Python functools ライブラリ完全ガイド
Python 標準ライブラリの functools は、関数プログラミングをより効果的に行うためのツールを提供します。本記事では、functools の主要な機能とその活用方法について詳しく解説します。
1. functools ライブラリの概要
functoolsは、関数を操作・最適化するためのツールを提供します。- 高階関数（関数を引数や戻り値として扱う関数）を簡単に扱うことができます。
- キャッシュ、部分適用、比較関数、デコレーターの作成などに役立ちます。
インストール方法
functools は Python の標準ライブラリなので、追加のインストールは不要です。
import functools
2. 主な機能と使用例
(1) 関数の結果をキャッシュ（lru_cache）
import functools import time @functools.lru_cache(maxsize=3) def slow_function(n): time.sleep(2) # 処理を遅らせる return n * n print(slow_function(2)) # 計算に2秒かかる print(slow_function(2)) # キャッシュされて即座に返される
使用例: 頻繁に呼び出される計算処理をキャッシュして高速化できます。
(2) 関数の引数を固定する（partial）
import functools def power(base, exponent): return base ** exponent square = functools.partial(power, exponent=2) print(square(3)) # 9
使用例: 特定の引数を固定した関数を作成し、コードの再利用性を向上させます。
(3) 関数のメタデータを保持（wraps）
import functools def my_decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print("実行前") result = func(*args, **kwargs) print("実行後") return result return wrapper @my_decorator def say_hello(): "この関数は挨拶をする" print("Hello!") print(say_hello.__name__) # 'say_hello' （デコレーターを使用しても関数名が保持される）
使用例: デコレーターを適用した関数のメタデータを保持し、デバッグを容易にします。
(4) 関数を連続適用（reduce）
import functools import operator numbers = [1, 2, 3, 4] result = functools.reduce(operator.mul, numbers) print(result) # 24（1 * 2 * 3 * 4）
使用例: リストの全要素に対して累積計算を行う際に便利です。
(5) 比較可能なクラスを作成（total_ordering）
import functools @functools.total_ordering class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __eq__(self, other): return self.age == other.age def __lt__(self, other): return self.age < other.age p1 = Person("Alice", 30) p2 = Person("Bob", 25) print(p1 > p2) # True
使用例:
比較演算子（<, <=, >, >=）を簡単に定義できます。
(6) デコレーターを適用した関数のキャッシュクリア（cache_clear）
import functools @functools.lru_cache(maxsize=3) def square(n): return n * n square(2) square.cache_clear() # キャッシュをクリア
使用例: キャッシュをクリアして、新しいデータを強制的に再計算できます。
(7) 複数の比較キーを適用（cmp_to_key）
import functools def compare(x, y): return x - y sorted_list = sorted([5, 3, 8, 1], key=functools.cmp_to_key(compare)) print(sorted_list) # [1, 3, 5, 8]
使用例: カスタム比較関数をソートに適用できます。
(8) デフォルト引数を固定した関数の作成（partialmethod）
import functools class Calculator: def power(self, base, exponent): return base ** exponent square = functools.partialmethod(power, exponent=2) calc = Calculator() print(calc.square(4)) # 16
使用例: クラス内で引数を固定したメソッドを作成できます。
(9) 関数の呼び出し回数を制限（cache）
import functools @functools.cache def factorial(n): return n * factorial(n - 1) if n else 1 print(factorial(5)) # 120
使用例: 再帰関数の計算結果をキャッシュして、高速化できます。
(10) クロージャのデータを保持（update_wrapper）
import functools def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return functools.update_wrapper(wrapper, func) @decorator def say_hello(): "挨拶をする関数" print("Hello!") print(say_hello.__doc__) # 挨拶をする関数
使用例: デコレーターが元の関数のメタデータを保持するようにできます。
3. functools の便利な機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
lru_cache |
関数の結果をキャッシュして再計算を防ぐ |
partial |
引数を固定した関数を作成する |
wraps |
デコレーターを適用した関数のメタデータを保持する |
reduce |
連続して計算を適用し、リストの要素を集約する |
まとめ
Python の functools ライブラリは、関数を効率的に扱うための強力なツールです。キャッシュ、部分適用、デコレーター、累積計算など、さまざまなシナリオで活用できます。ぜひ、あなたのプロジェクトに functools を活かしてみてください！ 🚀
