那么你就需要用到这个。

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# Medusa用例

from functools import reduce
from operator import add

numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
result = reduce(add, numbers)
print(result)
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输出的结果：

150
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或者是如官方文档中提到的 reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 等价于 ((((1 + 2) + 3) + 4) + 5)

singledispatch

这个装饰器的作用是对被装饰的函数进行重载。官方说明

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# Medusa用例

from functools import singledispatch


@singledispatch
def func(x, y):
    if type(x) is not type(y): return NotImplemented
    return x + y


@func.register
def _(x: str, y):
    return 'error'


print(func(1, 2))
print(func(1.1, 2))
print(func('a', 2))
print(func('a', 'b'))
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输出的结果：

3
NotImplemented
error
error
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在参数类型判断中, 在被 @func.register 装饰的函数上申明参数类型为 str 的时候该方法会被加载执行, 所以传递 '"a", 2' 和 "a", "b" 的时候就会执行下面的 _ 函数, 该装饰器的用法有很多, 包含各种数据申明的方式, 建议查阅 官方说明 。

singledispatchmethod(func)

在知道 singledispatch 函数重载之后, singledispatchmethod 则是正对于方法的方法重载, 使用的方法和 singledispatch 一致, 不同的地方就在于装饰器装饰的对象是类对象的方法上。

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

跟新包装函数, 使其更加看起来像包装函数, 此函数的主要用途是在装饰函数中, 该函数包装已装饰的函数并返回包装器; 如果包装器函数未更新, 则返回的函数的元数据将反映包装器定义, 而不是原始函数定义。官方说明

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

定义包装函数调用的装饰器函数, 这是一个便捷函数。

#!/usr/bin/env python
# _*_ Coding: UTF-8 _*_
# 官方用例

from functools import wraps


def my_decorator(f):
    @wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwds):
        print('Calling decorated function')
        return f(*args, **kwds)

    return wrapper


@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')


example()
print(example.__name__)
print(example.__doc__)
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输出的结果：

Calling decorated function
Called example function
example
Docstring
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如果不使用此装饰器工厂, 则示例函数的名称将为 wrapper, 并且原始函数的文档字符串 example() 将丢失。

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