python标准库系列教程(二)——functools (中篇)

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01

声明

functools, itertools, operator是Python标准库为我们提供的支持函数式编程的三大模块，合理的使用这三个模块，我们可以写出更加简洁可读的Pythonic代码，本次的系列文章将介绍并使用这些python自带的标准模块，系列文章分篇连载，此为第二篇，有兴趣的小伙伴后面记得关注学习哦！

Python标准库之functools

目录

1 partial函数

2 partialmethod函数

3 reduce函数

4 wraps函数

5 update_wrapper函数

6 singledispatch函数

7 total_ordering函数

8 namedtuple函数

鉴于篇幅较长，functools模块将分为三篇进行说明，

上篇：partial、partialmethod

中篇：reduce、wraps、update_wrapper

下篇：singledispatch、total_ordering

前面的python标准库系列教程(二)——functools (上篇)中已经详细讲解了partial函数和partialmethod函数的使用，本文为系列文章的中篇，将详细分析reduce、wraps、upgrade_wrapper三个函数的使用方法，特别是wraps、upgrade_wrapper，都是从源码进行剖析哦，认真看完的小伙伴一定会大有所获的。后续还有下篇，请持续关注！

03

reduce函数

reduce函数的前身是来自于python2.x版本的内置函数reduce，但是在python3中该内置函数被取消了，但是由于该函数提供的功能又非常便捷，所以将其放到了functools模块里面了。

首先我们从它的定义开始看起：

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

    Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
    from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
    For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
    ((((1+2)+3)+4)+5).  If initial is present, it is placed before the items
    of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
    sequence is empty.


从上面的定义可以看出，该函数有两个必选参数

function，而且要求这个函数必须要有接收两个参数,当然可以使lambda表达式；

sequence，要处理的序列

initial，可选参数，如果没给出这个可选参数

则第一次调用传递sequence的两个元素,

如果给出initial, 则第一次传递initial和sequence的第一个元素给function.

那reduce函数到底是干什么的，有什么用呢？

其实用传给reduce中的函数 func()（必须是一个二元操作函数）先对集合中的第1，2个数据进行func()操作，得到的结果再与第3个数据用func()函数运算，依次下去最后得到一个结果。

注意：对于一些常见的“累乘”、“累加”操作，使用该方法非常快捷；

最后返回的是一个结果（一个数），而不是一个序列哦！

实例一：reduce实现累加

from functools import reduce

a=[1,2,3,4,5]
b=reduce(lambda x,y:x+y,a)  #使用的lambda表达式
c=reduce(lambda x,y:x+y,a,10)
print(b)
print(c)


运行结果为：

15

25

---

实例二：reduce实现累乘

from functools import reduce

a=[1,2,3,4,5]
b=reduce(lambda x,y:x*y,a)
c=reduce(lambda x,y:x*y,a,10)
print(b)
print(c)

运行结果为：

120

1200

04

wraps函数

使用装饰器时，有一些细节需要被注意。例如，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变）。

为什么会发生这样的改变呢？参见前面的系列文章：

添加后由于函数名和函数的doc发生了改变，对测试结果有一些影响，例如:

def test():
    'i am test'
    print('一个简单的实验')

test()
print(test.__doc__)
print(test.__name__)

运行结果为：

一个简单的实验

i am test

test

---

如果使用了一个普通的装饰器之后，代码如下

def decorator(function):
    'i am decorator'
    def wrapper():
        'i am wrapper'
        print('添加额外功能')
        function()
        print('添加完毕')
    return wrapper

@decorator
def test():
    'i am test'
    print('一个简单的实验')

test()
print(test.__doc__)
print(test.__name__)


运行结果为：

添加额外功能

一个简单的实验

添加完毕

i am wrapper

wrapper

我们发现，test函数的名称__name_
_变成了wrapper，说明文档__doc__也变成了wrapper的说明文档，这是为什么？想知道具体原因的小伙伴请参见我的前面的系列文章：

换句话说，此时的test早已经不是当初的test了，虽然使用装饰器达到了添加额外功能的作用，但是也产生了一些副作用，即装饰器会遗失被装饰函数的__name__和__doc__等属性。所以，Python的functools包中提供了一个叫wraps的装饰器来消除这样的副作用，例如：

import functools
def decorator(function):
    'i am decorator'
    @functools.wraps(function)  #就是在wrapper上面再添加这样一个装饰器
    def wrapper():
        'i am wrapper'
        print('添加额外功能')
        function()
        print('添加完毕')
    return wrapper

@decorator
def test():
    'i am test'
    print('一个简单的实验')

test()
print(test.__doc__)
print(test.__name__)


运行结果为：

添加额外功能

一个简单的实验

添加完毕

i am test

test

我们发现，就是在wrapper上面再添加一个

@functools.wraps(function)

就不会再改变test本身的__doc__和__name__属性了

——————————————————————

那么这个功能到底是怎么实现的，可以参考它的实现源代码，可以采用我前面讲解装饰器的时候的“逐步调试”，跟踪函数每一次的运行状态，来了解它的实现机制。

实际上wraps的内部是使用update_wrapper来实现的，这也是下面要讲的一个函数。

05

update_wrapper函数

前面已经说过，wraps函数内部是通过update_wrapper函数来实现的，我们可以查看一下它的定义：

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


由此可见，wraps其实就是使用partial预先给upgrade_wrapper函数绑定了参数，至于这些参数wrapped、assigned、updated是什么？这就要去看upgrade_wrapper的函数定义了。

什么是updated_wrapper?

其实它和我们的wraps实现的是一样的功能，只不过它更加接近底层，它俩所要解决的问题都是：针对装饰器改变被装饰函数的函数名、函数说明的属性这一现象而提出来的。我们前面说过了，被装饰的函数实际上变成了内层函数wrapper，所以被装饰函数的一切属性都变得和wrapper一样了。

首先我们查看updated_wrapper的函数定义如下：（删除了注释部分，添加了自己的注解）

WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__','__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
def update_wrapper(wrapper,
                   wrapped,
                   assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
                   updated = WRAPPER_UPDATES):
    '''
    wrapper：指的是装饰器的内层wrapper函数
    wrapped:指的是被装饰的函数，比如前面例子中的test函数
    assigned：指的是那些会因为装饰器而改变的属性
    updated：指的是更新之后的字典属性

    '''
    for attr in assigned:  #第一个循环，遍历那些会被改变的属性
        try:
            value = getattr(wrapped, attr) #得到被装饰函数的属性值
        except AttributeError:
            pass
        else:
            setattr(wrapper, attr, value)  #将wrapper函数的这些属性，设置为被装饰函数的那些属性值
    for attr in updated:
        getattr(wrapper, attr).update(getattr(wrapped, attr, {}))  #更新wrapper的字典__dict__,把新设置的那些属性值更新进去
    wrapper.__wrapped__ = wrapped   #包装器函数wrapper都有一个__wrapped__属性。指向被包装的那个函数
    return wrapper                  #再返回那个wrapper包装器


相信有一定python基础的小伙伴看到这里已经恍然大悟了，原来就是这么一回事啊。

如果还是不懂，也没关系，我用尽量通俗的语言来表述，它的大致思想如下：

这里我假设被包装函数为test，test就是wrapped既然被包装函数test在被装饰器包装之后，它会变成wrapper，它的相关属性会变成wrapper的相关属性，那我们就这么解决吧，我把wrapper的那些属性重新赋值，赋值什么呢？就将test的那些属性值赋值给wrapper对应的那些属性，然后这些更新的属性使用wrapper的__dict__进行更新，这样一来，虽然我的test变成了wrapper，但是我访问它相关的属性还是得到我本身test的相关属性，因为我将wrapper的属性重新设置为了test的属性值，正式通过这样的方法，来保证了test即使被装饰器包装，依然不改变它的相关属性值。

基本结论总结：

（1）wraps和updated_wrapper的实现原理是一样的，wraps是后者进一步的包装；

（2）从前面的例子可以看出，wraps和updated_wrapper的作用对象都是内层包装器wrapper。这就是为什么前面讲wraps时为什么将@wraps放在wrapper上面的原因了。

（3）它们本质上是属于挂羊头卖狗肉的行为，因为test（wrapped）从本质上来说还是wrapper，我们之所一通过__name__、__doc__属性看不是这样子，只是因为我故意把wrapper的属性改成了wrapped的一样的了。

（4）这样做的好处是，对于我们调试来说非常有帮助，我们就知道函数的名称到底是哪一个，不会再弄混了。

（5）我们还可以自定义WRAPPER_ASSIGNMENTS里面的那些值，来约束test(wrapped)和wrapper的属性一样。

自己的实现同样的效果：

其实要保持test被装饰后的相关属性不改变，我们完全可以不用上面的wraps和upgrade_wrapper,我们知道它的设计原理之后，就可以自己实现了。如下：

import functools
def decorator(function):
    'i am decorator'   
    def wrapper():
        'i am wrapper'
        print('添加额外功能')
        function()
        print('添加完毕')
    wrapper.__doc__=function.__doc__    #是wrapper和test的__doc__属性保持一致
    wrapper.__name__=function.__name__  #是wrapper和test的__name__属性保持一致
    return wrapper

@decorator
def test():
    'i am test'
    print('一个简单的实验')

test()
print(test.__doc__)
print(test.__name__)


运行结果为：

添加额外功能

一个简单的实验

添加完毕

i am test

test

由此可见，我自己只需要添加上面代码注释中的两句话可以达到同样的效果。

核心思想：保持wrapper和test的属性值一样

现在我们使用这两个特殊函数实现，代码如下：

import functools
def decorator(function):
    'i am decorator'   
    def wrapper():
        'i am wrapper'
        print('添加额外功能')
        function()
        print('添加完毕')
    return functools.update_wrapper(wrapper,function)

@decorator
def test():
    'i am test'
    print('一个简单的实验')

test()
print(test.__doc__)
print(test.__name__)


运行的结果为：

添加额外功能

一个简单的实验

添加完毕

i am test

test

总结

upgrade_wrapper和wraps的实现原理完全一样，它们的一般模板如下所示：

（1）upgrade_wrapper模板

def decorator(function):
    'i am decorator'   
    def wrapper():
        'i am wrapper'
        '添加额外功能'
        function()
        '添加额外功能'
    return functools.update_wrapper(wrapper,function)
    #因为upgrade_wrapper函数返回的就是wrapper

（2）wraps模板

def decorator(function):
    'i am decorator'  
    @functools.wraps(function) 
    def wrapper():
        'i am wrapper'
        '添加额外功能'
        function()
        '添加额外功能'
    return wrapper

上面的两者完全等价。

2018/12/22

Saturday

小伙伴们，学好python的关键标准库，可以让我们的代码更加pythonic哦，对于python标准库functools而言，如果深入理解了wraps和upgrade_wrapper这两个方法，是不是感觉到python面向对象设计的强大之处呢？，看完这篇文章，是不是有所收获呢？后面还有系列文章连载，请记得关注哦！如果你有需要，就添加我的公众号哦，里面分享有海量资源，包含各类数据、教程等，后面会有更多面经、资料、数据集等各类干货等着大家哦，重要的是全都是免费、无套路分享，有兴趣的小伙伴请持续关注！

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