functools模块
wraps 的作用是将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。
reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。
例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：
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1
2
|
def
f(x, y):
return
x
+
y
|
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
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1
2
3
4
5
|
先计算头两个元素：f(
1
,
3
)，结果为
4
；
再把结果和第
3
个元素计算：f(
4
,
5
)，结果为
9
；
再把结果和第
4
个元素计算：f(
9
,
7
)，结果为
16
；
再把结果和第
5
个元素计算：f(
16
,
9
)，结果为
25
；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果
25
。
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上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：
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1
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reduce
(f, [
1
,
3
,
5
,
7
,
9
],
100
)
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结果将变为125，因为第一轮计算是：
计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。
partial
functools.partial(func, *args, **keywords)，函数装饰器，返回一个新的partial对象。调用partial对象和调用被修饰的函数func相同，只不过调用partial对象时传入的参数个数通常要少于调用func时传入的参数个数。当一个函数func可以接收很多参数，而某一次使用只需要更改其中的一部分参数，其他的参数都保持不变时，partial对象就可以将这些不变的对象冻结起来，这样调用partial对象时传入未冻结的参数，partial对象调用func时连同已经被冻结的参数一同传给func函数，从而可以简化调用过程。
如果调用partial对象时提供了更多的参数，那么他们会被添加到args的后面，如果提供了更多的关键字参数，那么它们将扩展或者覆盖已经冻结的关键字参数。
partial对象的调用如下，
import functools
def add(a,b): return a + b add3 = functools.partial(add,3) add5 = functools.partial(add,5) print add3(4) print add5(10)