python-装饰器&生成器&迭代器&推

  • 2020 年 1 月 16 日
  • 筆記

 一:普通装饰器

概念:在不改变原函数内部代码的基础上,在函数执行之前和之后自动执行某个功能,为已存在的对象添加某个功能

def 外层函数(参数)      def 内层函数(*args,**kwargs)          #函数执行之前          data= 参数(*args,**kwags)          #函数执行之后          return data      return 内层函数

用法示例:   

def func(arg):      def inner():          v = arg()           return v        return inner    # 第一步:执行func函数并将下面的函数当做参数进行传递,  相当于:func(index)  # 第二步: 将func返回的值重新赋值给下面的函数名   index = func(index)     @func   #@装饰器的语法    def index():          print(123)          return 666    print(index)

应用示例 

#示例:计算函数执行时间  import time  def base(func):      def inner():          start_time = time.time()  --->#函数执行之前          v= func()          end_tme = time.time()  ---->#函数执行之后          print(end_time-start_time)          return v      return inner    @base  def func1():      time.sleep(2)  # 函数执行延缓2秒      print(123)    @base  def func2():      time.sleep(1)      print(456)

 关于返回值 

def base(func):      def inner(*args,**kwargs):          data = func(*args,**kwargs)          return data      return inner    @x1  def index():      print(123)      return 666  v1 =index()  print(v1)  #func函数带括号,执行index函数,先打印'123',先将666返回给data,data再返回给v1 　

 关于前后 

def base(func):      def inner(*args,**kwargs)          print('函数调用之前')          data = func(*args,**kwargs)   #执行原函数并获取返回值          print('调用原函数之后')          return data      return inner  @base  def index()      print(123)  index()

 二:带参数的装饰器

基本格式 

def base(counter):      def wrapper(func):          def inner(*args,**kwargs):              data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值              return data          return inner      return wrapper  @base(9)  def index():      pass     #先执行base函数,然后将返回值wrapper返回,变成不带参数的装饰器

 用法示例 

#写一个带参数的函,实现:参数是多少,被装饰的函数就要执行多少次,返回最后一次执行的结果    def base(counter):      def wrapper(func):          def inner(*args,**kwargs):              for i in range(counter):                  data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值              return data          return inner      return wrapper    @base(5)  def index():      return 好难啊  v = index()  print(v)

 三:生成器 (函数的变异)

概念:函数中如果存在yield,那么该函数就是一个生成器函数,调用生成器函数,会返回一个生成器,生成器只有被for循环时,生成器内部代码才会执行,每次循环都会获取yield返回的值

 生成器函数 : 内部是否包含yield

def func():      print('F1')      yield 1      print('F2')      yield 2      print('F3')  #函数内部代码不会执行,返回一个生成器对象  v1 = func()  #生成器可以被for 循环,一旦开始循环函数内部代码就开始执行  for item in v1:      print(item)  #  F1  1  F2  2  F3

 特殊的迭代对象 

def func():      yield 1    v = func()  result = v.__iter__()  print(result)

 四:迭代器

概念:对某种对象(str/lsit/tuple/dict/set类创建的对象)中的元素进行逐一获取,表象:具有__nest__方法且每次调用都获取可迭代对象中的元素

列表转换成迭代器

v1 = iter([1,2,3,4])

v2 = [1,2,3,4].__iter__()

迭代器想要获取每个元素 : 反复调用val = v1.__next__() 

v1 = "alex"  v2 = iter(v1)  while True:       try:          val = v2.__next__()          print(val)       except Exception as e:          break

 直到报错:stoplteration错误,表示迭代已经完毕

如何判断一个对象是否是迭代器 : 内部是否有__next__方法

 for 循环 

v1 = [11,22,33,44]    # 1.内部会将v1转换成迭代器  # 2.内部反复执行 迭代器.__next__()  # 3.取完不报错  for item in v1:      print(item)

 可迭代对象

内部具有_iter__方法且返回一个迭代器

可以被for 循环

 五;推导式

列表推导式(也叫列表生成式)

基本格式 

v1 = [i for i in 可迭代对象]  v2 = [i for i in 可迭代对象 if 条件]   #条件为true才进行append  
#示例  v1 = [99 if i>5 else 66  for i in range(10)]    v2 = [lambda : 100 for i in range(10)]  result = v5[9]()  # 100    v3 = [lambda :i for i in range(10)]  result = v7[5]()  # 9    v4 = [lambda x:x*i for i in range(10)]  # 1.请问 v4 是什么？  函数地址  # 2.请问 v4[0](2) 的结果是什么？  18    def num():      return [lambda x:i*x for i in range(4)]  # num() -> [函数,函数,函数,函数]  print([ m(2) for m in num() ])   # [6,6,6,6]    #####筛选#####  v = [i for i in range(10) if i > 5]

 集合推导式 

v1 = { i for i in 'alex' }

 字典推导式 

v1 = { 'k'+str(i):i for i in range(10) }

 生成器推导器 

def func():      for i in range(10):      yield i  v2 = func()    #或者  v2 = (i for i in range(10))   # 生成器推导式(不是元组推导式)，创建了一个生成器，内部循环为执行。  for item in v2:      print(item)

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