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1.そこ参照デコレータ
1.1ナレッジベース
シンタックスシュガーの制限に起因して、outter唯一の関数のパラメータ、@のみオブジェクトのメモリアドレスを受信するために使用される装飾
def outter(func):
# func = 函数的内存地址
def wrapper(*args,**kwargs):
#装饰器内容
res=func(*args,**kwargs)
return res
return wrapper
# @outter # index=outter(index) # index=>wrapper
@outter # outter(index)
def index(x,y):
print(x,y)
デコレータを実現する1.2パラメータ
デコレータの認証のために、そして今、私たちは、ユーザ情報のソースを確認するために、パラメータDB_TYPEの値を取得する必要があります
例1：なしシンタックスシュガー、伝達関数のパラメータを使用して
def auth(func,db_type):
def wrapper(*args, **kwargs):
name=input('your name>>>: ').strip()
pwd=input('your password>>>: ').strip()
if db_type == 'file':
print('基于文件的验证')
if name == 'egon' and pwd == '123':
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
print('user or password error')
elif db_type == 'mysql':
print('基于mysql的验证')
elif db_type == 'ldap':
print('基于ldap的验证')
else:
print('不支持该db_type')
return wrapper
def index(x,y):
print('index->>%s:%s' %(x,y))
def home(name):
print('home->>%s' %name)
def transfer():
print('transfer')
index=auth(index,'file')
home=auth(home,'mysql')
transfer=auth(transfer,'ldap')
index(1,2)
home('egon')
transfer()
例2：糖衣構文、クロージャを使用して、パラメータ渡しモード
def auth(db_type):
def deco(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
name = input('your name>>>: ').strip()
pwd = input('your password>>>: ').strip()
if db_type == 'file':
print('基于文件的验证')
if name == 'egon' and pwd == '123':
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
print('user or password error')
elif db_type == 'mysql':
print('基于mysql的验证')
elif db_type == 'ldap':
print('基于ldap的验证')
else:
print('不支持该db_type')
return wrapper
return deco
# @deco # index=deco(index) # index=wrapper
@auth(db_type='file')
def index(x, y):
print('index->>%s:%s' % (x, y))
# @deco # home=deco(home) # home=wrapper
@auth(db_type='mysql')
def home(name):
print('home->>%s' % name)
@auth(db_type='ldap') # 账号密码的来源是ldap
def transfer():
print('transfer')
1.3ありデコレータテンプレートパラメータ
def 有参装饰器(x,y,z):#可以传任意个值
def outter(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
res = func(*args, **kwargs)
return res
return wrapper
return outter
@有参装饰器(1,y=2,z=3)
def 被装饰对象():
pass
1.4追加の知識デコレータ
不正を犯し
それが本来のラッパー関数同じジョブを実行する必要がありますので、ラッパー関数にバックドアを参照してください。関数名の元のメモリアドレス
ラッパーは、元の関数の組み込みのプロパティと属性が付属していますが同じではありません
from functools import wraps
def outter(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
res = func(*args, **kwargs) # res=index(1,2)
return res
# 手动将原函数的属性赋值给wrapper函数
# 1、函数wrapper.__name__ = 原函数.__name__
# 2、函数wrapper.__doc__ = 原函数.__doc__
# wrapper.__name__ = func.__name__
# wrapper.__doc__ = func.__doc__
return wrapper
@outter # index=outter(index)
def index(x,y):
"""这个是主页功能"""
print(x,y)
print(index.__name__)
print(index.__doc__) #help(index)
2.イテレータ
2.1イテレータとは何ですか
反復子は、各反復が継続し、単純に反復しない反復の結果に基づいて、反復は反復プロセスであり、反復ツールの値を指し
2.2なぜイテレータを持っています
反復子反復値が使用するツールであり、サイクルのタイプに関連する複数の値を取り出します。
リスト、文字列、タプル、辞書、コレクション、ファイルを開きます
l=['egon','liu','alex']
i=0
while i < len(l):
print(l[i])
i+=1
リスト、文字列、タプル：反復方法は、上述したのみ索引付けされたデータ型の値に適用される
イテレータのインデックス値に基づいて制限に対処するため
、パイソンは、方法指標値に依存せずに提供されなければなりませんこれはイテレータです
2.3どのように反復子
2.3.1反復可能オブジェクト：
構築された__iter__メソッドは、反復は、オブジェクトと呼ばれますすることができるときはいつでも
s1=''
# s1.__iter__()
l=[]
# l.__iter__()
t=(1,)
# t.__iter__()
d={'a':1}
# d.__iter__()
set1={1,2,3}
# set1.__iter__()
with open('a.txt',mode='w') as f:
# f.__iter__()
pass
2.3.2イテレータオブジェクト：
反復可能で__iter__ callメソッドは、イテレータオブジェクトを変換します
d={'a':1,'b':2,'c':3}
d_iterator=d.__iter__()
#方案1:迭代器的取值
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__()) # 抛出异常StopIteration
print('====>>>>>>')
#方案2:在一个迭代器取值取干净的情况下，再对其取值值取不到
d_iterator=d.__iter__()
while True:
try:
print(d_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
l=[1,2,3,4,5]
l_iterator=l.__iter__()
while True:
try:
print(l_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
イテレータオブジェクトが詳細2.4イテレート可能オブジェクト
2.4.1イテラブル（「イテレータ・オブジェクトに変換することができます」）。
- この方法は、__iter__イテラブル._組み込みオブジェクトITER _（）：得られたイテレータオブジェクトを
2.4.2イテレータオブジェクト：
- __Next__組み込みオブジェクトが組み込まれているメソッドおよびメソッド__iter__
- イテレータオブジェクト._ 次 _（）：イテレータの次の値を取得します
- イテレータは、._オブジェクトITERはイテレータを取得自体は無用です：_（）
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
dic_iterator=dic.__iter__()
print(dic_iterator is dic_iterator.__iter__().__iter__().__iter__())
知識の2.4.3拡張：ループ作品のため
ループの反復子と呼ばれるループ呼び出すことができます
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in d:
print(k)
with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
for line in f: # f.__iter__()
print(line)
list('hello') #原理同for循环
- 。1、d._ ITER _（）イテレータオブジェクトを取得するには
- 2、反復子オブジェクト._ 次に _（）は戻り値を取得し、戻り値は、kに割り当てられています
- 図3に示すように、ループの上げを呼び出すとStopIterationまでサイクルステップ2は、例外をキャッチし、サイクルを終了します
2.4.4どのような反復オブジェクト
反復可能オブジェクト：文字列、リスト、タプル、辞書、コレクション、ファイルオブジェクト
イテレータオブジェクト：ファイルオブジェクト
s1=''
s1.__iter__()
l=[]
l.__iter__()
t=(1,)
t.__iter__()
d={'a':1}
d.__iter__()
set1={1,2,3}
set1.__iter__()
with open('a.txt',mode='w') as f:
f.__iter__()
f.__next__()
2.5イテレータの概要
2.5.1利点
- 統一的に反復配列、および非順序型の値を提供します。
- 無限に保存することができますイテレータオブジェクトは、データストリームで表され、あなたはイテレータ自体で横に値を計算するのに必要な場合にのみ呼び出すことができ、一つの値だけメモリ内の時点で、：レイジー評価データは、リストのような容器の他のタイプの系列、全ての要素がメモリに格納される必要がある、制限されたメモリのサイズ、値の数を格納することができる限られています。
2.5.2短所
- 枯渇がない限り、またはイテレータの長さを取得することはできません
- より「1-オフ」のような、ないバック初めに一つの値だけを削除し、唯一の目標は、次の呼び出しを待って、それ以外の場合は、一つの場所に滞在する、イテレータが枯渇の値になるまで次の方法で生成繰り返すことです次回、再度同じオブジェクトの反復処理をしたい場合は、同じイテレータを使用して2つの以上のサイクルがある場合、あなたは、新しいイテレータオブジェクトを作成するために、ITERメソッドを呼び出すことができるだけで、必然的にのみリサイクル値を取ることがあるでしょう。
3.ジェネレータ
Builderは、カスタムを取得する方法、カスタムイテレータですイテレータ
3.1カスタムイテレータ
機能の存在下で降伏キーワードと、関数が呼び出し関数メンバ、すなわち、イテレータカスタムジェネレータをコード生成オブジェクトを返す実行しません
def func():
print('第一次')
yield 1
print('第二次')
yield 2
print('第三次')
yield 3
print('第四次')
g=func()
# 会触发函数体代码的运行，然后遇到yield停下来，将yield后的值
# 当做本次调用的结果返回
res1=g.__next__()
print(res1)#第一次 1
res2=g.__next__()
print(res2)
res3=g.__next__()
print(res3)
res4=g.__next__()#StopIteration
3.2アプリケーション
#自定义range函数
def my_range(start,stop,step=1):
print('start...')
while start < stop:
yield start
start+=step
print('end....')
g=my_range(1,5,2) # 1 3
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
for n in my_range(1,7,2):
print(n)
3.3概要
yieldキーワードで、我々は自己定義されたイテレータを達成するための方法を持っています。収量は値を返すために使用することができるが、終わった後のリターンとは異なり、関数の戻り値が検出され、収率は複数の値を返すためにサスペンド機能を実行している状態の機能を維持することができます