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本篇內容介紹了“Python生成器怎么使用”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
僅僅擁有生成某種東西的能力,如果不用__next__方法是獲取不到值得。
創建一個生成器函數
>>> def scq():... print("11")# 當函數代碼塊中遇到yield關鍵字的時候,這個函數就是一個生成器函數... yield 1... print("22")... yield 2... print("33")... yield 3...
把生成器賦值給一個對象
>>> r = scq()
查看r的蘇劇類型并且輸出r的值
>>> print(type(r),r)<class 'generator'> <generator object scq at 0x000001F117D8DF10>
當執行生成器的__next__的時候,代碼會按照順序去執行,當執行到yield時會返回并提出,yield后面的值就是返回值,然后記錄代碼執行的位置,并退出
執行結果
C:Python35python.exe F:/Python_code/sublime/Week5/Day03/s1.py0 1 2 3 4Process finished with exit code 0
具有訪問生成器的能力,可以訪問到生成器的值,類似于生成器的__next__方法,一個一個值一個值得去迭代,只能夠按照順序的去查找。
特點:
鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區
訪問者不需要關心迭代器內部的結構,僅需通過next()方法不斷去取下一個內容
不能隨機訪問集合中的某個值 ,只能從頭到尾依次訪問
訪問到一半時不能往回退
便于循環比較大的數據集合,節省內存
優化上面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循環只要遇到StopIteration就會停止""" print(n)ret = irange(1, 20) print(ret) # 返回一個生成器,相當于只在內存中創建了一個值 print(list(ret)) # 如果想要得到全部的值,變成列表就可以 /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
現要在執行func這個函數前后執行一些操作,就可以創建一個裝飾器來實現:
#!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ def decorator(func): # 創建一個裝飾器函數,接受的參數arg參數就是func函數名 def inner(*args, **kwargs): print("執行函數之前") ret = func(*args, **kwargs) print("執行函數之后") return ret return inner @decorator # 如果要讓某個函數使用裝飾器,只需要在這個函數上面加上@+裝飾器名 def func(arg): print(arg) func("Hello World!")
輸出結果為:
/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/裝飾器.py 執行函數之前 Hello World! 執行函數之后 Process finished with exit code 0
多個裝飾器裝飾同一個函數
#!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ def decorator1(func): def inner(): print("開始之前執行裝飾器01") ret = func() print("結束之后執行裝飾器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("執行函數...") index()
輸出結果:
/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/裝飾器.py 開始之前執行裝飾器01 decorator2>>>Start... 執行函數... decorator2>>>End... 結束之后執行裝飾器01 Process finished with exit code 0
更多實例
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Created by 安生 on 2017/2/9
"""
函數裝飾器
"""
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))
"""
類裝飾器
"""
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))
"""
帶參數的函數裝飾器
"""
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))
"""
帶參數的類裝飾器
"""
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))
"""
帶參數的類裝飾器
"""
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,')
"""
為函數中和類中的方法添加裝飾器
"""
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())
“Python生成器怎么使用”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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