"functools" — Fonctions d'ordre supérieur et opérations sur des objets appelables
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**Code source :** Lib/functools.py

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Le module "functools" concerne les fonctions d'ordre supérieur : des
fonctions qui agissent sur, ou renvoient, d'autres fonctions. En
général, tout objet appelable peut être considéré comme une fonction
dans la description de ce module.

Le module "functools" définit les fonctions suivantes :

@functools.cache(user_function)

   Fonction de cache très simple et sans limite de taille. Cette
   technique est parfois appelée « mémoïsation ».

   Identique à "lru_cache(maxsize=None)". Crée une surcouche légère
   avec une recherche dans un dictionnaire indexé par les arguments de
   la fonction. Comme elle ne nettoie jamais les anciennes entrées,
   elle est plus simple et plus rapide que "lru_cache()" avec une
   limite.

   Par exemple :

      @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

   Nouveau dans la version 3.9.

@functools.cached_property(func)

   Transform a method of a class into a property whose value is
   computed once and then cached as a normal attribute for the life of
   the instance. Similar to "property()", with the addition of
   caching. Useful for expensive computed properties of instances that
   are otherwise effectively immutable.

   Exemple :

      class DataSet:

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

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

   The mechanics of "cached_property()" are somewhat different from
   "property()".  A regular property blocks attribute writes unless a
   setter is defined. In contrast, a *cached_property* allows writes.

   The *cached_property* decorator only runs on lookups and only when
   an attribute of the same name doesn't exist.  When it does run, the
   *cached_property* writes to the attribute with the same name.
   Subsequent attribute reads and writes take precedence over the
   *cached_property* method and it works like a normal attribute.

   The cached value can be cleared by deleting the attribute.  This
   allows the *cached_property* method to run again.

   Note, this decorator interferes with the operation of **PEP 412**
   key-sharing dictionaries.  This means that instance dictionaries
   can take more space than usual.

   Also, this decorator requires that the "__dict__" attribute on each
   instance be a mutable mapping. This means it will not work with
   some types, such as metaclasses (since the "__dict__" attributes on
   type instances are read-only proxies for the class namespace), and
   those that specify "__slots__" without including "__dict__" as one
   of the defined slots (as such classes don't provide a "__dict__"
   attribute at all).

   If a mutable mapping is not available or if space-efficient key
   sharing is desired, an effect similar to "cached_property()" can be
   achieved by a stacking "property()" on top of "cache()":

      class DataSet:
          def __init__(self, sequence_of_numbers):
              self._data = sequence_of_numbers

          @property
          @cache
          def stdev(self):
              return statistics.stdev(self._data)

   Nouveau dans la version 3.8.

functools.cmp_to_key(func)

   Transforme une fonction de comparaison à l'ancienne en une
   *fonction clé*.  Utilisé avec des outils qui acceptent des
   fonctions clef (comme "sorted()", "min()", "max()",
   "heapq.nlargest()", "heapq.nsmallest()", "itertools.groupby()").
   Cette fonction est destinée au portage de fonctions python 2
   utilisant des fonctions de comparaison vers Python 3.

   Une fonction de comparaison est un appelable qui prend deux
   arguments, les compare, et renvoie un nombre négatif pour
   l'infériorité, zéro pour l'égalité ou un nombre positif pour la
   supériorité.  Une fonction de clé est un appelable qui prend un
   argument et retourne une autre valeur qui sera utilisée comme clé
   de tri.

   Exemple :

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

   Pour des exemples de tris et un bref tutoriel, consultez Guide pour
   le tri.

   Nouveau dans la version 3.2.

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

   Décorateur qui englobe une fonction avec un appelable mémoïsant qui
   enregistre jusqu'à *maxsize* appels récents. Cela peut gagner du
   temps quand une fonction coûteuse en ressources est souvent appelée
   avec les mêmes arguments.

   Comme un dictionnaire est utilisé pour mettre en cache les
   résultats, les arguments positionnels et nommés de la fonction
   doivent être hachables.

   Des agencements différents des arguments peuvent être considérés
   comme des appels différents avec chacun leur propre entrée dans le
   cache. Par exemple, *f(a=1, b=2)* et *f(b=2, a=1)* n'ont pas leurs
   arguments dans le même ordre et peuvent donc avoir des entrées
   distinctes dans le cache.

   Si *user_function* est défini, ce doit être un appelable. Ceci
   permet à *lru_cache* d'être appliqué directement sur une fonction
   de l'utilisateur, sans préciser *maxsize* (qui est alors défini à
   sa valeur par défaut, 128) :

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

   Si *maxsize* est à "None", la fonctionnalité LRU est désactivée et
   le cache peut grossir sans limite.

   Si *typed* est vrai, les arguments de différents types seront mis
   en cache séparément.  Par exemple, "f(3)" et "f(3.0)" seront
   considérés comme des appels distincts avec des résultats distincts.

   La fonction encapsulée est initialisée par la fonction
   "cache_parameters()" qui renvoie un "dict" contenant les valeurs de
   *maxsize* et de *typed*. Cela ne sert qu'au débogage, changer ces
   valeurs n'a pas d'incidence.

   Pour aider à mesurer l'efficacité du cache et ajuster le paramètre
   *maxsize*, la fonction englobée est surveillée avec une fonction
   "cache_info()" qui renvoie un *named tuple* affichant les *hits*,
   *misses*, *maxsize* et *currsize*.  Dans un environnement
   *multithread*, les succès et échecs d'appel du cache sont
   approximatifs.

   Le décorateur fournit également une fonction "cache_clear()" pour
   vider ou invalider le cache.

   La fonction sous-jacente originale est accessible à travers
   l'attribut "__wrapped__".  Ceci est utile pour l'introspection,
   pour outrepasser le cache, ou pour ré-englober la fonction avec un
   cache différent.

   Un cache LRU (*least recently used*) fonctionne de manière optimale
   lorsque les appels récents sont les prochains appels les plus
   probables (par exemple, les articles les plus lus d'un serveur
   d'actualités ont tendance à ne changer que d'un jour à l'autre). La
   taille limite du cache permet de s'assurer que le cache ne
   grossisse pas sans limite dans les processus à longue durée de vie
   comme les serveurs Web.

   En général, le cache LRU ne doit être utilisé que quand vous voulez
   ré-utiliser les valeurs déjà calculées. Ainsi, cela n'a pas de sens
   de mettre un cache sur une fonction qui a des effets de bord, qui
   doit créer un objet mutable distinct à chaque appel ou des
   fonctions *impures* telles que "!time()" ou "!random()".

   Exemple d'un cache LRU pour du contenu web statique :

      @lru_cache(maxsize=32)
      def get_pep(num):
          'Retrieve text of a Python Enhancement Proposal'
          resource = 'https://www.python.org/dev/peps/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)

   Exemple de calcul efficace de la suite de Fibonacci en utilisant un
   cache pour implémenter la technique de programmation dynamique :

      @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)

   Nouveau dans la version 3.2.

   Modifié dans la version 3.3: L'option *typed* a été ajoutée.

   Modifié dans la version 3.8: Ajout de l'option *user_function*.

   Nouveau dans la version 3.9: Ajout de la fonction
   "cache_parameters()"

@functools.total_ordering

   A partir d'une classe définissant une ou plusieurs méthodes de
   comparaison riches, ce décorateur de classe fournit le reste.  Ceci
   simplifie l'effort à fournir dans la spécification de toutes les
   opérations de comparaison riche :

   La classe doit définir au moins une de ces méthodes "__lt__()",
   "__le__()", "__gt__()", or "__ge__()". De plus, la classe doit
   fournir une méthode "__eq__()".

   Par exemple :

      @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()))

   Note:

     Même si ce décorateur permet de créer des types ordonnables
     facilement, cela vient avec un *coût* d'exécution et des traces
     d'exécution complexes pour les méthodes de comparaison dérivées.
     Si des tests de performances le révèlent comme un goulot
     d'étranglement, l'implémentation manuelle des six méthodes de
     comparaison riches résoudra normalement vos problèmes de
     rapidité.

   Nouveau dans la version 3.2.

   Modifié dans la version 3.4: Retourner NotImplemented dans les
   fonction de comparaison sous-jacentes pour les types non reconnus
   est maintenant supporté.

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

   Retourne un nouvel objet partiel qui, quand il est appelé,
   fonctionne comme *func* appelée avec les arguments positionnels
   *args* et les arguments nommés *keywords*. Si plus d'arguments sont
   fournis à l'appel, ils sont ajoutés à *args*. Si plus d'arguments
   nommés sont fournis, ils étendent et surchargent *keywords*. À peu
   près équivalent à :

      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()" est utilisé pour une application de fonction partielle
   qui "gèle" une portion des arguments et/ou mots-clés d'une fonction
   donnant un nouvel objet avec une signature simplifiée.  Par
   exemple, "partial()" peut être utilisé pour créer un appelable qui
   se comporte comme la fonction "int()" ou l'argument *base* est deux
   par défaut :

   >>> 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)

   Retourne un nouveau descripteur "partialmethod" qui se comporte
   comme "partial" sauf qu'il est fait pour être utilisé comme une
   définition de méthode plutôt que d'être appelé directement.

   *func* doit être un *descriptor* ou un appelable (les objets qui
   sont les deux, comme les fonction normales, sont gérés comme des
   descripteurs).

   Quand *func* est un descripteur (comme une fonction Python normale,
   "classmethod()", "staticmethod()", "abstractmethod()" ou une autre
   instance de "partialmethod"), les appels à "__get__" sont délégués
   au descripteur sous-jacent, et un objet partiel approprié est
   renvoyé comme résultat.

   Quand *func* est un appelable non-descripteur, une méthode liée
   appropriée est crée dynamiquement. Elle se comporte comme une
   fonction Python normale quand elle est utilisée comme méthode :
   l'argument *self* sera inséré comme premier argument positionnel,
   avant les *args* et *keywords* fournis au constructeur
   "partialmethod".

   Exemple :

      >>> 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

   Nouveau dans la version 3.4.

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

   Applique *function* avec deux arguments cumulativement aux éléments
   de *iterable*, de gauche à droite, pour réduire la séquence à une
   valeur unique. Par exemple, "reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4,
   5])" calcule "((((1+2)+3)+4)+5)". L'argument de gauche, *x*, est la
   valeur de cumul et celui de droite, *y*, est la valeur mise à jour
   depuis *iterable*. Si l'argument optionnel *initializer* est
   présent, il est placé avant les éléments de la séquence dans le
   calcul, et sert de valeur par défaut quand la séquence est vide. Si
   *initializer* n'est pas renseigné et que *iterable* ne contient
   qu'un élément, le premier élément est renvoyé.

   À peu près équivalent à :

      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

   Voir "itertools.accumulate()" pour un itérateur qui génère toutes
   les valeurs intermédiaires.

@functools.singledispatch

   Transforme une fonction en une *fonction générique* *single-
   dispatch*.

   To define a generic function, decorate it with the
   "@singledispatch" decorator. When defining a function using
   "@singledispatch", note that the dispatch happens on the type of
   the first argument:

      >>> 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)

   Pour le code qui n’utilise pas les indications de type, le type
   souhaité peut être passé explicitement en argument au décorateur :

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

   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

   Quand elle est appelée, la fonction générique distribue sur le type
   du premier argument :

      >>> 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

   Where there is no registered implementation for a specific type,
   its method resolution order is used to find a more generic
   implementation. The original function decorated with
   "@singledispatch" is registered for the base "object" type, which
   means it is used if no better implementation is found.

   If an implementation is registered to an *abstract base class*,
   virtual subclasses of the base class will be dispatched to that
   implementation:

      >>> 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

   To check which implementation the generic function will choose for
   a given type, use the "dispatch()" attribute:

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

   Pour accéder à toutes les implémentations enregistrées, utiliser
   l'attribut en lecture seule "registry" :

      >>> 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>

   Nouveau dans la version 3.4.

   Modifié dans la version 3.7: The "register()" attribute now
   supports using type annotations.

class functools.singledispatchmethod(func)

   Transforme une méthode en une *fonction générique* *single-
   dispatch*.

   To define a generic method, decorate it with the
   "@singledispatchmethod" decorator. When defining a function 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", "@abstractmethod", and others.

   Nouveau dans la version 3.8.

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

   Met à jour la fonction *wrapper* pour ressembler à la fonction
   *wrapped*. Les arguments optionnels sont des *n*-uplets pour
   spécifier quels attributs de la fonction originale sont assignés
   directement aux attributs correspondants sur la fonction englobante
   et quels attributs de la fonction englobante sont mis à jour avec
   les attributs de la fonction originale. Les valeurs par défaut de
   ces arguments sont les constantes au niveau du module
   "WRAPPER_ASSIGNMENTS" (qui assigne "__module__", "__name__",
   "__qualname__", "__annotations__" et "__doc__", la chaîne de
   documentation, depuis la fonction englobante) et "WRAPPER_UPDATES"
   (qui met à jour le "__dict__" de la fonction englobante,
   c'est-à-dire le dictionnaire de l'instance).

   Pour autoriser l'accès à la fonction originale pour l'introspection
   ou à d'autres fins (par ex. outrepasser l'accès à un décorateur de
   cache comme "lru_cache()"), cette fonction ajoute automatiquement
   un attribut "__wrapped__" qui référence la fonction englobée.

   La principale utilisation de cette fonction est dans les
   *décorateurs* qui renvoient une nouvelle fonction. Si la fonction
   crée n'est pas mise à jour, ses métadonnées refléteront sa
   définition dans le décorateur, au lieu de la définition originale,
   métadonnées souvent bien moins utiles.

   "update_wrapper()" peut être utilisé avec des appelables autres que
   des fonctions. Tout attribut défini dans *assigned* ou *updated*
   qui ne sont pas l'objet englobé sont ignorés (cette fonction
   n'essaiera pas de les définir dans la fonction englobante).
   "AttributeError" est toujours levée si le fonction englobante elle
   même a des attributs non existants dans *updated*.

   Nouveau dans la version 3.2: Ajout automatique de l'attribut
   "__wrapped__".

   Nouveau dans la version 3.2: Copie de l'attribut "__annotations__"
   par défaut.

   Modifié dans la version 3.2: Les attributs manquants ne lèvent plus
   d'exception "AttributeError".

   Modifié dans la version 3.4: L'attribut "__wrapped__" renvoie
   toujours la fonction englobée, même si cette fonction définit un
   attribut "__wrapped__". (voir bpo-17482)

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

   Ceci est une fonction d'aide pour appeler "update_wrapper()"  comme
   décorateur de fonction lors de la définition d'une fonction
   englobante.  C'est équivalent à  "partial(update_wrapper,
   wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated)". Par exemple
   :

      >>> 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'

   Sans l'utilisation de cette usine à décorateur, le nom de la
   fonction d'exemple aurait été "'wrapper'", et la chaîne de
   documentation de la fonction "example()" originale aurait été
   perdue.


Objets "partial"
================

Les objets "partial" sont des objets appelables créés par "partial()".
Ils ont trois attributs en lecture seule :

partial.func

   Un objet ou une fonction appelable.  Les appels à l'objet "partial"
   seront transmis à "func" avec les nouveaux arguments et mots-clés.

partial.args

   Les arguments positionnels qui seront ajoutés avant les arguments
   fournis lors de l'appel d'un objet "partial".

partial.keywords

   Les arguments nommés qui seront fournis quand l'objet "partial" est
   appelé.

Les objets "partial" sont comme des objets "function" de par le fait
qu'il sont appelables, référençables, et peuvent avoir des attributs.
Il y a cependant des différences importantes.  Par exemple, les
attributs "__name__" et "__doc__" ne sont pas créés automatiquement.
De plus, les objets "partial" définis dans les classes se comportent
comme des méthodes statiques et ne se transforment pas en méthodes
liées durant la recherche d'attributs dans l'instance.
