python装饰器和生成器,python创建迭代器

　　本文详细解释了python中的生成器、迭代器和装饰器，并通过示例代码进行了详细介绍。对大家的学习或者工作都有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。

一、装饰器

　　作为一个函数可以实现一个功能，现在我想让这个函数在不改变代码的情况下进行进化，也就是既能保持原有的功能，又能有新的‘技能’。我该怎么办？

　　自定义函数func1已经存在。

　　定义函数1():

　　打印(“你好，世界！”)

　　让func1进化：(继承了func1之前的所有功能，还有新的‘技能’)

　　效果与下面定义的func2函数相同。

　　定义函数2():

　　通过调用func1() #，func1的所有函数都可以被这个新函数继承。

　　打印(你好，孩子！)#增加的新功能相当于func1功能学到的新技能。

　　不过func2是新功能，完全改头换面了。虽然它的一部分可以实现func1的功能，但并不是func1的进化，所以在我们还想用func1的调用方法调用它的时候，是不能调用func2的。

　　当一个函数没有被调用时，它可以被当作一个变量。因此，如果将func2函数的内存地址赋给func1，然后调用func1，就可以用func1这个名字调用func2，从而实现了func1的进化。

　　所以，如果你定义了下面这个可以实现以上功能的函数deco，deco函数会完成下面两件事：

　　1.让func2函数的内存地址出现，也就是定义func2函数。

　　2.它执行后，可以得到func2的内存地址，即返回func2的内存地址作为返回值。

　　def deco(func1):

　　定义函数2():

　　通过调用func1() #，func1的所有函数都可以被这个新函数继承。

　　打印(你好，孩子！)#增加的新功能相当于func1功能学到的新技能。

　　返回功能2

　　deco函数的上述定义完成后，执行deco函数时，执行结果是func2的内存地址。

　　接下来，将这个内存地址赋给变量func1后，再调用func1，就可以完成func1的‘进化’(即不改变func1的代码，也赋予它新的功能)。

　　func1=deco(func1)

　　func1()

　　上述过程可以用下面的代码实现：

　　def deco(func1):

　　定义函数2():

　　通过调用func1() #，func1的所有函数都可以被这个新函数继承。

　　打印(你好，孩子！)#增加的新功能相当于func1功能学到的新技能。

　　返回功能2

　　定义函数1():

　　打印(“你好，世界！”)

　　func1=deco(func1)

　　func1()

　　其中函数deco就是所谓的装饰器。

　　(Decorator:在不改变源代码和调用方法的情况下向函数添加新函数)

　　优化上述代码后，您将拥有以下代码：

　　def deco(func1):

　　定义函数2():

　　通过调用func1() #，func1的所有函数都可以被这个新函数继承。

　　打印(你好，孩子！)#增加的新功能相当于func1功能学到的新技能。

　　返回功能2

　　@deco #与func1=deco(func1)具有相同的效果

　　定义函数1():

　　打印(“你好，世界！”)

　　func1()

1.1含参数的装饰器：

　　def deco(func):

　　定义包装器(用户名、密码):

　　如果用户名==root 并且密码==root:

　　func(用户名，密码)else:

　　打印(“错误的用户名或密码”)

　　返回包装

　　per

　　@deco

　　def baidu_index(username,password):

　　 print(welcome to 百度)

　　baidu_index(root,root)

　　由于定义的函数baidu_index，必须要传递参数，所以装饰器内部定义的函数wrapper也需要定义形参，wrapper函数内部调用函数时，也需要有参数！！

1.2多层装饰器

　　将装饰器1看成一个整体，在这个装饰器上在添加一个装饰器2，就能实现..........

　　例如:

def deco1(deco):
　　 print(你好不好？)
　　 def deco(func):
　　 def func2():
　　 print(你不好！)
　　 func()
　　 return func2
　　 return deco
　　@deco1
　　def deco(func):
　　 def func2():
　　 print(你不好！)
　　 func()
　　 return func2
　　@deco
　　def func1():
　　 print(你好！)
　　func1()

二、迭代器：

1.什么是迭代？

　　1.迭代是一个重复的过程，即每一次重复为一次迭代，

　　2.并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

　　例如：

l = [1,2,3]
　　count=0
　　while count<len(l): #首先是重复动作，其次上一次的结果是下一次的初始值，因此，是迭代
　　print(l[count])
　　count+=1

2.什么是迭代器？为何要有迭代器？

　　对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器。

3.什么叫做迭代器对象？

　　obj有.__iter__和.__next__方法的叫做迭代器对象

　　总结:迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

4.for的作用:

　　1.把可迭代对象变成迭代器对象

　　2.过滤错误信息

l1 = [1,2,3]
　　for i in l1: #iter(l1)
　　print(i)

三、生成器

　　1.什么是生成器?

　　只要函数里有yield关键字，那么函数名（）得到的结果就是生成器，生成器就是迭代器，并且不会执行函数内部代码

　　2.return和yield用法十分类似，但是也有区别，区别在于：return只能返回一个值，而yield可以返回多个值

　　3.生成器优点:

　　同一时间只存储一个值，节省内存空间

　　4.生成器的缺点:

　　只能向后取值，不能往前取值

def test():
　　for i in range(100):
　　yield i
　　res = test()
　　for k in res:
　　print(k)

四、总结

迭代器

　　迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式；迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象；迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退；迭代器有两个基本的方法：iter()和next()；字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

迭代器python实例

生成器

　　在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器；跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器；在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行；调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

使用生成器生成斐波那些数列

装饰器

　　装饰器：在不改变原函数的基础上，对函数执行前后进行自定义操作。把目标函数作为参数传给装饰器函数，装饰器函数执行过程中，执行目标函数，达到在目标函数运行前后进行自定义操作的目的。

　　应用场景：如记录函数运行时间；flask里的路由、before_request；django中的缓存、用户登录等。

使用装饰器记录函数运行时间

　　装饰器在实现的时候，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变），为了不影响，Python的functools包中提供了一个叫wraps的装饰器来消除这样的副作用。写一个装饰器的时候，最好在实现之前加上functools的wrap，它能保留原有函数的名称和文档字符串。

　　以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持盛行IT软件开发工作室。

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