Hướng dẫn python functools flatmap - bản đồ phẳng của trăn functools

Mã nguồn: lib/functools.py Lib/functools.py

Mô-đun

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Mô -đun

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Đơn giản nhẹ hơn Bộ đệm chức năng không giới hạn. Đôi khi được gọi là bản ghi nhớ của người Viking.

Trả về giống như

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Ví dụ:

@cache
def factorial(n):
    return n * factorial(n-1) if n else 1

>>> factorial(10)      # no previously cached result, makes 11 recursive calls
3628800
>>> factorial(5)       # just looks up cached value result
120
>>> factorial(12)      # makes two new recursive calls, the other 10 are cached
479001600

Mới trong phiên bản 3.9.

Chuyển đổi một phương thức của một lớp thành một thuộc tính có giá trị được tính một lần và sau đó được lưu trong bộ nhớ cache như một thuộc tính bình thường cho tuổi thọ của trường hợp. Tương tự như

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Example:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Các cơ chế của

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Bộ trang trí bộ nhớ cache_property chỉ chạy trên các tra cứu và chỉ khi một thuộc tính cùng tên không tồn tại. Khi nó chạy, bộ nhớ cache_property ghi vào thuộc tính có cùng tên. Thuộc tính tiếp theo đọc và ghi được ưu tiên hơn phương thức lưu trữ_property và nó hoạt động giống như một thuộc tính thông thường.

Giá trị được lưu trong bộ nhớ cache có thể được xóa bằng cách xóa thuộc tính. Điều này cho phép phương thức lưu trữ_property chạy lại.

Lưu ý, người trang trí này can thiệp vào hoạt động của từ điển chia sẻ khóa PEP 412. Điều này có nghĩa là từ điển thể hiện có thể chiếm nhiều không gian hơn bình thường.PEP 412 key-sharing dictionaries. This means that instance dictionaries can take more space than usual.

Ngoài ra, bộ trang trí này yêu cầu thuộc tính

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

Nếu không có bản đồ có thể thay đổi hoặc nếu mong muốn chia sẻ khóa tiết kiệm không gian, có thể đạt được hiệu ứng tương tự như

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Mới trong phiên bản 3.8.

Chuyển đổi một hàm so sánh kiểu cũ thành một hàm chính. Được sử dụng với các công cụ chấp nhận các chức năng chính (chẳng hạn như

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

Một hàm so sánh là bất kỳ chức năng nào có thể gọi được chấp nhận hai đối số, so sánh chúng và trả về một số âm cho ít hơn, không cho sự bình đẳng hoặc số dương cho lớn hơn. Chức năng khóa là có thể gọi được chấp nhận một đối số và trả về một giá trị khác được sử dụng làm phím sắp xếp.

Example:

sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # locale-aware sort order

Để sắp xếp các ví dụ và một hướng dẫn sắp xếp ngắn gọn, xem phân loại cách.Sorting HOW TO.

Mới trong phiên bản 3.2.

Người trang trí để bọc một chức năng với một bản ghi nhớ có thể gọi được để tiết kiệm tối đa các cuộc gọi gần đây nhất. Nó có thể tiết kiệm thời gian khi một hàm ràng buộc I/O đắt tiền được gọi định kỳ với cùng một đối số.

Vì một từ điển được sử dụng để lưu trữ kết quả, nên các đối số từ khóa và từ khóa đối với hàm phải được băm.

Các mẫu đối số riêng biệt có thể được coi là các cuộc gọi riêng biệt với các mục bộ đệm riêng biệt. Ví dụ:

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

Nếu user_function được chỉ định, nó phải có thể gọi được. Điều này cho phép trình trang trí LRU_CACHE được áp dụng trực tiếp cho chức năng người dùng, để lại mức tối đa ở giá trị mặc định là 128:

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

Nếu tối đa được đặt thành

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

Nếu gõ được đặt thành TRUE, các đối số chức năng của các loại khác nhau sẽ được lưu trữ riêng. Nếu gõ là sai, việc thực hiện thường sẽ coi chúng là các cuộc gọi tương đương và chỉ lưu trữ một kết quả duy nhất. (Một số loại như STR và INT có thể được lưu trữ riêng biệt ngay cả khi gõ là sai.)

Lưu ý, loại đặc hiệu chỉ áp dụng cho chức năng đối số ngay lập tức thay vì nội dung của chúng. Các đối số vô hướng,

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Hàm được bọc được trang bị chức năng

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Để giúp đo lường hiệu quả của bộ đệm và điều chỉnh tham số tối đa, chức năng được bọc được trang bị chức năng

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Bộ trang trí cũng cung cấp chức năng

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Hàm cơ bản ban đầu có thể truy cập thông qua thuộc tính

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Bộ đệm giữ các tham chiếu đến các đối số và trả về các giá trị cho đến khi chúng ra khỏi bộ đệm hoặc cho đến khi bộ đệm được xóa.

Nếu một phương thức được lưu trong bộ nhớ cache, đối số cá thể

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Bộ đệm LRU (ít được sử dụng gần đây) hoạt động tốt nhất khi các cuộc gọi gần đây nhất là các dự đoán tốt nhất về các cuộc gọi sắp tới (ví dụ: các bài viết phổ biến nhất trên máy chủ tin tức có xu hướng thay đổi mỗi ngày). Giới hạn kích thước bộ đệm của bộ đệm đảm bảo rằng bộ đệm không phát triển mà không bị ràng buộc trên các quy trình chạy dài như máy chủ web.

Nói chung, bộ đệm LRU chỉ nên được sử dụng khi bạn muốn sử dụng lại các giá trị được tính toán trước đó. Theo đó, nó không có ý nghĩa đối với các chức năng bộ đệm với các tác dụng phụ, các chức năng cần tạo các đối tượng có thể thay đổi khác biệt trên mỗi cuộc gọi hoặc các hàm không tinh khiết như thời gian () hoặc ngẫu nhiên ().

Ví dụ về bộ đệm LRU cho nội dung web tĩnh:

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Ví dụ về các số Fibonacci tính toán hiệu quả bằng cách sử dụng bộ đệm để thực hiện kỹ thuật lập trình động:

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

Mới trong phiên bản 3.2.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.3: Đã thêm tùy chọn đánh máy.Added the typed option.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.8: Đã thêm tùy chọn user_function.Added the user_function option.

Mới trong phiên bản 3.9: Đã thêm chức năng

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Đưa ra một lớp xác định một hoặc nhiều phương pháp đặt hàng so sánh phong phú, người trang trí lớp này cung cấp phần còn lại. Điều này đơn giản hóa nỗ lực liên quan đến việc chỉ định tất cả các hoạt động so sánh phong phú có thể có:

Lớp phải xác định một trong

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

Ví dụ:

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

Ghi chú

Mặc dù nhà trang trí này giúp bạn dễ dàng tạo ra các loại hoàn toàn có hành vi tốt, nhưng nó phải chịu chi phí thực hiện chậm hơn và dấu vết ngăn xếp phức tạp hơn cho các phương pháp so sánh dẫn xuất. Nếu điểm chuẩn hiệu suất cho thấy đây là một nút cổ chai cho một ứng dụng nhất định, việc thực hiện tất cả sáu phương pháp so sánh phong phú thay vào đó có khả năng cung cấp một sự tăng tốc độ dễ dàng.

Ghi chú

Mặc dù nhà trang trí này giúp bạn dễ dàng tạo ra các loại hoàn toàn có hành vi tốt, nhưng nó phải chịu chi phí thực hiện chậm hơn và dấu vết ngăn xếp phức tạp hơn cho các phương pháp so sánh dẫn xuất. Nếu điểm chuẩn hiệu suất cho thấy đây là một nút cổ chai cho một ứng dụng nhất định, việc thực hiện tất cả sáu phương pháp so sánh phong phú thay vào đó có khả năng cung cấp một sự tăng tốc độ dễ dàng.

Mới trong phiên bản 3.2.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.3: Đã thêm tùy chọn đánh máy.Returning NotImplemented from the underlying comparison function for unrecognised types is now supported.

Mới trong phiên bản 3.9: Đã thêm chức năng

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

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

@functools.total_ordering¶

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

Lớp phải xác định một trong

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

Ví dụ:descriptor or a callable (objects which are both, like normal functions, are handled as descriptors).

Ghi chúpartial object returned as the result.

Mặc dù nhà trang trí này giúp bạn dễ dàng tạo ra các loại hoàn toàn có hành vi tốt, nhưng nó phải chịu chi phí thực hiện chậm hơn và dấu vết ngăn xếp phức tạp hơn cho các phương pháp so sánh dẫn xuất. Nếu điểm chuẩn hiệu suất cho thấy đây là một nút cổ chai cho một ứng dụng nhất định, việc thực hiện tất cả sáu phương pháp so sánh phong phú thay vào đó có khả năng cung cấp một sự tăng tốc độ dễ dàng.

Example:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Mới trong phiên bản 3.4.

Áp dụng chức năng của hai đối số tích lũy cho các mục có thể lặp lại, từ trái sang phải, để giảm độ lặp lại thành một giá trị duy nhất. Ví dụ,

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

Tương đương với:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Xem

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

Chuyển đổi một hàm thành một hàm đơn dispatchgeneric.single-dispatch generic function.

Để xác định một chức năng chung, trang trí nó với bộ trang trí

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Để thêm các triển khai quá tải vào hàm, hãy sử dụng thuộc tính

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

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

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Đối với mã không sử dụng các chú thích loại, đối số loại thích hợp có thể được chuyển rõ ràng cho chính bộ trang trí:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Để cho phép đăng ký LambDA và các hàm đã tồn tại trước, thuộc tính

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

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Thuộc tính

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

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Khi được gọi, chức năng chung gửi về loại đối số đầu tiên:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Trong trường hợp không có triển khai đã đăng ký cho một loại cụ thể, thứ tự phân giải phương thức của nó được sử dụng để tìm một triển khai chung hơn. Hàm ban đầu được trang trí với

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

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

Nếu một triển khai được đăng ký vào một lớp cơ sở trừu tượng, các lớp con ảo của lớp cơ sở sẽ được gửi đến việc thực hiện đó:abstract base class, virtual subclasses of the base class will be dispatched to that implementation:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Để kiểm tra triển khai nào chức năng chung sẽ chọn cho một loại đã cho, hãy sử dụng thuộc tính

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

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Để truy cập tất cả các triển khai đã đăng ký, hãy sử dụng thuộc tính

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Mới trong phiên bản 3.4.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.7: Thuộc tính

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

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

Đã thay đổi trong phiên bản 3.11: Thuộc tính

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

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

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

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

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

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

Chuyển đổi một phương thức thành một hàm đơn dispatchgeneric.single-dispatch generic function.

Để xác định một phương pháp chung, trang trí nó với bộ trang trí

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

Mô hình tương tự có thể được sử dụng cho các nhà trang trí tương tự khác:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Mới trong phiên bản 3.8.

Cập nhật chức năng trình bao bọc để trông giống như chức năng được bọc. Các đối số tùy chọn là bộ dữ liệu để chỉ định thuộc tính nào của hàm gốc được gán trực tiếp cho các thuộc tính phù hợp trên hàm trình bao bọc và thuộc tính nào của hàm trình bao được cập nhật với các thuộc tính tương ứng từ hàm gốc. Các giá trị mặc định cho các đối số này là các hằng số cấp mô -đun

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Để cho phép truy cập vào chức năng ban đầu cho các mục đích nội tâm và các mục đích khác (ví dụ: bỏ qua một trình trang trí bộ đệm như

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

    @property
    @cache
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Việc sử dụng chính cho chức năng này là trong các chức năng trang trí bao bọc chức năng được trang trí và trả lại trình bao bọc. Nếu hàm trình bao bọc không được cập nhật, siêu dữ liệu của hàm được trả về sẽ phản ánh định nghĩa trình bao bọc thay vì định nghĩa hàm gốc, thường ít hơn hữu ích.decorator functions which wrap the decorated function and return the wrapper. If the wrapper function is not updated, the metadata of the returned function will reflect the wrapper definition rather than the original function definition, which is typically less than helpful.

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Mới trong phiên bản 3.2: Tự động bổ sung thuộc tính

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Mới trong phiên bản 3.2: Sao chép thuộc tính

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Đã thay đổi trong phiên bản 3.2: Thiếu các thuộc tính không còn kích hoạt

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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

Đã thay đổi trong phiên bản 3.4: Thuộc tính

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

@lru_cache(maxsize=32)
def get_pep(num):
    'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
    resource = 'https://peps.python.org/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:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

Đây là một chức năng thuận tiện để gọi

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

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