1 functools函数

functools模块用于高阶函数：作用与或者返回其它函数的函数。一般来说，对于该模块，任何可调用对象都可以视为一个函数。

functools模块定义了以下函数：

1.1 functools.cmp_to_key(func)

版本3.2中新增。

将旧风格的比较函数转换为key函数。用于接收key函数的工具（例如sorted()，min()，max()，heapq.nlargest()，heapq.nsmallest()，itertools.groupby()）。该函数主要用作支持比较函数的Python 2转换工具。

比较函数可以是任何可调用的对象，接收两个参数，比较它们，如果小于返回负数，相等返回0，大于返回正数。key函数是一个可调用对象，接收一个参数，并返回另一个值用于排序的键。

示例：

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

1.2 @functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

版本3.2中新增。
版本3.3中修改：增加可选参数typed参数。

装饰器用一个有记忆的调用包装一个函数，它可以保存最近maxsize次调用。当使用同样的参数定期调用费时或I/O绑定的函数时，它可以节省时间。

因为使用字典缓存结果，所以函数的位置和关键字参数必须是hashable。

如果maxsize设置为None，则禁用LRU功能，并且缓存可以无限增长。当maxsize设置为$ 2^n $时，性能最佳。

如果typed设置为真，则不同类型的函数参数会分别缓存。例如，f(3)和f(3.0)将视为不同结果的不同调用。

为了帮助测量缓存的有效性并调整maxsize参数，包装函数使用cache_info()函数返回一个命名元组，包括hits，misses，maxsize和currsize。在多线程环境中，hits和misses是近似值。

装饰器还提供了cache_clear()函数用于清除缓存，或者让缓存失效。

原始的底层函数通过wrapped属性访问。这对于内省，绕过缓存，或者重新装饰函数很有用。

当最近调用是即将调用的最佳调用因子时（例如，新闻服务器上的最受欢迎文章常常每天改变），LRU（least recently used）缓存效果最好。缓存的大小限制确保缓存不会在长时间运行的进程（如web服务器）上不受限制的增长。

用于静态Web内容的LRU缓存示例：

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