functools模块提供高阶函数工具，增强函数行为。1. functools.wraps保留装饰器中函数元信息；2. lru_cache通过LRU算法缓存函数结果，优化重复计算，如斐波那契数列；3. partial固定参数生成新函数，简化调用；4. cmp_to_key将比较函数转为排序key；5. total_ordering自动补全比较方法；6. singledispatch实现基于参数类型的函数重载。这些功能提升代码复用性与性能。
Python中的functools模块是一个用于高阶函数的工具集合，主要处理可调用对象（如函数），提供对函数进行装饰、缓存、部分应用等功能。它不直接执行任务，而是增强或修改函数的行为。
functools.wraps：保留函数元信息
在写装饰器时，常会覆盖原函数的名称、文档等信息。使用wraps可以保持原函数的元数据。
例如：定义一个记录函数调用时间的装饰器 用@wraps(func)包装内层函数，确保被装饰函数仍显示原始名字和帮助文档
functools.lru_cache：函数结果缓存
通过LRU（最近最少使用）算法缓存函数的返回值，适合有重复计算的场景，比如递归函数。
加上@lru_cache(maxsize=128)即可开启缓存 典型用途是优化斐波那契数列计算，避免重复子问题 可调用.cache_clear()清空缓存
functools.partial：固定函数参数
创建一个新的函数，预先设定部分参数，简化后续调用。
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比如有一个函数power(base, exponent)，可用partial生成平方函数：square = partial(power, exponent=2) 常用于回调函数或配置默认行为
其他实用功能
functools还包含一些进阶工具：
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cmp_to_key：将旧式的比较函数转为key函数，适配sorted中使用 total_ordering：只需实现部分比较方法（如__eq__和__lt__），自动补全其他比较操作 singledispatch：实现函数重载，根据第一个参数类型选择不同实现基本上就这些。functools让函数式编程更灵活，尤其在写通用装饰器、性能优化和接口适配时非常有用。
以上就是python中的functools模块是什么？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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