Python函数总卡顿无粘结钢绞线，装饰器成堆却没用？隐藏工具突然翻倍效率.
最近看Django代码时发现了些奇怪的东西。他们用@wraps搞装饰器，网上查发现这属于functools模块。这模块有好多实用工具能省事提速，今天就简单说说我发现的几个。
像算数那种费时间的操作，比如我写的a_heavy_operation函数让程序停3秒，两次执行就要等6秒。用functools.lru_cache后，第二次就直接调缓存，总共才用3秒多。这个工具就像内存暂存盘，重复参数就不用再算一遍，挺管用的。
天津市瑞通预应力钢绞线有限公司装饰器用了没加functools.wraps会出问题。比如我写了个计时装饰器，发现函数名和注释全变了无粘结钢绞线，调用时显示的是内层函数名log。套上@wraps后名字和原始函数同步了，信息没丢，这功能很适合做通用装饰器框架。
消防人员准备了水、食用油、锅盖、青菜、水基灭火器、灭火毯、干粉灭火器等物品，并模拟厨房油锅起火现场。
20日，北京市住建委、市规自委联合发布《关于进一步做好危旧楼房改建有关工作的通知》。其中明确，对于就地改建的非成套住宅项目，预应力钢绞线套内可适当增加厨房、卫生间面积，适度改善原有居民的居住条件。
判断数据类型的函数容易写成if一堆，比如想处理列表字符串字典时，代码又臭又长。用singledispatch后可以给每个类型单独写处理函数，主函数当默认兜底用。测试发现它能自动选对应方案，代码结构比以前清晰多了。
类的比较运算符也不用全手写。原来自己写了等于和小于，但大于等于会报错。加了@total_ordering装饰器后，其他符号都能用了。实际测了下，对象之间的各种比较都通了，省了好些重复代码。
这些方法用起来都挺直接，但之前根本不知道能这么干。比如缓存节省时间，装饰器保留元数据，单派发解决多条件分支，自动生成比较符号这些功能，都是处理日常逻辑的好帮手。试过几次后发现确实能少写不少重复代码无粘结钢绞线，运行效率也看得见变快了。
