statistics与functools模块核心功能及应用
请介绍Python statistics模块（均值/中位数/众数/方差/标准差）和functools模块（lru_cache/partial/reduce/singledispatch）的核心功能。
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我还是少年
statistics模块（Python 3.4+）：
statistics.mean(data)— 算术平均statistics.median(data)— 中位数（自动处理偶数个数）statistics.mode(data)— 众数（出现最多的值，多众数时抛异常）statistics.stdev(data)— 样本标准差statistics.variance(data)— 样本方差statistics.pstdev(data)/statistics.pvariance(data)— 总体标准差/方差statistics.quantiles(data, n=4)— 分位数（Python 3.8+）
functools模块：
lru_cache(maxsize=128, typed=False)— 装饰器，缓存函数结果（最近最少使用策略），适合计算密集型纯函数partial(func, /, *args, **kwargs)— 偏函数，固定部分参数生成新函数reduce(function, iterable, initializer)— 累积归约，如reduce(lambda a,b: a*b, [1,2,3,4])返回24singledispatch— 单分派泛函数，根据第一个参数类型调用不同实现wraps— 装饰器工具，保留被装饰函数的元信息（__name__、__doc__等）