python中的生成器、迭代器、裝飾器詳解

2022-07-08 14:03:23

一、裝飾器

由於一個函數能實現一種功能，現在想要在不改變其程式碼的情況下，讓這個函數進化一下，即能保持原來的功能，還能有新的"技能"，怎麼辦？

現已經存在一個自定義的函數func1

def func1():
    print('hello,world!')

讓func1進化一下：（繼承func1之前的所有功能，而且還有新的‘技能’）

效果和下面定義的函數func2效果是一樣的

def func2():
    func1() #呼叫func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
    print('hello,boy!') #新增的新功能，相當於func1這一函數學到的新技能

但是，func2是一個新的函數，已經完全改頭換面了，雖然有一部分是能實現func1的功能，但並不是func1的進化型，所以當我們還想用呼叫func1這個函數的呼叫方法呼叫的時候，並不能呼叫func2.

當函數不進行呼叫時候，可以將這個函數當成一個變數進行對待。所以，如果把func2這個函數的記憶體地址賦給func1，然後呼叫func1，那麼就能用func1這個名字，呼叫func2這個函數，也就實現了func1這個函數的進化。

所以，如果定義如下一個可以實現上述功能的函數deco，deco這個函數就要完成以下的兩件事情:

1.讓func2這個函數的記憶體地址出現，即：定義func2這個函數

2.在其執行之後能夠，拿到func2的記憶體地址，即把func2的記憶體地址作為返回值返回

def deco(func1):
    def func2():
        func1() #呼叫func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
        print('hello,boy!') #新增的新功能，相當於func1這一函數學到的新技能
    return func2

完成上述deco函數的定義之後，當執行deco這個函數之後，其執行結果，就是func2的記憶體地址。

接下來，將這個記憶體地址賦值給func1這個變數之後，再對func1進行呼叫，就可以完成對函數func1的"進化"（即：在不改變func1的程式碼，還賦予了其新的功能)

func1 = deco(func1)
func1()

上述的過程可以用以下的程式碼進行實現：

def deco(func1):
    def func2():
        func1() #呼叫func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
        print('hello,boy!') #新增的新功能，相當於func1這一函數學到的新技能
    return func2
 
def func1():
    print('hello,world!')
     
func1 = deco(func1)
func1()

其中，deco這個函數就是所謂的裝飾器

(裝飾器：在不改變原始碼和呼叫方式的基礎之上給函數增加新的功能)

將上述程式碼進行優化之後就有了下面的程式碼：

def deco(func1):
    def func2():
        func1() #呼叫func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
        print('hello,boy!') #新增的新功能，相當於func1這一函數學到的新技能
    return func2
 
@deco #效果等同於func1=deco(func1)
def func1():
    print('hello,world!')
 
func1()

1.1含引數的裝飾器:

def deco(func):
    def wrapper(username,password):
        if username == 'root' and password == 'root':
            func(username,password)  else:
            print('使用者名稱或密碼錯誤')
    return wrapper
 
@deco
def baidu_index(username,password):
    print('welcome to 百度')
 
baidu_index('root','root')

由於定義的函數baidu_index，必須要傳遞引數，所以裝飾器內部定義的函數wrapper也需要定義形參，wrapper函數內部呼叫函數時，也需要有引數！！

1.2多層裝飾器

將裝飾器1看成一個整體，在這個裝飾器上在新增一個裝飾器2，就能實現..........

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：

1.什麼是迭代？

1.迭代是一個重複的過程，即每一次重複為一次迭代，

2.並且每次迭代的結果都是下一次迭代的初始值

例如：

l = [1,2,3]
count=0
while count<len(l): #首先是重複動作，其次上一次的結果是下一次的初始值，因此，是迭代
　　print(l[count])
　　count+=1

2.什麼是迭代器？為何要有迭代器？

對於序列型別：字串、列表、元組，我們可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但對於字典、集合、檔案等型別是沒有索引的，若還想取出其內部包含的元素，則必須找出一種不依賴於索引的迭代方式，這就是迭代器。

3.什麼叫做迭代器物件？

obj有.__iter__和.__next__方法的叫做迭代器物件

總結:迭代器物件一定是可迭代物件，而可迭代物件不一定是迭代器物件

4.for的作用:

1.把可迭代物件變成迭代器物件

2.過濾錯誤資訊

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

三、生成器

1.什麼是生成器?

只要函數裡有yield關鍵字，那麼函數名（）得到的結果就是生成器，生成器就是迭代器，並且不會執行函數內部程式碼

2.return和yield用法十分類似，但是也有區別，區別在於：return只能返回一個值，而yield可以返回多個值

3.生成器優點:

同一時間只儲存一個值，節省記憶體空間

4.生成器的缺點:

只能向後取值，不能往前取值

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

四、總結

迭代器

迭代是Python最強大的功能之一，是存取集合元素的一種方式；迭代器是一個可以記住遍歷的位置的物件；迭代器物件從集合的第一個元素開始存取，直到所有的元素被存取完結束。迭代器只能往前不會後退；迭代器有兩個基本的方法：iter()和next()；字串，列表或元組物件都可用於建立迭代器：

迭代器python範例

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱為生成器；跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器；在呼叫生成器執行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並儲存當前所有的執行資訊，返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續執行；呼叫一個生成器函數，返回的是一個迭代器物件。