Module_functools.md

Модуль functools

---

1. @functools.lru_cache - Пример использования функции мемоизатора, также для этой функции будет доступен новый метод .cache_info() для вывода содержимого кеша.

    import functools

    @functools.lru_cache(maxsize=128)
    def function(a, b):
        return a * b

    print(function(2, 5))
    print(function.cache_info())

    print(function(20, 50))
    print(function.cache_info())

    # Вывод
     
    # 10
    # CacheInfo(hits=0, misses=1, maxsize=128, currsize=1)
     
    # 1000
    # CacheInfo(hits=0, misses=2, maxsize=128, currsize=2)

---

Декораторы и functools, wraps(), update_wrapper()

Интересная вещь! Когда мы создаем декораторы, то у оборачиваемой функции есть свой набор атрибутов, такие как: __doc__ __name__ __module__

Эти атрибуты заменяются на содержимое функции обертки, и это не хорошо, это можно изменить присвоив этим атрибутам данные оборачиваемой функции, вот пример:

    def trace(function):
        def inner(*args, **kwargs):
            print('Название:{} Аргументы: {} {}'.format(function.__name__, args, kwargs))
            return function(*args, **kwargs)
        inner.__doc__ = function.__doc__
        inner.__name__ = function.__name__
        inner.__module__ = function.__module__
        return inner

    @trace
    def foo(x):
        """I am do anything useful"""
        return x

    print(foo(48))
    print('foo.__doc__ = ', foo.__doc__)
    print('foo.__name__ = ', foo.__name__)
    print('foo.__module__ = ', foo.__module__)

    # Вывод
    # 48
    # foo.__doc__ =  I am do anything useful
    # foo.__name__ =  foo
    # foo.__module__ =  __main__

Таким образом мы сохраняем атрибуты и не выдаем внутреннее содержимое нашего декоратора, это поведение можно реализовать самостоятельно как это было в примере, но это уже реализовано в functools

Для этого есть целых 2 метода:

1. @functools.wraps(function) - реализация через декоратор.

2. functools.update_wrapper(inner, function) - реализация просто через функцию.