Python基础语法八——迭代器&生成器&装饰器

一，迭代器

可迭代对象：通俗理解，可以被for的对象。实际上，python协议中有：具有__iter__方法的就是可迭代对象

　　obj.__iter__()，内置容器被请求迭代时，会调用这个方法。

　　　　返回一个能够迭代容器内所有对象的迭代器，obj为字典时，只迭代键。

　　iterator.__next__()

　　　　返回容器的下一个元素

a = obj.__iter__() # 创建一个迭代器
a.__next__()  # 一个一个取

具有__iter__和__next__的就是一个迭代器

迭代器特性：

惰性机制

不能逆行

一次性，用完即弃

ps.列表的查询速度比字典快

lis = [1, 2, 3, 4, 5]
a = lis.__iter__()
try:
    a.__next__()
except StopIteration:
    break

二，生成器：顾名思义，生成器就是能够被迭代的，返回一定规格的数据的 特殊函数。

　　优点：非常节省内存，读取大批量数据时要想到生成器，

　　生成器一定是迭代器，迭代器不一定是生成器，是可以让程序员自己制作的迭代器

1.生成器的本质是迭代器，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作

2.使用了 yield 的函数被称为生成器（generator），能用__iter__()方法

yield是一种特殊的return

def func():
    print(1)
    a = yield 'a'
# 功能：1.挂起 2.next的返回值 3.接收send的值，没有send的话，默认a=None
    print(2)
    b = yield 'b'
g = func()  # 这里，把生成器func的地址给了变量g，打印g会得到内存地址
print(g.__next__())
generator.send() # 用于向yield传递值，赋值给上面line3的a
# send执行过程包括一次传值和一个next方法，迭代到哪里，就会send到哪里
# 如果生成器还没有执行过next，send参数就只能接收None，因为send先传值，再next
# 在没执行过next时，还没有在yield挂起，也就无法send给任何人，传None之外的
# 东西就会报错
print(g.__next__())

在调用生成器运行的过程中，next()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。

def func():
    li = [1, 2, 3]
    yield from li
g = func()
print(g.__next__())   # 打印1
# yield from 将可迭代对象逐个返回

三，装饰器

开放封闭原则

对扩展开放

对修改源代码封闭

作用：为已经存在的对象添加额外的功能

　　ps.像一个装饰打包机器，把送进来的对象以一定规格装饰后再打包送出去。即为对象添加特定功能的代码后，再送出去。

应用场景：插入日志、性能测试、事务处理、权限校验

def func():
    print('这是原函数。')
 
def wrapper(f):
    def inner():
        pass  # 新功能
        f()
    return inner  # 返回inner的函数指针
func = wrapper(func)  # 现在func这个名字指向inner了
func()  # 执行line5-6
 
@wrapper  # 语法糖，相当于func1 = wrapper(func1)
def func1():
    pass

本质是闭包

　　外层用于把目标函数（函数名）带进来，即传参，并把完成工作后的内层函数（函数名）返回出去；

　　内层用于装饰目标函数。

　　经过装饰器修饰之后，目标函数的内存地址就变成了那个内层函数。虽然看起来函数名还是以前的那个，但内在已经变了。

　　为了不破坏原函数的逻辑，我们要保证内层函数wrapper和被装饰函数func的传入参数和返回值类型必须保持一致。

函数装饰器 @decorator

@wrapper  # 语法糖，相当于func1 = wrapper(func1)
def func1():
    pass
func1()
# 此时，func1已经被wrapper装饰过了

装饰器链

用@进行装饰的顺序：从近到远

def decorator2(f):
   def new():
       print(2)
       return '装饰两次'+f()
   return new
 
def decorator1(f):
   def new():
       print(1)
       return '装饰一次'+f()
   return new
 
@decorator1
@decorator2
def func():
   return "原函数"
 
print(func())
# 输出：
# 1
# 2
# 装饰一次装饰两次原函数
# line11-12等价于以下两行代码
func = decorator2(func)
func = decorator1(func)

类方法的函数装饰器

import time
 
def decorator(func):
    def wrapper(me_instance):
        start_time = time.time()
        func(me_instance)
        end_time = time.time()
        print(end_time - start_time)
    return wrapper
 
class Method(object):
 
    @decorator 
    def func(self):
        time.sleep(0.8)
 
p1 = Method()
p1.func() # 函数调用

对于类方法来说，都会有一个默认的参数self，它实际表示的是类的一个实例，所以在装饰器的内部函数wrapper也要传入一个参数me_instance就表示将类的实例p1传给wrapper，其他的用法都和函数装饰器相同。

from functools import wraps
def decorator(func):
    @wraps(func)
# 用于查看原函数的注释

Python基础语法八——迭代器&生成器&装饰器

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