# `functools` — 고차 함수와 콜러블 객체에 대한 연산

소스 코드: Lib/functools.py

The `functools` module is for higher-order functions: functions that act on or return other functions. In general, any callable object can be treated as a function for the purposes of this module.

The `functools` module defines the following functions:

@functools.cache(user_function)

  단순하고 가벼운 무제한 함수 캐시. 때때로 “memoize”라고도 합니다.

  `lru_cache(maxsize=None)`와 같은 것을 반환하여, 함수 인자의 딕셔너리 조회 주위로 얇은 래퍼를 만듭니다. 이전 값을 제거할 필요가 없어서, 크기 제한이 있는 `lru_cache()`보다 작고 빠릅니다.

  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)    # 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.

  Call-once behavior is not guaranteed because locks are not held during the function call. Potentially another call with the same arguments could occur while the first call is still running.

  Added in version 3.9.

@functools.cached_property(func)

  클래스의 메서드를 값이 한 번 계산된 다음 인스턴스 수명 동안 일반 어트리뷰트로 캐시 되는 프로퍼티로 변환합니다. `property()`와 유사하고, 캐싱이 추가되었습니다. 비싸게 계산되고 그 외에는 사실상 불변인 인스턴스의 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_property는 쓰기를 허용합니다.

  cached_property 데코레이터는 조회 시에만, 같은 이름의 어트리뷰트가 존재하지 않을 때만 실행됩니다. 실행되면, cached_property는 같은 이름의 어트리뷰트에 기록합니다. 후속 어트리뷰트 읽기와 쓰기는 cached_property 메서드보다 우선하며 일반 어트리뷰트처럼 작동합니다.

  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 유의하십시오. 이는 인스턴스 딕셔너리가 평소보다 더 많은 공간을 차지할 수 있음을 의미합니다.

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

  가변 매핑을 사용할 수 없거나 공간 효율적인 키 공유가 필요하면, `lru_cache()` 위에 `property()`를 쌓아서 `cached_property()`와 유사한 효과를 얻을 수도 있습니다. 이것이 `cached_property()`와 어떻게 다른지에 관한 자세한 내용은 How do I cache method calls?을 찹조하세요.

  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 함수로 변환합니다. (`sorted()`, `min()`, `max()`, `heapq.nlargest()`, `heapq.nsmallest()`, `itertools.groupby()`와 같은) 키 함수를 받아들이는 도구와 함께 사용됩니다. 이 함수는 주로 비교 함수 사용을 지원하는 파이썬 2에서 변환되는 프로그램의 전이 도구로 사용됩니다.

  비교 함수는 두 개의 인자를 받아들이고, 그들을 비교하여, 작으면 음수, 같으면 0, 크면 양수를 반환하는 콜러블입니다. 키 함수는 하나의 인자를 받아들이고 정렬 키로 사용할 다른 값을 반환하는 콜러블입니다.

  예:

      sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))  # 로케일을 고려한 정렬 순서

  정렬 예제와 간략한 정렬 자습서는 정렬 기법를 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 주기적으로 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.

  결과를 캐시 하는 데 딕셔너리가 사용되기 때문에, 함수에 대한 위치와 키워드 인자는 해시 가능해야 합니다.

  서도 다른 인자 패턴은 별도의 캐시 항목을 갖는 별개의 호출로 간주할 수 있습니다. 예를 들어, `f(a=1, b=2)`와 `f(b=2, a=1)`은 키워드 인자 순서가 다르며 두 개의 개별 캐시 항목을 가질 수 있습니다.

  user_function이 지정되면, 콜러블이어야 합니다. 이는 lru_cache 데코레이터를 사용자 함수에 직접 적용 할 수 있도록 하며, maxsize를 기본값 128로 유지합니다:

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

  maxsize가 `None`으로 설정되면, LRU 기능이 비활성화되고 캐시가 제한 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 treated as distinct calls with distinct results. In contrast, the tuple arguments `('answer', Decimal(42))` and `('answer', Fraction(42))` are treated as equivalent.

  래핑 된 함수는 maxsize와 typed의 값을 표시하는 새 `dict`를 반환하는 `cache_parameters()` 함수로 인스트루먼트 됩니다. 이것은 정보 제공만을 위한 것입니다. 값을 변경해도 효과가 없습니다.

  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.

  원래의 하부 함수는 `__wrapped__` 어트리뷰트를 통해 액세스 할 수 있습니다. 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?

  LRU (least recently used) 캐시는 가장 최근 호출이 향후 호출에 대한 최상의 예측일 때 가장 잘 작동합니다 (예를 들어, 뉴스 서버에서 가장 인기 있는 기사는 매일 바뀌는 경향이 있습니다). 캐시의 크기 제한은 웹 서버와 같은 오래 실행되는 프로세스에서 제한 없이 캐시가 커지지 않도록 합니다.

  일반적으로, LRU 캐시는 이전에 계산된 값을 재사용하려고 할 때만 사용해야 합니다. 따라서, 부작용이 있는 함수, 각 호출에서 고유한 가변 객체를 만들어야 하는 함수 (가령 제너레이터와 비동기 함수), time()이나 random()과 같은 비순수(impure) 함수를 캐시 하는 것은 의미가 없습니다.

  정적 웹 콘텐츠를 위한 LRU 캐시의 예:

      @lru_cache(maxsize=32)
      def get_pep(num):
          'PEP(Python Enhancement Proposal) 텍스트를 가져옵니다'
          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 사용하여 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: `cache_parameters()` 함수를 추가했습니다

@functools.total_ordering

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

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

  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 속도가 느려지고 스택 트레이스가 더 복잡해지는 대가를 지불합니다. 성능 벤치마킹이 이것이 특정 응용 프로그램의 병목임을 가리키면, 6가지의 풍부한 비교 메서드를 모두 구현하여 속도를 쉽게 높일 수 있습니다.

  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: 인식할 수 없는 형에 대해 하부 비교 함수에서 `NotImplemented`를 반환하는 것이 이제 지원됩니다.

functools.Placeholder

  A singleton object used as a sentinel to reserve a place for positional arguments when calling `partial()` and `partialmethod()`.

  Added in version 3.14.

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

  호출될 때 위치 인자 args와 키워드 인자 keywords로 호출된 func처럼 동작하는 새 partial 객체를 반환합니다. 더 많은 인자가 호출에 제공되면, args에 추가됩니다. 추가 키워드 인자가 제공되면, keywords를 확장하고 대체합니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def partial(func, /, *args, **keywords):
          def newfunc(*more_args, **more_keywords):
              return func(*args, *more_args, **(keywords | more_keywords))
          newfunc.func = func
          newfunc.args = args
          newfunc.keywords = keywords
          return newfunc

  The `partial()` function is used for partial function application which “freezes” some portion of a function’s arguments and/or keywords resulting in a new object with a simplified signature. For example, `partial()` can be used to create a callable that behaves like the `int()` function where the base argument defaults to `2`:

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

  If `Placeholder` sentinels are present in args, they will be filled first when `partial()` is called. This makes it possible to pre-fill any positional argument with a call to `partial()`; without `Placeholder`, only the chosen number of leading positional arguments can be pre-filled.

  If any `Placeholder` sentinels are present, all must be filled at call time:

      >>> say_to_world = partial(print, Placeholder, Placeholder, "world!")
      >>> say_to_world('Hello', 'dear')
      Hello dear world!

  Calling `say_to_world('Hello')` raises a `TypeError`, because only one positional argument is provided, but there are two placeholders that must be filled in.

  If `partial()` is applied to an existing `partial()` object, `Placeholder` sentinels of the input object are filled in with new positional arguments. A placeholder can be retained by inserting a new `Placeholder` sentinel to the place held by a previous `Placeholder`:

      >>> from functools import partial, Placeholder as _
      >>> remove = partial(str.replace, _, _, '')
      >>> message = 'Hello, dear dear world!'
      >>> remove(message, ' dear')
      'Hello, world!'
      >>> remove_dear = partial(remove, _, ' dear')
      >>> remove_dear(message)
      'Hello, world!'
      >>> remove_first_dear = partial(remove_dear, _, 1)
      >>> remove_first_dear(message)
      'Hello, dear world!'

  `Placeholder` cannot be passed to `partial()` as a keyword argument.

  버전 3.14에서 변경: Added support for `Placeholder` in positional arguments.

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

  직접 호출하기보다는 메서드 정의로 사용되도록 설계된 것을 제외하고는 `partial`과 같이 동작하는 새 `partialmethod` 디스크립터를 반환합니다.

  func는 디스크립터나 콜러블이어야 합니다 (일반 함수처럼 둘 모두인 객체는 디스크립터로 처리됩니다).

  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.

  func가 디스크립터가 아닌 콜러블이면, 적절한 연결된 메서드가 동적으로 만들어집니다. 이것은 메서드로 사용될 때 일반 파이썬 함수처럼 작동합니다: `partialmethod` 생성자에 제공된 args와 keywords보다도 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, /[, initial])

  두 인자의 function을 왼쪽에서 오른쪽으로 iterable의 항목에 누적적으로 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 x는 누적값이고 오른쪽 인자 y는 iterable에서 온 갱신 값입니다. 선택적 initial가 있으면, 계산에서 이터러블의 항목 앞에 배치되고, 이터러블이 비어있을 때 기본값의 역할을 합니다. initial가 제공되지 않고 iterable에 하나의 항목만 포함되면, 첫 번째 항목이 반환됩니다.

  대략 다음과 동등합니다:

      initial_missing = sentinel('initial_missing')

      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

  모든 중간값을 산출하는 이터레이터는 `itertools.accumulate()`를 참조하십시오.

  버전 3.14에서 변경: initial is now supported as a keyword argument.

@functools.singledispatch

  함수를 싱글 디스패치 제네릭 함수로 변환합니다.

  제네릭 함수를 정의하려면, `@singledispatch` 데코레이터로 데코레이트 하십시오. `@singledispatch`를 사용해서 함수를 정의할 때, 디스패치는 첫 번째 인자의 형으로 일어남에 유의하십시오:

      >>> 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)

  `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 데코레이터 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

  특정 형에 대해 등록된 구현이 없으면, 더 일반적인 구현을 찾는 데 메서드 결정 순서가 사용됩니다. `@singledispatch`로 데코레이트 된 원래 함수는 베이스 `object` 형으로 등록되어서, 더 나은 구현이 발견되지 않으면 사용됩니다.

  구현이 추상 베이스 클래스에 등록되면, 베이스 클래스의 가상 서브 클래스는 그 구현으로 디스패치 됩니다:

      >>> 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

  제네릭 함수가 주어진 형에 대해 어떤 구현을 선택하는지 확인하려면 `dispatch()` 어트리뷰트를 사용하십시오:

      >>> fun.dispatch(float)
      <function fun_num at 0x1035a2840>
      >>> fun.dispatch(dict)    # 참고: 기본 구현
      <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 `typing.Union` as a type annotation.

class functools.singledispatchmethod(func)

  메서드를 싱글 디스패치 제네릭 함수로 변환합니다.

  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.

  버전 3.15에서 변경: Added support of non-descriptor callables.

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

  wrapped 함수처럼 보이도록 wrapper 함수를 갱신합니다. 선택적 인자는 원래 함수의 어떤 어트리뷰트가 wrapper 함수의 일치하는 어트리뷰트에 직접 대입되고 wrapper 함수의 어떤 어트리뷰트가 원래 함수의 해당 어트리뷰트로 갱신되는지 지정하는 튜플입니다. 이 인자들의 기본값은 모듈 수준 상수 `WRAPPER_ASSIGNMENTS`(wrapper 함수의 `__module__`, `__name__`, `__qualname__`, `__annotations__`, `__type_params__` 및 `__doc__` 독스트링에 대입합니다)와 `WRAPPER_UPDATES`(wrapper 함수의 `__dict__`, 즉 인스턴스 딕셔너리를 갱신합니다)입니다.

  내부 검사와 기타 목적(예를 들어 `lru_cache()`와 같은 캐싱 데코레이터 우회)을 위해 원래 함수에 액세스 할 수 있도록, 이 함수는 래핑 되는 함수를 가리키는 `__wrapped__` 어트리뷰트를 wrapper에 자동으로 추가합니다.

  이 함수의 주요 용도는 데코레이트 된 함수를 래핑하고 wrapper를 반환하는 데코레이터 함수에서 사용하는 것입니다. wrapper 함수가 갱신되지 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 assigned나 updated로 이름 지정된 어트리뷰트는 무시됩니다 (즉, 이 함수는 wrapper 함수에서 그 어트리뷰트를 설정하려고 시도하지 않습니다). wrapper 함수 자체에 updated에 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 참조합니다. (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 호출하기 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'

  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` 객체

`partial` 객체는 `partial()`이 만든 콜러블 객체입니다. 세 가지 읽기 전용 어트리뷰트가 있습니다:

partial.func

  콜러블 객체나 함수. `partial` 객체에 대한 호출은 새로운 인자와 키워드와 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 `__doc__` attributes are not created automatically.