python三大器(装饰器/生成器/迭代器)

1装饰器

1.1基本结构

def 外层函数(参数):
    def 内层函数(*args,**kwargs);
    	return 参数(*args,**kwargs)
   	return 内层函数
@外层函数
def index()
	pass	

#示例:
def func(arg):
    def inner():
        v = arg()
        return v 
    return inner 
@func
def index():
    print(123)
    return 666

print(index)

• @func :执行func函数把下面色函数当做参数传递,相当于：func(index)
• 将外层函数的返回值(内层函数)重新赋值给下面的函数名index,index = func(index)

1.2装饰器基本应用

应用场景:想要为函数扩展功能时,使用装饰器

• 计算运行时间

  • 时间模块:time.time()获取当前时间
  • time.sleep('秒数')睡眠

  # 计算函数执行时间
  
  def wrapper(func):
      def inner():
          start_time = time.time()
          v = func()
          end_time = time.time()
          print(end_time-start_time)
          return v
      return inner
  @wrapper
  def func1():
      time.sleep(2)
      print(123)
  @wrapper
  def func2():
      time.sleep(1)
      print(123)
  func1()
  

1.3 带参数的装饰器

#普通装饰器基本格式
def wrapper(func):
    def inner():
        pass
        return func()
    return inner

def func():
    pass
func = wrapper(func)
func()
#带参数装饰器基本格式
def w(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**keargs):
            lis = []
            for i in range(0,counter):
                a=func(*args,**keargs)
                lis.append(a)
            return lis
        return inner
    return wrapper

def func(*args,**keargs):
    return 8

#面试题
# 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，并返回最后一次执行的结果【面试题】
def xxx(counter):
    print('x函数')
    def wrapper(func):
        print('wrapper函数')
        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

@xxx(5)
def index():
    return 8

v = index()
print(v)

2生成器

• 函数中存在yield,那么该函数为生成器函数,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,生成器函数内部的代码才会执行,每次驯化都会获取yield返回的值.
• 基本格式:

##生成器函数存在yield
def func(*args)
	*args=1
    yield 1
    yield 2   
func('a')
#函数内部代码不会执行,返回一个生成器对象
v = func('a')
#生成器是可以被for循环,一旦开始循环name函数内部代码就会开始执行.
for item in v:
    print(item)    #循环开始,函数运行,yield 返回值,停止第一次循环,再次循环时从上一次yield的位置开始运行

• 生成数字:
  • return 可以做终止命令,不会返回值

def func():
    count = 1
    while True:
        yield count
        count += 1
        
val = func()

for item in val:
    print(item)

3迭代器

3.1 迭代器

• 迭代:迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”

• 迭代器:帮助对某种对象(str/list/tuple类所创建的对象..)中的y元素一一获取.表象:具有__next__方法,每次迭代都返回一个值

  • 列表转换成迭代器:
    • lis = iter([1,2,4,2])
    • lis= [1,2,4,2]._ _ iter __()
  • 迭代器想要获取每个值就要反复调用:val = lis.__ next __()
    • 直到报错Stopinteration取到最后一个元素
  • 判断一个对象是否是迭代器:内部是否有__ next __方法.

  v1 = [11,22,33,44]
  
  # 列表转换成迭代器
  v2 = iter(v1)
  result1 = v2.__next__()
  print(result1)
  result2 = v2.__next__()
  print(result2)
  result3 = v2.__next__()
  print(result3)
  result4 = v2.__next__()
  print(result4)
  result5 = v2.__next__()
  print(result5)
  """
  # v1 = "alex"
  # v2 = iter(v1)
  # while True:
  #     try:
  #         val = v2.__next__()
  #         print(val)
  #     except Exception as e:
  #         break
  

3.2 可迭代对象

• 具有__inter__方法的就是可迭代对象,并且返回一个迭代器,才成为可迭代对象

  v1= [11,22,33,44]
  result= v1.__iter__()
  

• 能被for循环的就是可迭代对象

小结

• 迭代器，对可迭代对象中的元素进行逐一获取，迭代器对象的内部都有一个 __next__方法，用于以一个个获取数据。
• 可迭代对象，可以被for循环且此类对象中都有 __iter__方法且要返回一个迭代器（生成器）。
• 生成器，函数内部有yield则就是生成器函数，调用函数则返回一个生成器，循环生成器时，则函数内部代码才会执行。
  • 生成器是特殊的迭代器（**）