Módulo Functools de Python
El módulo functools contiene herramientas para funciones de orden superior como partial, reduce y lru_cache.
import functools
Las funciones de orden superior son funciones que trabajan con otras funciones. Quienes empiezan suelen usar functools para reutilizar una función con algunos argumentos fijados, o para guardar en caché resultados costosos.
partial()
partial crea un nuevo objeto invocable con algunos argumentos ya completados.
from functools import partial
def power(base, exponent):
return base ** exponent
square = partial(power, exponent=2)
print(square(5))
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Esto es útil cuando otra función espera un invocable con menos argumentos:
from functools import partial
def greet(greeting, name):
return f'{greeting}, {name}!'
say_hello = partial(greet, 'Hello')
print(say_hello('Ada'))
Hello, Ada!
reduce()
reduce combina un iterable en un solo valor.
from functools import reduce
total = reduce(lambda acc, item: acc + item, [1, 2, 3, 4])
print(total)
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Para sumas simples, prefiere la función integrada sum(). reduce es más útil cuando la operación de combinación es personalizada.
from functools import reduce
words = ['Python', 'Cheatsheet']
title = reduce(lambda left, right: f'{left} {right}', words)
print(title)
Python Cheatsheet
lru_cache()
lru_cache memoriza los resultados de una función.
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
print(fibonacci(10))
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Puedes inspeccionar el uso de la caché:
print(fibonacci.cache_info().hits > 0)
True