functools — Higher-order functions and operations on callable objects¶

소스 코드: Lib/functools.py

functools 모듈은 고차 함수를 위한 것입니다: 다른 함수에 작용하거나 다른 함수를 반환하는 함수. 일반적으로, 모든 콜러블 객체는 이 모듈의 목적상 함수로 취급될 수 있습니다.

functools 모듈은 다음 함수를 정의합니다:

@functools.cache(user_function)¶

단순하고 가벼운 무제한 함수 캐시. 때때로 “memoize”라고도 합니다.

Returns the same as lru_cache(maxsize=None), creating a thin wrapper around a dictionary lookup for the function arguments. Because it never needs to evict old values, this is smaller and faster than lru_cache() with a size limit.

예를 들면:

@cache
def factorial(n):
    return n * factorial(n-1) if n else 1

>>> factorial(10)      # no previously cached result, makes 11 recursive calls
3628800
>>> factorial(5)       # just looks up cached value result
120
>>> factorial(12)      # makes two new recursive calls, the other 10 are cached
479001600

The cache is threadsafe so that the wrapped function can be used in multiple threads. This means that the underlying data structure will remain coherent during concurrent updates.

It is possible for the wrapped function to be called more than once if another thread makes an additional call before the initial call has been completed and cached.

버전 3.9에 추가.

@functools.cached_property(func)¶

클래스의 메서드를 값이 한 번 계산된 다음 인스턴스 수명 동안 일반 어트리뷰트로 캐시 되는 프로퍼티로 변환합니다. property()와 유사하고, 캐싱이 추가되었습니다. 비싸게 계산되고 그 외에는 사실상 불변인 인스턴스의 프로퍼티에 유용합니다.

예:

class DataSet:

    def __init__(self, sequence_of_numbers):
        self._data = tuple(sequence_of_numbers)

    @cached_property
    def stdev(self):
        return statistics.stdev(self._data)

cached_property()의 메커니즘은 property()와 다소 다릅니다. 일반 프로퍼티는 setter가 정의되지 않은 경우 어트리뷰트 쓰기를 차단합니다. 이와는 달리, cached_property는 쓰기를 허용합니다.

cached_property 데코레이터는 조회 시에만, 같은 이름의 어트리뷰트가 존재하지 않을 때만 실행됩니다. 실행되면, cached_property는 같은 이름의 어트리뷰트에 기록합니다. 후속 어트리뷰트 읽기와 쓰기는 cached_property 메서드보다 우선하며 일반 어트리뷰트처럼 작동합니다.

캐시 된 값은 어트리뷰트를 삭제하여 지울 수 있습니다. 이렇게 하면 cached_property 메서드가 다시 실행됩니다.

이 데코레이터는 PEP 412 키 공유 딕셔너리의 작동을 방해함에 유의하십시오. 이는 인스턴스 딕셔너리가 평소보다 더 많은 공간을 차지할 수 있음을 의미합니다.

또한, 이 데코레이터는 각 인스턴스의 __dict__ 어트리뷰트가 가변 매핑일 것을 요구합니다. 이는 메타 클래스(형 인스턴스의 __dict__ 어트리뷰트가 클래스 이름 공간에 대한 읽기 전용 프락시이기 때문에)와 __dict__를 정의된 슬롯 중 하나로 포함하지 않고 __slots__를 지정하는 것(이러한 클래스는 __dict__ 어트리뷰트를 전혀 제공하지 않기 때문에)과 같은 일부 형에서 작동하지 않음을 의미합니다.

가변 매핑을 사용할 수 없거나 공간 효율적인 키 공유가 필요하면, lru_cache() 위에 property()를 쌓아서 cached_property()와 유사한 효과를 얻을 수도 있습니다. 이것이 cached_property()와 어떻게 다른지에 관한 자세한 내용은 How do I cache method calls?을 찹조하세요.

버전 3.8에 추가.

functools.cmp_to_key(func)¶

구식 비교 함수를 키 함수로 변환합니다. (sorted(), min(), max(), heapq.nlargest(), heapq.nsmallest(), itertools.groupby()와 같은) 키 함수를 받아들이는 도구와 함께 사용됩니다. 이 함수는 주로 비교 함수 사용을 지원하는 파이썬 2에서 변환되는 프로그램의 전이 도구로 사용됩니다.

비교 함수는 두 개의 인자를 받아들이고, 그들을 비교하여, 작으면 음수, 같으면 0, 크면 양수를 반환하는 콜러블입니다. 키 함수는 하나의 인자를 받아들이고 정렬 키로 사용할 다른 값을 반환하는 콜러블입니다.

예:

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

정렬 예제와 간략한 정렬 자습서는 Sorting HOW TO를 참조하십시오.

버전 3.2에 추가.

@functools.lru_cache(user_function)¶

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

가장 최근의 maxsize 호출까지 저장하는 기억하는(memoizing) 콜러블 함수를 감싸는 데코레이터. 비싸거나 I/O 병목 함수가 같은 인자로 주기적으로 호출될 때 시간을 절약할 수 있습니다.

The cache is threadsafe so that the wrapped function can be used in multiple threads. This means that the underlying data structure will remain coherent during concurrent updates.

It is possible for the wrapped function to be called more than once if another thread makes an additional call before the initial call has been completed and cached.

결과를 캐시 하는 데 딕셔너리가 사용되기 때문에, 함수에 대한 위치와 키워드 인자는 해시 가능해야 합니다.

서도 다른 인자 패턴은 별도의 캐시 항목을 갖는 별개의 호출로 간주할 수 있습니다. 예를 들어, f(a=1, b=2)와 f(b=2, a=1)은 키워드 인자 순서가 다르며 두 개의 개별 캐시 항목을 가질 수 있습니다.

user_function이 지정되면, 콜러블이어야 합니다. 이는 lru_cache 데코레이터를 사용자 함수에 직접 적용 할 수 있도록 하며, maxsize를 기본값 128로 유지합니다:

@lru_cache
def count_vowels(sentence):
    return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')

maxsize가 None으로 설정되면, LRU 기능이 비활성화되고 캐시가 제한 없이 커질 수 있습니다.

If typed is set to true, function arguments of different types will be cached separately. If typed is false, the implementation will usually regard them as equivalent calls and only cache a single result. (Some types such as str and int may be cached separately even when typed is false.)

Note, type specificity applies only to the function’s immediate arguments rather than their contents. The scalar arguments, Decimal(42) and Fraction(42) are be treated as distinct calls with distinct results. In contrast, the tuple arguments ('answer', Decimal(42)) and ('answer', Fraction(42)) are treated as equivalent.

래핑 된 함수는 maxsize와 typed의 값을 표시하는 새 dict를 반환하는 cache_parameters() 함수로 인스트루먼트 됩니다. 이것은 정보 제공만을 위한 것입니다. 값을 변경해도 효과가 없습니다.

캐시의 효과를 측정하고 maxsize 매개 변수를 조정하는 것을 돕기 위해, 래핑 된 함수는 hits, misses, maxsize 및 currsize를 표시하는 네임드 튜플을 반환하는 cache_info() 함수로 인스트루먼트 됩니다.

데코레이터는 캐시를 지우거나 무효로 하기 위한 cache_clear() 함수도 제공합니다.

원래의 하부 함수는 __wrapped__ 어트리뷰트를 통해 액세스 할 수 있습니다. 이것은 인트로스펙션, 캐시 우회 또는 다른 캐시로 함수를 다시 래핑하는 데 유용합니다.

The cache keeps references to the arguments and return values until they age out of the cache or until the cache is cleared.

If a method is cached, the self instance argument is included in the cache. See How do I cache method calls?

An LRU (least recently used) cache works best when the most recent calls are the best predictors of upcoming calls (for example, the most popular articles on a news server tend to change each day). The cache’s size limit assures that the cache does not grow without bound on long-running processes such as web servers.

일반적으로, LRU 캐시는 이전에 계산된 값을 재사용하려고 할 때만 사용해야 합니다. 따라서, 부작용이 있는 함수, 각 호출에서 고유한 가변 객체를 만들어야 하는 함수 (가령 제너레이터와 비동기 함수), time()이나 random()과 같은 비순수(impure) 함수를 캐시 하는 것은 의미가 없습니다.

정적 웹 콘텐츠를 위한 LRU 캐시의 예:

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

>>> for n in 8, 290, 308, 320, 8, 218, 320, 279, 289, 320, 9991:
...     pep = get_pep(n)
...     print(n, len(pep))

>>> get_pep.cache_info()
CacheInfo(hits=3, misses=8, maxsize=32, currsize=8)

동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 구현하기 위해 캐시를 사용하여 피보나치 수를 효율적으로 계산하는 예:

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

버전 3.2에 추가.

버전 3.3에서 변경: typed 옵션을 추가했습니다.

버전 3.8에서 변경: user_function 옵션을 추가했습니다.

버전 3.9에서 변경: cache_parameters() 함수를 추가했습니다

@functools.total_ordering¶

하나 이상의 풍부한 비교(rich comparison) 순서 메서드를 정의하는 클래스를 주면, 이 클래스 데코레이터가 나머지를 제공합니다. 가능한 모든 풍부한 비교 연산을 지정하는 데 드는 노력이 단순화됩니다:

클래스는 __lt__(), __le__(), __gt__() 또는 __ge__() 중 하나를 정의해야 합니다. 또한, 클래스는 __eq__() 메서드를 제공해야 합니다.

예를 들면:

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__(self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

참고

이 데코레이터를 사용하면 올바르게 동작하는 전 순서(totally ordered) 형을 쉽게 만들 수 있지만, 파생된 비교 메서드에서 실행 속도가 느려지고 스택 트레이스가 더 복잡해지는 대가를 지불합니다. 성능 벤치마킹이 이것이 특정 응용 프로그램의 병목임을 가리키면, 6가지의 풍부한 비교 메서드를 모두 구현하여 속도를 쉽게 높일 수 있습니다.

참고

This decorator makes no attempt to override methods that have been declared in the class or its superclasses. Meaning that if a superclass defines a comparison operator, total_ordering will not implement it again, even if the original method is abstract.

버전 3.2에 추가.

버전 3.4에서 변경: Returning NotImplemented from the underlying comparison function for unrecognised types is now supported.

functools.partial(func, /, *args, **keywords)¶

호출될 때 위치 인자 args와 키워드 인자 keywords로 호출된 func처럼 동작하는 새 partial 객체를 반환합니다. 더 많은 인자가 호출에 제공되면, args에 추가됩니다. 추가 키워드 인자가 제공되면, keywords를 확장하고 대체합니다. 대략 다음과 동등합니다:

def partial(func, /, *args, **keywords):
    def newfunc(*fargs, **fkeywords):
        newkeywords = {**keywords, **fkeywords}
        return func(*args, *fargs, **newkeywords)
    newfunc.func = func
    newfunc.args = args
    newfunc.keywords = keywords
    return newfunc

partial()은 함수의 인자 및/또는 키워드의 일부를 “고정”하여 서명이 단순화된 새 객체를 생성하는 부분 함수 응용에 사용됩니다. 예를 들어, partial()을 사용하여 base 인자의 기본값이 2이면서 int() 함수 같은 동작을 하는 콜러블을 만들 수 있습니다:

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
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class functools.partialmethod(func, /, *args, **keywords)¶

직접 호출하기보다는 메서드 정의로 사용되도록 설계된 것을 제외하고는 partial과 같이 동작하는 새 partialmethod 디스크립터를 반환합니다.

func는 디스크립터나 콜러블이어야 합니다 (일반 함수처럼 둘 모두인 객체는 디스크립터로 처리됩니다).

func가 디스크립터(가령 일반 파이썬 함수, classmethod(), staticmethod(), abstractmethod() 또는 partialmethod의 다른 인스턴스)이면, __get__에 대한 호출은 하부 디스크립터에 위임되고, 적절한 partial 객체가 결과로 반환됩니다.

func가 디스크립터가 아닌 콜러블이면, 적절한 연결된 메서드가 동적으로 만들어집니다. 이것은 메서드로 사용될 때 일반 파이썬 함수처럼 작동합니다: partialmethod 생성자에 제공된 args와 keywords보다도 전에 self 인자가 첫 번째 위치 인자로 삽입됩니다.

예:

>>> class Cell:
...     def __init__(self):
...         self._alive = False
...     @property
...     def alive(self):
...         return self._alive
...     def set_state(self, state):
...         self._alive = bool(state)
...     set_alive = partialmethod(set_state, True)
...     set_dead = partialmethod(set_state, False)
...
>>> c = Cell()
>>> c.alive
False
>>> c.set_alive()
>>> c.alive
True

버전 3.4에 추가.

functools.reduce(function, iterable[, initializer])¶

Apply function of two arguments cumulatively to the items of iterable, from left to right, so as to reduce the iterable to a single value. For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates ((((1+2)+3)+4)+5). The left argument, x, is the accumulated value and the right argument, y, is the update value from the iterable. If the optional initializer is present, it is placed before the items of the iterable in the calculation, and serves as a default when the iterable is empty. If initializer is not given and iterable contains only one item, the first item is returned.

대략 다음과 동등합니다:

def reduce(function, iterable, initializer=None):
    it = iter(iterable)
    if initializer is None:
        value = next(it)
    else:
        value = initializer
    for element in it:
        value = function(value, element)
    return value

모든 중간값을 산출하는 이터레이터는 itertools.accumulate()를 참조하십시오.

@functools.singledispatch¶

함수를 싱글 디스패치 제네릭 함수로 변환합니다.

제네릭 함수를 정의하려면, @singledispatch 데코레이터로 데코레이트 하십시오. @singledispatch를 사용해서 함수를 정의할 때, 디스패치는 첫 번째 인자의 형으로 일어남에 유의하십시오:

>>> from functools import singledispatch
>>> @singledispatch
... def fun(arg, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Let me just say,", end=" ")
...     print(arg)

오버로드 된 구현을 함수에 추가하려면, 제네릭 함수의 register() 어트리뷰트를 사용하십시오. 데코레이터로 사용할 수 있습니다. 형으로 어노테이트 된 함수의 경우, 데코레이터는 첫 번째 인자의 형을 자동으로 유추합니다:

>>> @fun.register
... def _(arg: int, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Strength in numbers, eh?", end=" ")
...     print(arg)
...
>>> @fun.register
... def _(arg: list, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Enumerate this:")
...     for i, elem in enumerate(arg):
...         print(i, elem)

types.UnionType and typing.Union can also be used:

>>> @fun.register
... def _(arg: int | float, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Strength in numbers, eh?", end=" ")
...     print(arg)
...
>>> from typing import Union
>>> @fun.register
... def _(arg: Union[list, set], verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Enumerate this:")
...     for i, elem in enumerate(arg):
...         print(i, elem)
...

형 어노테이션을 사용하지 않는 코드의 경우, 적절한 형 인자를 데코레이터 자체에 명시적으로 전달할 수 있습니다:

>>> @fun.register(complex)
... def _(arg, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Better than complicated.", end=" ")
...     print(arg.real, arg.imag)
...

람다와 사전에 존재하는 함수를 등록할 수 있도록, register() 어트리뷰트를 다음과 같은 함수적인 형태로도 사용할 수 있습니다:

>>> def nothing(arg, verbose=False):
...     print("Nothing.")
...
>>> fun.register(type(None), nothing)

register() 어트리뷰트는 데코레이트 되지 않은 함수를 반환합니다. 이는 데코레이터 스태킹, 피클링 그리고 각 변형에 대한 단위 테스트를 독립적으로 만드는 것을 가능하게 합니다:

>>> @fun.register(float)
... @fun.register(Decimal)
... def fun_num(arg, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Half of your number:", end=" ")
...     print(arg / 2)
...
>>> fun_num is fun
False

호출되면, 제네릭 함수는 첫 번째 인자의 형에 따라 디스패치 합니다:

>>> fun("Hello, world.")
Hello, world.
>>> fun("test.", verbose=True)
Let me just say, test.
>>> fun(42, verbose=True)
Strength in numbers, eh? 42
>>> fun(['spam', 'spam', 'eggs', 'spam'], verbose=True)
Enumerate this:
0 spam
1 spam
2 eggs
3 spam
>>> fun(None)
Nothing.
>>> fun(1.23)
0.615

특정 형에 대해 등록된 구현이 없으면, 더 일반적인 구현을 찾는 데 메서드 결정 순서가 사용됩니다. @singledispatch로 데코레이트 된 원래 함수는 베이스 object 형으로 등록되어서, 더 나은 구현이 발견되지 않으면 사용됩니다.

구현이 추상 베이스 클래스에 등록되면, 베이스 클래스의 가상 서브 클래스는 그 구현으로 디스패치 됩니다:

>>> from collections.abc import Mapping
>>> @fun.register
... def _(arg: Mapping, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Keys & Values")
...     for key, value in arg.items():
...         print(key, "=>", value)
...
>>> fun({"a": "b"})
a => b

제네릭 함수가 주어진 형에 대해 어떤 구현을 선택하는지 확인하려면 dispatch() 어트리뷰트를 사용하십시오:

>>> fun.dispatch(float)
<function fun_num at 0x1035a2840>
>>> fun.dispatch(dict)    # note: default implementation
<function fun at 0x103fe0000>

등록된 모든 구현에 액세스하려면, 읽기 전용 registry 어트리뷰트를 사용하십시오:

>>> fun.registry.keys()
dict_keys([<class 'NoneType'>, <class 'int'>, <class 'object'>,
          <class 'decimal.Decimal'>, <class 'list'>,
          <class 'float'>])
>>> fun.registry[float]
<function fun_num at 0x1035a2840>
>>> fun.registry[object]
<function fun at 0x103fe0000>

버전 3.4에 추가.

버전 3.7에서 변경: register() 어트리뷰트는 이제 형 어노테이션 사용을 지원합니다.

버전 3.11에서 변경: register() 어트리뷰트는 이제 형 어노테이션에 types.UnionType과 typing.Union을 지원합니다.

class functools.singledispatchmethod(func)¶

메서드를 싱글 디스패치 제네릭 함수로 변환합니다.

제네릭 메서드를 정의하려면, @singledispatchmethod 데코레이터로 장식하십시오. @singledispatchmethod를 사용해서 함수를 정의할 때, 디스패치는 첫 번째 self나 cls가 아닌 인자의 형에 따라 일어남에 유의하십시오:

class Negator:
    @singledispatchmethod
    def neg(self, arg):
        raise NotImplementedError("Cannot negate a")

    @neg.register
    def _(self, arg: int):
        return -arg

    @neg.register
    def _(self, arg: bool):
        return not arg

@singledispatchmethod는 @classmethod와 같은 다른 데코레이터와의 중첩을 지원합니다. dispatcher.register를 허용하기 위해, singledispatchmethod는 가장 바깥 데코레이터이어야 함에 유의하십시오. 다음은 neg 메서드가 클래스의 인스턴스가 아니라 클래스에 연결되는 Negator 클래스입니다:

class Negator:
    @singledispatchmethod
    @classmethod
    def neg(cls, arg):
        raise NotImplementedError("Cannot negate a")

    @neg.register
    @classmethod
    def _(cls, arg: int):
        return -arg

    @neg.register
    @classmethod
    def _(cls, arg: bool):
        return not arg

다른 유사한 데코레이터에도 같은 패턴을 사용할 수 있습니다: @staticmethod, @abstractmethod 및 기타.

버전 3.8에 추가.

functools.update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)¶

Update a wrapper function to look like the wrapped function. The optional arguments are tuples to specify which attributes of the original function are assigned directly to the matching attributes on the wrapper function and which attributes of the wrapper function are updated with the corresponding attributes from the original function. The default values for these arguments are the module level constants WRAPPER_ASSIGNMENTS (which assigns to the wrapper function’s __module__, __name__, __qualname__, __annotations__ and __doc__, the documentation string) and WRAPPER_UPDATES (which updates the wrapper function’s __dict__, i.e. the instance dictionary).

내부 검사와 기타 목적(예를 들어 lru_cache()와 같은 캐싱 데코레이터 우회)을 위해 원래 함수에 액세스 할 수 있도록, 이 함수는 래핑 되는 함수를 가리키는 __wrapped__ 어트리뷰트를 wrapper에 자동으로 추가합니다.

이 함수의 주요 용도는 데코레이트 된 함수를 래핑하고 wrapper를 반환하는 데코레이터 함수에서 사용하는 것입니다. wrapper 함수가 갱신되지 않으면, 반환된 함수의 메타 데이터는 원래 함수 정의가 아닌 wrapper 정의를 반영하게 되어 일반적으로 도움이 되지 않습니다.

update_wrapper()는 함수 이외의 콜러블과 함께 사용할 수 있습니다. 래핑 되는 객체에서 누락된 assigned나 updated로 이름 지정된 어트리뷰트는 무시됩니다 (즉, 이 함수는 wrapper 함수에서 그 어트리뷰트를 설정하려고 시도하지 않습니다). wrapper 함수 자체에 updated에 이름 지정된 어트리뷰트가 없으면 여전히 AttributeError가 발생합니다.

버전 3.2에서 변경: The __wrapped__ attribute is now automatically added. The __annotations__ attribute is now copied by default. Missing attributes no longer trigger an AttributeError.

버전 3.4에서 변경: __wrapped__ 어트리뷰트는 이제 해당 함수가 __wrapped__ 어트리뷰트를 정의한 경우에도 항상 래핑 된 함수를 참조합니다. (bpo-17482를 참조하십시오)

@functools.wraps(wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)¶

래퍼 함수를 정의할 때 함수 데코레이터로 update_wrapper()를 호출하기 위한 편의 함수입니다. partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated)와 동등합니다. 예를 들면:

>>> from functools import wraps
>>> def my_decorator(f):
...     @wraps(f)
...     def wrapper(*args, **kwds):
...         print('Calling decorated function')
...         return f(*args, **kwds)
...     return wrapper
...
>>> @my_decorator
... def example():
...     """Docstring"""
...     print('Called example function')
...
>>> example()
Calling decorated function
Called example function
>>> example.__name__
'example'
>>> example.__doc__
'Docstring'

이 데코레이터 팩토리를 사용하지 않으면, example 함수의 이름은 'wrapper'가 되고, 원래 example()의 독스트링은 잃어버리게 됩니다.