"functools" --- Higher-order functions and operations on callable objects
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**소스 코드:** Lib/functools.py

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"functools" 모듈은 고차 함수를 위한 것입니다: 다른 함수에 작용하거나
다른 함수를 반환하는 함수. 일반적으로, 모든 콜러블 객체는 이 모듈의 목
적상 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.

   Added in version 3.9.

@functools.cached_property(func)

   클래스의 메서드를 값이 한 번 계산된 다음 인스턴스 수명 동안 일반 어
   트리뷰트로 캐시 되는 프로퍼티로 변환합니다. "property()"와 유사하고
   , 캐싱이 추가되었습니다. 비싸게 계산되고 그 외에는 사실상 불변인 인
   스턴스의 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_property*는 쓰기를 허용합니다.

   *cached_property* 데코레이터는 조회 시에만, 같은 이름의 어트리뷰트
   가 존재하지 않을 때만 실행됩니다. 실행되면, *cached_property*는 같
   은 이름의 어트리뷰트에 기록합니다. 후속 어트리뷰트 읽기와 쓰기는
   *cached_property* 메서드보다 우선하며 일반 어트리뷰트처럼 작동합니
   다.

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

   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.

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

   또한, 이 데코레이터는 각 인스턴스의 "__dict__" 어트리뷰트가 가변 매
   핑일 것을 요구합니다. 이는 메타 클래스(형 인스턴스의 "__dict__" 어
   트리뷰트가 클래스 이름 공간에 대한 읽기 전용 프락시이기 때문에)와
   "__dict__"를 정의된 슬롯 중 하나로 포함하지 않고 "__slots__"를 지정
   하는 것(이러한 클래스는 "__dict__" 어트리뷰트를 전혀 제공하지 않기
   때문에)과 같은 일부 형에서 작동하지 않음을 의미합니다.

   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 How do I cache method calls? for more details on how this
   differs from "cached_property()".

   Added in version 3.8.

   버전 3.12에서 변경: 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)

   구식 비교 함수를 *키 함수*로 변환합니다. ("sorted()", "min()",
   "max()", "heapq.nlargest()", "heapq.nsmallest()",
   "itertools.groupby()"와 같은) 키 함수를 받아들이는 도구와 함께 사용
   됩니다. 이 함수는 주로 비교 함수 사용을 지원하는 파이썬 2에서 변환
   되는 프로그램의 전이 도구로 사용됩니다.

   A comparison function is any callable that accepts two arguments,
   compares them, and returns a negative number for less-than, zero
   for equality, or a positive number for greater-than.  A key
   function is a callable that accepts one argument and returns
   another value to be used as the sort key.

   예:

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

   정렬 예제와 간략한 정렬 자습서는 Sorting Techniques를 참조하십시오.

   Added in version 3.2.

@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 주기
   적으로 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.

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

   Distinct argument patterns may be considered to be distinct calls
   with separate cache entries.  For example, "f(a=1, b=2)" and
   "f(b=2, a=1)" differ in their keyword argument order and may have
   two separate cache entries.

   *user_function*이 지정되면, 콜러블이어야 합니다. 이는 *lru_cache*
   데코레이터를 사용자 함수에 직접 적용 할 수 있도록 하며, *maxsize*를
   기본값 128로 유지합니다:

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

   *maxsize*가 "None"으로 설정되면, LRU 기능이 비활성화되고 캐시가 제
   한 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.

   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*.

   데코레이터는 캐시를 지우거나 무효로 하기 위한 "cache_clear()" 함수
   도 제공합니다.

   원래의 하부 함수는 "__wrapped__" 어트리뷰트를 통해 액세스 할 수 있
   습니다. 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.

   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().

   정적 웹 콘텐츠를 위한 LRU 캐시의 예:

      @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)

   동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 구현하기 위해 캐시를 사
   용하여 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)

   Added in version 3.2.

   버전 3.3에서 변경: *typed* 옵션을 추가했습니다.

   버전 3.8에서 변경: *user_function* 옵션을 추가했습니다.

   버전 3.9에서 변경: Added the function "cache_parameters()"

@functools.total_ordering

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

   클래스는 "__lt__()", "__le__()", "__gt__()" 또는 "__ge__()" 중 하나
   를 정의해야 합니다. 또한, 클래스는 "__eq__()" 메서드를 제공해야 합
   니다.

   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 속
     도가 느려지고 스택 트레이스가 더 복잡해지는 대가를 지불합니다. 성
     능 벤치마킹이 이것이 특정 응용 프로그램의 병목임을 가리키면, 6가
     지의 풍부한 비교 메서드를 모두 구현하여 속도를 쉽게 높일 수 있습
     니다.

   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.

   Added in version 3.2.

   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 *args*와 키워드 인자 *keywords*로 호출된 *func*
   처럼 동작하는 새 partial 객체를 반환합니다. 더 많은 인자가 호출에
   제공되면, *args*에 추가됩니다. 추가 키워드 인자가 제공되면,
   *keywords*를 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')
   18

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

   직접 호출하기보다는 메서드 정의로 사용되도록 설계된 것을 제외하고는
   "partial"과 같이 동작하는 새 "partialmethod" 디스크립터를 반환합니
   다.

   *func*는 *디스크립터*나 콜러블이어야 합니다 (일반 함수처럼 둘 모두
   인 객체는 디스크립터로 처리됩니다).

   *func*가 디스크립터(가령 일반 파이썬 함수, "classmethod()",
   "staticmethod()", "abstractmethod()" 또는 "partialmethod"의 다른 인
   스턴스)이면, "__get__"에 대한 호출은 하부 디스크립터에 위임되고, 적
   절한 partial 객체가 결과로 반환됩니다.

   *func*가 디스크립터가 아닌 콜러블이면, 적절한 연결된 메서드가 동적
   으로 만들어집니다. 이것은 메서드로 사용될 때 일반 파이썬 함수처럼
   작동합니다: "partialmethod" 생성자에 제공된 *args*와 *keywords*보다
   도 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

   Added in version 3.4.

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

   두 인자의 *function*을 왼쪽에서 오른쪽으로 *iterable*의 항목에 누적
   적으로 적용해서, 이터러블을 단일 값으로 줄입니다. 예를 들어,
   "reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])"는 "((((1+2)+3)+4)+5)"를
   계산합니다. 왼쪽 인자 *x*는 누적값이고 오른쪽 인자 *y*는 *iterable*
   에서 온 갱신 값입니다. 선택적 *initializer*가 있으면, 계산에서 이터
   러블의 항목 앞에 배치되고, 이터러블이 비어있을 때 기본값의 역할을
   합니다. *initializer*가 제공되지 않고 *iterable*에 하나의 항목만 포
   함되면, 첫 번째 항목이 반환됩니다.

   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 참조
   하십시오.

@functools.singledispatch

   함수를 *싱글 디스패치* *제네릭 함수*로 변환합니다.

   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)

   "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 데코레
   이터 자체에 명시적으로 전달할 수 있습니다:

      >>> @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)

   참고:

     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

   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

   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>

   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>

   Added in version 3.4.

   버전 3.7에서 변경: The "register()" attribute now supports using
   type annotations.

   버전 3.11에서 변경: The "register()" attribute now supports
   "types.UnionType" and "typing.Union" as type annotations.

class functools.singledispatchmethod(func)

   메서드를 *싱글 디스패치* *제네릭 함수*로 변환합니다.

   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.

   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).

   내부 검사와 기타 목적(예를 들어 "lru_cache()"와 같은 캐싱 데코레이
   터 우회)을 위해 원래 함수에 액세스 할 수 있도록, 이 함수는 래핑 되
   는 함수를 가리키는 "__wrapped__" 어트리뷰트를 wrapper에 자동으로 추
   가합니다.

   이 함수의 주요 용도는 데코레이트 된 함수를 래핑하고 wrapper를 반환
   하는 *데코레이터* 함수에서 사용하는 것입니다. wrapper 함수가 갱신되
   지 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 *assigned*나 *updated*로 이름 지정된 어트
   리뷰트는 무시됩니다 (즉, 이 함수는 wrapper 함수에서 그 어트리뷰트를
   설정하려고 시도하지 않습니다). wrapper 함수 자체에 *updated*에 이름
   지정된 어트리뷰트가 없으면 여전히 "AttributeError"가 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 참조
   합니다. (bpo-17482를 참조하십시오)

   버전 3.12에서 변경: The "__type_params__" attribute is now copied
   by default.

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

   래퍼 함수를 정의할 때 함수 데코레이터로 "update_wrapper()"를 호출하
   기 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
   .


"partial" 객체
==============

"partial" 객체는 "partial()"이 만든 콜러블 객체입니다. 세 가지 읽기 전
용 어트리뷰트가 있습니다:

partial.func

   콜러블 객체나 함수. "partial" 객체에 대한 호출은 새로운 인자와 키워
   드와 함께 "func"로 전달됩니다.

partial.args

   "partial" 객체 호출에 제공되는 위치 인자 앞에 추가될 가장 왼쪽 위치
   인자들입니다.

partial.keywords

   "partial" 객체가 호출될 때 제공될 키워드 인자들입니다.

"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.
