Python的三大神器：装饰器.迭代器与生成器！这就是Python的三大神器，好了废话不多说。直接来上干货吧！

生成器

仅仅拥有生成某种东西的能力，如果不用__next__方法是获取不到值得。

创建一个生成器函数

>>> def scq():... print("11")# 当函数代码块中遇到yield关键字的时候，这个函数就是一个生成器函数... yield 1... print("22")... yield 2... print("33")... yield 3...

把生成器赋值给一个对象

>>> r = scq()

查看r的苏剧类型并且输出r的值

>>> print(type(r),r)<class 'generator'> <generator object scq at 0x000001F117D8DF10>

当执行生成器的__next__的时候，代码会按照顺序去执行，当执行到yield时会返回并提出，yield后面的值就是返回值，然后记录代码执行的位置，并退出

执行结果

C:Python35python.exe F:/Python_code/sublime/Week5/Day03/s1.py0 1 2 3 4Process finished with exit code 0

迭代器

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具有访问生成器的能力，可以访问到生成器的值，类似于生成器的__next__方法，一个一个值一个值得去迭代，只能够按照顺序的去查找。

特点：

访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾依次访问
访问到一半时不能往回退
便于循环比较大的数据集合，节省内存

优化上面range或xrange的生成器

def irange(start, stop, step=1): while start != stop: yield start start += step else: raise StopIteration for n in irange(1, 10): """for循环只要遇到StopIteration就会停止""" print(n)ret = irange(1, 20) print(ret) # 返回一个生成器，相当于只在内存中创建了一个值 print(list(ret)) # 如果想要得到全部的值，变成列表就可以

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/ansheng/MyPythonCode/hello.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
<generator object irange at 0x1021df7d8>
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
Process finished with exit code 0

Python之装饰器

现要在执行func这个函数前后执行一些操作，就可以创建一个装饰器来实现：

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
def decorator(func): # 创建一个装饰器函数，接受的参数arg参数就是func函数名
def inner(*args, **kwargs):
print("执行函数之前")
ret = func(*args, **kwargs)
print("执行函数之后")
return ret
return inner
@decorator # 如果要让某个函数使用装饰器，只需要在这个函数上面加上@+装饰器名
def func(arg):
print(arg)
func("Hello World!")

输出结果为：

/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py
执行函数之前
Hello World!
执行函数之后
Process finished with exit code 0

多个装饰器装饰同一个函数

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
def decorator1(func):
def inner():
print("开始之前执行装饰器01")
ret = func()
print("结束之后执行装饰器01")
return ret
return inner
def decorator2(func):
def inner():
print("decorator2>>>Start...")
ret = func()
print("decorator2>>>End...")
return ret
return inner
@decorator1
@decorator2
def index():
print("执行函数...")
index()

输出结果：

/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py
开始之前执行装饰器01
decorator2>>>Start...
执行函数...
decorator2>>>End...
结束之后执行装饰器01
Process finished with exit code 0

更多实例

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Created by 安生 on 2017/2/9
"""
函数装饰器
"""
def decorator(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return wrapped
@decorator
def func(a, b):
return a + b
print(func(1, 2))
"""
类装饰器
"""
class decorator:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
return self.func(*args, **kwargs)
@decorator
def func(a, b):
return a + b
print(func(1, 2))
"""
带参数的函数装饰器
"""
def parameter(a, b):
print(a, b)
def decorator(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return wrapped
return decorator
@parameter(1, 2)
def func(a, b):
return a + b
print(func(10, 20))
"""
带参数的类装饰器
"""
def parameter(a, b):
print(a + b)
class decorator:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
return self.func(*args, **kwargs)
return decorator
@parameter(1, 2)
def func(a, b):
return a + b
print(func(10, 20))
"""
带参数的类装饰器
"""
def parameter(a, b):
print(a, b)
def decorator(cls):
class wrapped:
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.cls = cls(*args, **kwargs)
def __getattr__(self, item):
return getattr(self.cls, item)
return wrapped
return decorator
@parameter(1, 2)
class CLS:
def __init__(self):
self.a = 'a'
def P(self, v):
print(v)
obj = CLS()
print(obj.a)
obj.P('Hello,')
"""
为函数中和类中的方法添加装饰器
"""
def Call(aClass):
calls = 0
def onCall(*args, **kwargs):
nonlocal calls
calls += 1
print('call %s to %s' % (calls, func.__name__))
return aClass(*args, **kwargs)
return onCall
@Call
def func(a, b):
return a + b
print(func(1, 2))
class CLS:
def __init__(self):
self.a = 'a'
@Call
def b(self):
return self.a
obj = CLS()
print(obj.b())

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Python之装饰器

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