Python Functools モジュール

functools モジュールには、partialreducelru_cache などの高階関数向けのツールがあります。

import functools

高階関数は、ほかの関数と一緒に使う関数です。初心者が functools をよく使う場面は、いくつかの引数を固定して関数を再利用する場合や、コストの高い結果をキャッシュする場合です。

partial()

partial は、いくつかの引数をあらかじめ埋めた新しい callable を作成します。

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

square = partial(power, exponent=2)
print(square(5))
25

別の関数がより少ない引数の callable を期待しているときに便利です。

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 はイテラブルを 1 つの値にまとめます。

from functools import reduce

total = reduce(lambda acc, item: acc + item, [1, 2, 3, 4])
print(total)
10

単純な合計なら、組み込みの sum() を使う方がよいです。reduce は、結合処理が独自のときにより役立ちます。

from functools import reduce

words = ['Python', 'Cheatsheet']
title = reduce(lambda left, right: f'{left} {right}', words)
print(title)
Python Cheatsheet

lru_cache()

lru_cache は関数の結果をメモ化します。

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))
55

キャッシュの使用状況を確認できます。

print(fibonacci.cache_info().hits > 0)
True

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