10.2. functools — Fonctions de haut niveau et opérations sur des objets appelables

Code source : Lib/functools.py


Le module functools est utilisé pour des fonctions de haut niveau : des fonctions qui agissent sur ou revoient d’autres fonctions. En général, tout objet appelable peut être utilisé comme une fonction pour les besoins de ce module.

Le module functools définit les fonctions suivantes :

functools.cmp_to_key(func)

Transforme une fonction de comparaison à l’ancienne en une fonction clef. 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.

Exemples :

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

Pour des exemples de tris et un bref tutoriel, consultez Sorting HOW TO.

Nouveau dans la version 3.2.

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

Décorateur qui englobe une fonction avec un appelable memoizant 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.

Si maxsize est à None, la fonctionnalité LRU est désactivée et le cache peut grossir sans limite. La fonctionnalité LRU fonctionne mieux quand maxsize est une puissance de deux.

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.

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 multi-thread, 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 très bien 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 sur les processus longs comme les serveurs web.

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 = 'http://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.

@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 partial qui, quand il est appelé, fonctionne comme func appelée avec les arguments positionels 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. A peu près équivalent à

def partial(func, *args, **keywords):
    def newfunc(*fargs, **fkeywords):
        newkeywords = keywords.copy()
        newkeywords.update(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 partial approprié est retourné 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.

Exemples :

>>> class Cell(object):
...     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 sequence, 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). Le premier argument, x, et la valeur de cumul et le deuxième, y, est la valeur de mise à jour depuis sequence. 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 sequence ne contient qu’un élément, le premier élément est retourné.

A 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
@functools.singledispatch

Transform a function into a single-dispatch generic function.

Pour définir une fonction générique, il faut la décorer avec le décorateur @singledispatch. Noter que la distribution est effectuée sur le type du premier argument, donc la fonction doit être créée en conséquence

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

Pour ajouter des surcharges d’implémentation à la fonction, utiliser l’attribut register() de la fonction générique. C’est un décorateur, prenant un type en paramètre et décorant une fonction implémentant l’opération pour ce type

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

Pour permettre l’enregistrement de lambdas et de fonctions pré-existantes, l’attribut register() peut être utilisé sous forme fonctionnelle

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

L’attribut register() renvoie la fonction non décorée ce qui permet d’empiler les décorateurs, la sérialisation, et la création de tests unitaires pour chaque variante indépendamment

>>> @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

Quand il n’y a pas d’implémentation enregistrée pour un type spécifique, son ordre de résolution de méthode est utilisé pour trouver une implémentation plus générique. La fonction originale est décorée avec @singledispatch est enregistrée pour le type d”object, et elle sera utilisée si aucune implémentation n’est trouvée.

Pour vérifier quelle implémentation la fonction générique choisira pour un type donné, utiliser l’attribut dispatch()

>>> 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.

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 tuples 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 fonctions de décoration qui englobent la fonction décorée et renvoie l’englobeur. Si la fonction englobante n’est pas mise à jour, les métadonnées de la fonction retournée reflèteront la définition de l’englobeur au lieu de la définition de la fonction originale, qui souvent peu utile.

update_wrapper() peut être utilisé avec des appelables autres que des fonction. 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.

10.2.1. 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.