一、functools模块简介
Python中的functools模块提供了一些函数来处理和操作其他函数。这个模块中的函数可以用于重复使用的功能，例如：函数的部分应用，函数的组合，以及函数的修饰器等。该模块使得编写高阶函数变得更加简单。
二、functools模块的常用函数
1. partial函数（偏函数）
在Python中，偏函数是将一个或多个参数固定在函数中，创建一个新的函数。它可以减少代码的重复和提高代码的复用性。
下面是partial函数的使用示例：
from functools import partial
# 定义一个函数
def power(base, exponent):
return base ** exponent
# 创建偏函数
square = partial(power, exponent=2)
cube = partial(power, exponent=3)
print(square(2)) # 输出：4
print(cube(2)) # 输出：8
partial函数通过固定exponent参数的值，创建了一个新的square函数和cube函数。这样可以通过传入不同的base参数值，得到不同的计算结果。
2. wraps函数（修饰器）
在Python中，修饰器是一种简化函数包装的方式。functools模块中的wraps函数可以用来创建修饰器，它能帮助我们保留被修饰函数的原始名称和文档字符串。
下面是wraps函数的使用示例：
from functools import wraps
def log_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f'Calling function: {func.__name__}')
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@log_decorator
def greeting(name):
print(f'Hello, {name}!')
greeting('John') # 输出：Calling function: greeting \n Hello, John!
在上面的例子中，我们定义了一个修饰器log_decorator，它被应用到greeting函数上。使用wraps函数包装修饰器内部的函数，可以保留原始函数的名称，所以调用greeting函数时输出的信息中会显示函数的正确名称。
3. lru_cache函数（缓存函数结果）
lru_cache是一个实现了LRU（Least Recently Used）缓存算法的装饰器函数。它可以缓存函数的结果，避免重复的计算，提高函数的性能。
下面是lru_cache函数的使用示例：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(10)) # 输出：55
在上面的例子中，我们使用lru_cache装饰器对fib函数进行了修饰。这样在每次调用fib函数时，如果已经计算过该参数的结果，则直接返回缓存中的结果，而不需要重新计算。
三、总结
functools模块是Python中一个非常有用的模块，它提供了多个函数，用于处理和操作其他函数。在本文中，我们介绍了functools模块的三个常用函数：partial函数、wraps函数和lru_cache函数，并给出了相应的使用示例。
使用functools模块的这些函数可以提高代码的复用性和可读性，减少重复的代码，并且提升函数的性能。因此，在日常Python编程中，我们应该充分利用这些函数的优势，提高代码的质量和效率。