python | Python中的functools模块高级应用

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functools模块是Python标准库中专门用于操作和增强函数行为的一个模块，提供了许多强大且实用的工具函数，如装饰器、函数缓存、偏函数和排序等功能。在处理复杂的函数逻辑时，functools模块能够帮助我们简化代码，提高代码的灵活性和可读性。本文将详细介绍functools模块的高级应用，包括lru_cache缓存、partial偏函数、wraps装饰器工具和cmp_to_key函数排序等内容，并结合实例展示如何在实际项目中应用这些功能。

1 函数缓存机制

functools.lru_cache是Python中的一种缓存装饰器，用于缓存函数的返回值，避免重复计算，提高性能。lru_cache使用“最近最少使用”（Least Recently Used, LRU）缓存策略，缓存访问频率高的结果，自动清理不常用的缓存。

1.1 lru_cache的使用方法

可以使用@lru_cache装饰器轻松为函数添加缓存功能。

以下是一个计算斐波那契数列的示例，通过缓存减少递归计算的开销：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

# 计算斐波那契数列
print(fibonacci(50))

在这个示例中，fibonacci函数通过@lru_cache装饰器添加了缓存。maxsize=128参数指定了缓存的最大容量为128个结果，超出后会清除最少使用的结果，确保缓