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本篇內容介紹了“python中的生成器、迭代器、裝飾器怎么使用”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!
由于一個函數能實現一種功能,現在想要在不改變其代碼的情況下,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",怎么辦?
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() #調用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!') #添加的新功能,相當于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,但并不是func1的進化型,所以當我們還想用調用func1這個函數的調用方法調用的時候,并不能調用func2.
當函數不進行調用時候,可以將這個函數當成一個變量進行對待。所以,如果把func2這個函數的內存地址賦給func1,然后調用func1,那么就能用func1這個名字,調用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這個函數的內存地址出現,即:定義func2這個函數
2.在其執行之后能夠,拿到func2的內存地址,即把func2的內存地址作為返回值返回
def deco(func1): def func2(): func1() #調用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!') #添加的新功能,相當于func1這一函數學到的新技能 return func2
完成上述deco函數的定義之后,當執行deco這個函數之后,其執行結果,就是func2的內存地址。
接下來,將這個內存地址賦值給func1這個變量之后,再對func1進行調用,就可以完成對函數func1的"進化"(即:在不改變func1的代碼,還賦予了其新的功能)
func1 = deco(func1) func1()
上述的過程可以用以下的代碼進行實現:
def deco(func1): def func2(): func1() #調用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!') #添加的新功能,相當于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:在不改變源代碼和調用方式的基礎之上給函數增加新的功能)
將上述代碼進行優化之后就有了下面的代碼:
def deco(func1): def func2(): func1() #調用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!') #添加的新功能,相當于func1這一函數學到的新技能 return func2 @deco #效果等同于func1=deco(func1) def func1(): print('hello,world!') func1()
def deco(func): def wrapper(username,password): if username == 'root' and password == 'root': func(username,password) else: print('用戶名或密碼錯誤') return wrapper @deco def baidu_index(username,password): print('welcome to 百度') baidu_index('root','root')
由于定義的函數baidu_index,必須要傳遞參數,所以裝飾器內部定義的函數wrapper也需要定義形參,wrapper函數內部調用函數時,也需要有參數!!
將裝飾器1看成一個整體,在這個裝飾器上在添加一個裝飾器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()
1.迭代是一個重復的過程,即每一次重復為一次迭代,
2.并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): #首先是重復動作,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
對于序列類型:字符串、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。但對于字典、集合、文件等類型是沒有索引的,若還想取出其內部包含的元素,則必須找出一種不依賴于索引的迭代方式,這就是迭代器。
obj有.__iter__和.__next__方法的叫做迭代器對象
總結:迭代器對象一定是可迭代對象,而可迭代對象不一定是迭代器對象
1.把可迭代對象變成迭代器對象
2.過濾錯誤信息
l1 = [1,2,3] for i in l1: #iter(l1) print(i)
1.什么是生成器?
只要函數里有yield關鍵字,那么函數名()得到的結果就是生成器,生成器就是迭代器,并且不會執行函數內部代碼
2.return和yield用法十分類似,但是也有區別,區別在于:return只能返回一個值,而yield可以返回多個值
3.生成器優點:
同一時間只存儲一個值,節省內存空間
4.生成器的缺點:
只能向后取值,不能往前取值
def test(): for i in range(100): yield i res = test() for k in res: print(k)
迭代是Python最強大的功能之一,是訪問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對象;迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問,直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會后退;迭代器有兩個基本的方法:iter()和next();字符串,列表或元組對象都可用于創建迭代器:
迭代器python實例
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,只能用于迭代操作,更簡單點理解生成器就是一個迭代器;在調用生成器運行的過程中,每次遇到 yield 時函數會暫停并保存當前所有的運行信息,返回 yield 的值, 并在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行;調用一個生成器函數,返回的是一個迭代器對象。
使用生成器生成斐波那些數列
裝飾器:在不改變原函數的基礎上,對函數執行前后進行自定義操作。把目標函數作為參數傳給裝飾器函數,裝飾器函數執行過程中,執行目標函數,達到在目標函數運行前后進行自定義操作的目的。
應用場景:如記錄函數運行時間;flask里的路由、before_request;django中的緩存、用戶登錄等。
使用裝飾器記錄函數運行時間
裝飾器在實現的時候,被裝飾后的函數其實已經是另外一個函數了(函數名等函數屬性會發生改變),為了不影響,Python的functools包中提供了一個叫wraps的裝飾器來消除這樣的副作用。寫一個裝飾器的時候,最好在實現之前加上functools的wrap,它能保留原有函數的名稱和文檔字符串。
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