python中的生成器、迭代器、装饰器怎么使用

2023-07-02 16:26

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本篇内容介绍了“python中的生成器、迭代器、装饰器怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

一、装饰器

由于一个函数能实现一种功能，现在想要在不改变其代码的情况下，让这个函数进化一下，即能保持原来的功能，还能有新的"技能"，怎么办？

现已经存在一个自定义的函数func1

def func1():    print('hello,world!')

让func1进化一下：（继承func1之前的所有功能，而且还有新的‘技能’）

效果和下面定义的函数func2效果是一样的

def func2():    func1() #调用func1，即可保持func1这一函数的所有的功能都被这个新的函数继承下来    print('hello,boy!') #添加的新功能，相当于func1这一函数学到的新技能

但是，func2是一个新的函数，已经完全改头换面了，虽然有一部分是能实现func1的功能，但并不是func1的进化型，所以当我们还想用调用func1这个函数的调用方法调用的时候，并不能调用func2.

当函数不进行调用时候，可以将这个函数当成一个变量进行对待。所以，如果把func2这个函数的内存地址赋给func1，然后调用func1，那么就能用func1这个名字，调用func2这个函数，也就实现了func1这个函数的进化。

所以，如果定义如下一个可以实现上述功能的函数deco，deco这个函数就要完成以下的两件事情:

让func2这个函数的内存地址出现，即：定义func2这个函数

在其执行之后能够，拿到func2的内存地址，即把func2的内存地址作为返回值返回

def deco(func1):    def func2():        func1() #调用func1，即可保持func1这一函数的所有的功能都被这个新的函数继承下来        print('hello,boy!') #添加的新功能，相当于func1这一函数学到的新技能    return func2

完成上述deco函数的定义之后，当执行deco这个函数之后，其执行结果，就是func2的内存地址。

接下来，将这个内存地址赋值给func1这个变量之后，再对func1进行调用，就可以完成对函数func1的"进化"（即：在不改变func1的代码，还赋予了其新的功能)

func1 = deco(func1)func1()

上述的过程可以用以下的代码进行实现：

def deco(func1):    def func2():        func1() #调用func1，即可保持func1这一函数的所有的功能都被这个新的函数继承下来        print('hello,boy!') #添加的新功能，相当于func1这一函数学到的新技能    return func2 def func1():    print('hello,world!')     func1 = deco(func1)func1()

其中，deco这个函数就是所谓的装饰器

(装饰器：在不改变源代码和调用方式的基础之上给函数增加新的功能)

将上述代码进行优化之后就有了下面的代码：

def deco(func1):    def func2():        func1() #调用func1，即可保持func1这一函数的所有的功能都被这个新的函数继承下来        print('hello,boy!') #添加的新功能，相当于func1这一函数学到的新技能    return func2 @deco #效果等同于func1=deco(func1)def func1():    print('hello,world!') func1()

1.2含参数的装饰器:

def deco(func):    def wrapper(username,password):        if username == 'root' and password == 'root':            func(username,password)  else:            print('用户名或密码错误')    return wrapper @decodef baidu_index(username,password):    print('welcome to 百度') baidu_index('root','root')

由于定义的函数baidu_index，必须要传递参数，所以装饰器内部定义的函数wrapper也需要定义形参，wrapper函数内部调用函数时，也需要有参数！！

1.3多层装饰器

将装饰器1看成一个整体，在这个装饰器上在添加一个装饰器2，就能实现..........

例如:

def deco1(deco):    print('你好不好？')    def deco(func):        def func2():            print('你不好！')            func()        return func2    return deco @deco1def deco(func):    def func2():        print('你不好！')        func()    return func2 @decodef func1():    print('你好！') func1()

二、迭代器：

1.什么是迭代？

迭代是一个重复的过程，即每一次重复为一次迭代，

并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

例如：

l = [1,2,3]count=0while count<len(l): #首先是重复动作，其次上一次的结果是下一次的初始值，因此，是迭代　　print(l[count])　　count+=1

2.什么是迭代器？为何要有迭代器？

对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器。

3.什么叫做迭代器对象？

obj有.__iter__和.__next__方法的叫做迭代器对象

总结:迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

4.for的作用:

把可迭代对象变成迭代器对象

过滤错误信息

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

三、生成器

什么是生成器?

只要函数里有yield关键字，那么函数名（）得到的结果就是生成器，生成器就是迭代器，并且不会执行函数内部代码

return和yield用法十分类似，但是也有区别，区别在于：return只能返回一个值，而yield可以返回多个值

生成器优点:

同一时间只存储一个值，节省内存空间

生成器的缺点:

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)

四、总结

迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式；迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象；迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退；迭代器有两个基本的方法：iter()和next()；字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

python中的生成器、迭代器、装饰器怎么使用

迭代器python实例

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器；跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器；在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行；调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

python中的生成器、迭代器、装饰器怎么使用