functools模块是Python中的一个标准库模块，主要用来高效而灵活地处理函数。这个模块包括了几个工具模块，如functools.partial、functools.reduce、functools.lru_cache等等，下面将会从多个角度分析其特点和用途。
一、partial函数
functools.partial可以用来定制化一个函数，返回新的可调用对象。其参数有func（需要定制化的函数）、*args（需要绑定的参数）、**kwargs（需要绑定的可变关键字参数）等。当调用返回的函数时，会将之前绑定的参数与新传入的参数组合在一起。在数据爬虫中特别常用，可以用来批量地执行类似于requests.get(url, params)中的url和固定的params参数的请求任务。
二、reduce函数
functools.reduce是用来累积计算的函数，接收两个参数，第一个参数是接收两个参数并返回一个结果的函数，第二个参数是需要使用的可迭代对象列表。reduce函数依次从列表中取出元素做累积计算并返回结果。在办公自动化中特别常用，可以用来统计某个产品的库存，比如reduce(lambda x, y: x+y, inventory)。
三、lru_cache函数
functools.lru_cache是一个用于缓存函数的装饰器，可以缓存已经计算出的结果，避免重复计算，节约时间。该函数接收maxsize（存储缓存的最大条数）和typed（是否需要对不同类型的参数分别进行缓存）两个参数。在Python开发中特别常用，可以用来优化递归函数的执行速度。
四、total_ordering函数
total_ordering是一个生成器函数，用来自动生成所有比较操作（==,!=,<,<=,>,>=）的特殊方法的装饰器。该函数接收一个参数，即需要生成全部比较方法的类。在Python开发和应用中特别常用，可以用来简化一些需要进行比较操作的类的定义。
摘要：functools模块是Python中的一个标准库模块，主要用来高效而灵活地处理函数。依托于functools.partial、functools.reduce、functools.lru_cache、total_ordering等几个工具模块，functools模块拥有较多的特色和用途，比如批量执行任务、累积计算、函数缓存、比较操作方法自动生成等。
关键词：functools模块、partial函数、reduce函数、lru_cache函数、total_ordering函数
