# `functools` — Higher-order functions and operations on callable objects

Código fuente: Lib/functools.py

El módulo `functools` es para funciones de orden superior: funciones que actúan o retornan otras funciones. En general, cualquier objeto invocable puede ser tratado como una función para los propósitos de este módulo.

El módulo `functools` define las siguientes funciones:

@functools.cache(user_function)

  Caché de funciones ilimitado, ligero y simple. Aveces llamado «memoización».

  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.

  Por ejemplo:

      @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)    # no new calls, just returns the cached result
      120
      >>> factorial(12)   # two new recursive calls, factorial(10) is 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.

  Added in version 3.9.

@functools.cached_property(func)

  Transforma un método de una clase en una propiedad cuyo valor se computa una vez y luego se almacena como un atributo normal durante la vida de la instancia. Similar a `property()`, con la adición de caching. Útil para propiedades calculadas costosas de instancias que de otra manera son efectivamente inmutables.

  Ejemplo:

      class DataSet:

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

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

  La mecánica de `cached_property()` es algo diferente de `property()`. Un atributo de bloques de propiedad normal escribe a menos que se defina un establecedor. Por el contrario, cached_property permite escrituras.

  El decorador cached_property solo se ejecuta en búsquedas y solo cuando no existe un atributo con el mismo nombre. Cuando se ejecuta, cached_property escribe en el atributo con el mismo nombre. Las lecturas y escrituras de atributos posteriores tienen prioridad sobre el método cached_property y funciona como un atributo normal.

  El valor en caché se puede borrar eliminando el atributo. Esto permite que el método cached_property se ejecute nuevamente.

  The cached_property does not prevent a possible race condition in multi-threaded usage. The getter function could run more than once on the same instance, with the latest run setting the cached value. If the cached property is idempotent or otherwise not harmful to run more than once on an instance, this is fine. If synchronization is needed, implement the necessary locking inside the decorated getter function or around the cached property access.

  Tenga en cuenta que este decorador interfiere con el funcionamiento de diccionarios de intercambio de claves PEP 412. Esto significa que los diccionarios de instancias pueden ocupar más espacio de lo habitual.

  Además, este decorador requiere que el atributo `__dict__` en cada instancia sea un mapeo mutable. Esto significa que no funcionará con algunos tipos, como las metaclases (ya que los atributos `__dict__` en las instancias de tipos son proxies de solo lectura para el espacio de nombres de la clase) y aquellos que especifican `__slots__` sin incluir `__dict__` como una de las ranuras definidas (ya que tales clases no proporcionan un atributo `__dict__` en absoluto).

  If a mutable mapping is not available or if space-efficient key sharing is desired, an effect similar to `cached_property()` can also be achieved by stacking `property()` on top of `lru_cache()`. See ¿Cómo cacheo llamadas de método? for more details on how this differs from `cached_property()`.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.12: Prior to Python 3.12, `cached_property` included an undocumented lock to ensure that in multi-threaded usage the getter function was guaranteed to run only once per instance. However, the lock was per-property, not per-instance, which could result in unacceptably high lock contention. In Python 3.12+ this locking is removed.

functools.cmp_to_key(func)

  Transformar una función de comparación de estilo antiguo en una key function. Se utiliza con herramientas que aceptan funciones clave (como `sorted()`, `min()`, `max()`, `heapq.nlargest()`, `heapq.nsmallest()`, `itertools.groupby()`). Esta función se utiliza principalmente como una herramienta de transición para los programas que se están convirtiendo a partir de Python 2, que soportaba el uso de funciones de comparación.

  Una función de comparación es cualquier invocable que acepta dos argumentos, los compara y devuelve un número negativo para menor que, cero para igualdad o un número positivo para mayor que. Una función clave es una función invocable que acepta un argumento y devuelve otro valor para usar como clave de ordenación.

  Ejemplo:

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

  Para ejemplos de clasificación y un breve tutorial de clasificación, ver Sorting Techniques.

  Added in version 3.2.

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

  Decorador para envolver una función con un memorizador invocable que guarda hasta el maxsize de las llamadas más recientes. Puede salvar el tiempo cuando una función costosa o de E/S es llamada periódicamente con los mismos argumentos.

  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.

  Since a dictionary is used to cache results, the positional and keyword arguments to the function must be hashable.

  Los patrones de argumentos distintos pueden considerarse llamadas distintas con entradas de memoria caché separadas. Por ejemplo, `f(a=1, b=2)` y `f(b=2, a=1)` difieren en el orden de sus argumentos de palabras clave y pueden tener dos entradas de caché separadas.

  Si se especifica user_function, debe ser una llamada. Esto permite que el decorador lru_cache se aplique directamente a una función de usuario, dejando el maxsize en su valor por defecto de 128:

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

  Si maxsize está configurado como `None`, la función LRU está desactivada y la caché puede crecer sin límites.

  Si typed se establece en verdadero, los argumentos de función de diferentes tipos se almacenarán en caché por separado. Si typed es falso, la implementación generalmente las considerará como llamadas equivalentes y solo almacenará en caché un único resultado. (Algunos tipos como str y int pueden almacenarse en caché por separado incluso cuando typed es falso).

  Tenga en cuenta que la especificidad de tipo se aplica solo a los argumentos inmediatos de la función en lugar de a su contenido. Los argumentos escalares, `Decimal(42)` y `Fraction(42)` se tratan como llamadas distintas con resultados distintos. Por el contrario, los argumentos de tupla `('answer', Decimal(42))` y `('answer', Fraction(42))` se tratan como equivalentes.

  The wrapped function is instrumented with a `cache_parameters()` function that returns a new `dict` showing the values for maxsize and typed. This is for information purposes only. Mutating the values has no effect.

  To help measure the effectiveness of the cache and tune the maxsize parameter, the wrapped function is instrumented with a `cache_info()` function that returns a named tuple showing hits, misses, maxsize and currsize.

  The decorator also provides a `cache_clear()` function for clearing or invalidating the cache.

  La función subyacente original es accesible a través del atributo `__wrapped__`. Esto es útil para la introspección, para evitar el caché, o para volver a envolver la función con un caché diferente.

  La caché mantiene referencias de los argumentos y retorna los valores hasta que se caduquen de la caché o hasta que se borre la caché.

  Si un método se almacena en caché, el argumento de la instancia `self` se incluye en el caché. Ver ¿Cómo cacheo llamadas de método?

  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.

  In general, the LRU cache should only be used when you want to reuse previously computed values. Accordingly, it doesn’t make sense to cache functions with side-effects, functions that need to create distinct mutable objects on each call (such as generators and async functions), or impure functions such as time() or random().

  Ejemplo de un caché de la LRU para contenido web estático:

      @lru_cache(maxsize=32)
      def get_pep(num):
          'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
          resource = f'https://peps.python.org/pep-{num:04d}'
          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)

  Ejemplo de computar eficientemente los números de Fibonacci usando una memoria caché para implementar una técnica de programación dinámica:

      @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)

  Added in version 3.2.

  Distinto en la versión 3.3: Añadida la opción typed option.

  Distinto en la versión 3.8: Añadida la opción user_function.

  Distinto en la versión 3.9: Added the function `cache_parameters()`

@functools.total_ordering

  Dada una clase que define uno o más métodos de ordenamiento de comparación ricos, este decorador de clase suministra el resto. Esto simplifica el esfuerzo de especificar todas las posibles operaciones de comparación rica:

  The class must define one of `__lt__()`, `__le__()`, `__gt__()`, or `__ge__()`. In addition, the class should supply an `__eq__()` method.

  Por ejemplo:

      @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()))

  Nota

  Mientras que este decorador facilita la creación de tipos bien comportados y totalmente ordenados, does a costa de una ejecución más lenta y de trazos de pila (stack traces) más complejos para los métodos de comparación derivados. Si la evaluación comparativa del rendimiento indica que se trata de un cuello de botella para una aplicación determinada, la aplicación de los seis métodos de comparación ricos en su lugar es probable que proporcione un fácil aumento de la velocidad.

  Nota

  Este decorador no intenta anular métodos que han sido declarados en la clase sus superclases. Lo que significa que si una superclase define un operador de comparación, total_ordering no lo implementará de nuevo, incluso si el método original es abstracto.

  Added in version 3.2.

  Distinto en la versión 3.4: Returning `NotImplemented` from the underlying comparison function for unrecognised types is now supported.

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

  Retorna un nuevo partial object que cuando sea llamado se comportará como func llamado con los argumentos posicionales args y los argumentos de palabras clave keywords. Si se suministran más argumentos a la llamada, se añaden a args. Si se suministran más argumentos de palabras clave, se extienden y anulan las keywords. Aproximadamente equivalente a:

      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

  El `partial()` se utiliza para la aplicación de funciones parciales que «congela» (freezes) alguna porción de los argumentos y/o palabras clave de una función dando como resultado un nuevo objeto con una firma simplificada. Por ejemplo, `partial()` puede usarse para crear una llamada que se comporte como la función `int()` donde el argumento base tiene un valor por defecto de dos:

      >>> from functools import partial
      >>> basetwo = partial(int, base=2)
      >>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
      >>> basetwo('10010')
      18

class functools.partialmethod(func, /, *args, **keywords)

  Retorna un nuevo descriptor `partialmethod` que se comporta como `partial` excepto que está diseñado para ser usado como una definición de método en lugar de ser directamente invocable.

  func debe ser un descriptor o un invocable (los objetos que son ambos, como las funciones normales, se manejan como descriptores).

  When func is a descriptor (such as a normal Python function, `classmethod()`, `staticmethod()`, `abstractmethod()` or another instance of `partialmethod`), calls to `__get__` are delegated to the underlying descriptor, and an appropriate partial object returned as the result.

  Cuando func es una llamada no descriptiva, se crea dinámicamente un método de unión apropiado. Esto se comporta como una función Python normal cuando se usa como método: el argumento self se insertará como el primer argumento posicional, incluso antes de las args y keywords suministradas al constructor `partialmethod`.

  Ejemplo:

      >>> 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

  Added in version 3.4.

functools.reduce(function, iterable, [initial, ]/)

  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 initial 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 initial is not given and iterable contains only one item, the first item is returned.

  Aproximadamente equivalente a:

      initial_missing = object()

      def reduce(function, iterable, initial=initial_missing, /):
          it = iter(iterable)
          if initial is initial_missing:
              value = next(it)
          else:
              value = initial
          for element in it:
              value = function(value, element)
          return value

  Ver `itertools.accumulate()` para un iterador que produce todos los valores intermedios.

@functools.singledispatch

  Transformar una función en una single-dispatch generic function.

  Para definir una función genérica, decórala con el decorador `@singledispatch`. Al definir una función usando `@singledispatch`, tenga en cuenta que el envío ocurre en el tipo del primer argumento:

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

  To add overloaded implementations to the function, use the `register()` attribute of the generic function, which can be used as a decorator. For functions annotated with types, the decorator will infer the type of the first argument automatically:

      >>> @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)

  También se pueden utilizar `types.UnionType` y `typing.Union`:

      >>> @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)
      ...

  Para el código que no utiliza anotaciones de tipo, el argumento de tipo apropiado puede ser pasado explícitamente al propio decorador:

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

  For code that dispatches on a collections type (e.g., `list`), but wants to typehint the items of the collection (e.g., `list[int]`), the dispatch type should be passed explicitly to the decorator itself with the typehint going into the function definition:

      >>> @fun.register(list)
      ... def _(arg: list[int], verbose=False):
      ...     if verbose:
      ...         print("Enumerate this:")
      ...     for i, elem in enumerate(arg):
      ...         print(i, elem)

  Nota

  At runtime the function will dispatch on an instance of a list regardless of the type contained within the list i.e. `[1,2,3]` will be dispatched the same as `["foo", "bar", "baz"]`. The annotation provided in this example is for static type checkers only and has no runtime impact.

  To enable registering lambdas and pre-existing functions, the `register()` attribute can also be used in a functional form:

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

  The `register()` attribute returns the undecorated function. This enables decorator stacking, `pickling`, and the creation of unit tests for each variant independently:

      >>> @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

  Cuando se llama, la función genérica despacha sobre el tipo del primer argumento:

      >>> 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

  Cuando no hay una implementación registrada para un tipo específico, se usa su orden de resolución de métodos para encontrar una implementación más genérica. La función original decorada con `@singledispatch` está registrada para el tipo base `object`, lo que significa que se usa si no se encuentra una implementación mejor.

  Si una implementación está registrada en un abstract base class, las subclases virtuales de la clase base se enviarán a esa implementación:

      >>> 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

  Para verificar qué implementación elegirá la función genérica para un tipo dado, use el atributo `dispatch()`:

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

  Para acceder a todas las implementaciones registradas, utilice el atributo `registry` de sólo lectura:

      >>> 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>

  Added in version 3.4.

  Distinto en la versión 3.7: The `register()` attribute now supports using type annotations.

  Distinto en la versión 3.11: The `register()` attribute now supports `types.UnionType` and `typing.Union` as type annotations.

class functools.singledispatchmethod(func)

  Transformar un método en un single-dispatch generic function.

  To define a generic method, decorate it with the `@singledispatchmethod` decorator. When defining a method using `@singledispatchmethod`, note that the dispatch happens on the type of the first non-self or non-cls argument:

      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

  `@singledispatchmethod` supports nesting with other decorators such as `@classmethod`. Note that to allow for `dispatcher.register`, `singledispatchmethod` must be the outer most decorator. Here is the `Negator` class with the `neg` methods bound to the class, rather than an instance of the class:

      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

  The same pattern can be used for other similar decorators: `@staticmethod`, `@~abc.abstractmethod`, and others.

  Added in version 3.8.

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__`, `__type_params__`, and `__doc__`, the documentation string) and `WRAPPER_UPDATES` (which updates the wrapper function’s `__dict__`, i.e. the instance dictionary).

  Para permitir el acceso a la función original para la introspección y otros propósitos (por ejemplo, evitando un decorador de caché como `lru_cache()`), esta función añade automáticamente un atributo `__wrapped__` al envoltorio que se refiere a la función que se está envolviendo.

  El principal uso previsto para esta función es en decorator functions que envuelven la función decorada y retornan el envoltorio. Si la función de envoltura no se actualiza, los metadatos de la función retornada reflejarán la definición de la envoltura en lugar de la definición de la función original, lo que normalmente no es de gran ayuda.

  `update_wrapper()` puede ser usado con otros invocables que no sean funciones. Cualquier atributo nombrado en assigned o updated que falte en el objeto que se está invoca se ignora (es decir, esta función no intentará establecerlos en la función de envoltura (wrapper)). `AttributeError` sigue apareciendo si la propia función de envoltura no tiene ningún atributo nombrado en updated.

  Distinto en la versión 3.2: The `__wrapped__` attribute is now automatically added. The `__annotations__` attribute is now copied by default. Missing attributes no longer trigger an `AttributeError`.

  Distinto en la versión 3.4: El atributo `__wrapped__` ahora siempre se refiere a la función envuelta, incluso si esa función definió un atributo `__wrapped__`. (see bpo-17482)

  Distinto en la versión 3.12: The `__type_params__` attribute is now copied by default.

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

  Esta es una función conveniente para invocar `update_wrapper()` como decorador de la función cuando se define una función de envoltura (wrapper). Es equivalente a `partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated)`. Por ejemplo:

      >>> 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'

  Without the use of this decorator factory, the name of the example function would have been `'wrapper'`, and the docstring of the original `example()` would have been lost.

## `partial` Objetos

Los objetos `partial` son objetos invocables creados por `partial()`. Tienen tres atributos de sólo lectura:

partial.func

  Un objeto o función invocable. Las llamadas al objeto `partial` serán reenviadas a `func` con nuevos argumentos y palabras clave.

partial.args

  Los argumentos posicionales de la izquierda que se prepararán para los argumentos posicionales proporcionados un llamado al objeto `partial`.

partial.keywords

  Los argumentos de la palabra clave que se suministrarán cuando se llame al objeto `partial`.

`partial` objects are like function objects in that they are callable, weak referenceable, and can have attributes. There are some important differences. For instance, the `__name__` and `function.__doc__` attributes are not created automatically. Also, `partial` objects defined in classes behave like static methods and do not transform into bound methods during instance attribute look-up.