python16基础——有参装饰器&迭代器&生成器

有参装饰器

一：知识储备

由于语法糖@的限制，outter函数只能有一个参数，并且该才是只用来接收被装饰对象的内存地址

def outter(func):
　　# func = 函数的内存地址
　　def wrapper(*args,**kwargs):
　　　　res=func(*args,**kwargs)
　　　　return res
　　return wrapper

# @outter # index=outter(index) # index=>wrapper
@outter                                       # outter(index)
def index(x,y):
　　print(x,y)

# 偷梁换柱之后
index的参数什么样子，wrapper的参数就应该什么样子
index的返回值什么样子，wrapper的返回值就应该什么样子
index的属性什么样子，wrapper的属性就应该什么样子==》from functools import wraps

# 山炮玩法：
def auth(func,db_type):
　　def wrapper(*args, **kwargs):
　　　　name=input('your name>>>: ').strip()
　　　　pwd=input('your password>>>: ').strip()

　　　　if db_type == 'file':
　　　　　　print('基于文件的验证')
　　　　　　if name == 'egon' and pwd == '123':
　　　　　　　　res = func(*args, **kwargs)
　　　　　　　　return res
　　　　　　else:
　　　　　　　　print('user or password error')
　　　　elif db_type == 'mysql':
　　　　　　print('基于mysql的验证')
　　　　elif db_type == 'ldap':
　　　　　　print('基于ldap的验证')
　　　　else:
　　　　　　print('不支持该db_type')

　　return wrapper

# @auth            # 账号密码的来源是文件
def index(x,y):
　　print('index->>%s:%s' %(x,y))

# @auth            # 账号密码的来源是数据库
def home(name):
　　print('home->>%s' %name)

# @auth            # 账号密码的来源是ldap
def transfer():
　　print('transfer')


index=auth(index,'file')
home=auth(home,'mysql')
transfer=auth(transfer,'ldap')

# index(1,2)
# home('egon')
# transfer()

# 山炮二：
def auth(db_type):
　　def deco(func):
　　　　def wrapper(*args, **kwargs):
　　　　　　name=input('your name>>>: ').strip()
　　　　　　pwd=input('your password>>>: ').strip()

　　　　　　if db_type == 'file':
　　　　　　　　print('基于文件的验证')
　　　　　　　　if name == 'egon' and pwd == '123':
　　　　　　　　　　res = func(*args, **kwargs)
　　　　　　　　　　return res
　　　　　　　　else:
　　　　　　　　　　print('user or password error')
　　　　　　　　elif db_type == 'mysql':
　　　　　　　　　　print('基于mysql的验证')
　　　　　　　　elif db_type == 'ldap':
　　　　　　　　　　print('基于ldap的验证')
　　　　　　　　else:
　　　　　　　　　　print('不支持该db_type')

　　　　　　return wrapper
　　　　return deco

deco=auth(db_type='file')
# @deco                          # 账号密码的来源是文件
def index(x,y):
　　print('index->>%s:%s' %(x,y))

deco=auth(db_type='mysql')
# @deco                         # 账号密码的来源是数据库
def home(name):
　　print('home->>%s' %name)

deco=auth(db_type='ldap')
# @deco                        # 账号密码的来源是ldap
def transfer():
　　print('transfer')


index(1,2)
home('egon')
transfer()

# 语法糖
def auth(db_type):
　　def deco(func):
　　　　def wrapper(*args, **kwargs):
　　　　　　name = input('your name>>>: ').strip()
　　　　　　pwd = input('your password>>>: ').strip()

　　　　　　if db_type == 'file':
　　　　　　　　print('基于文件的验证')
　　　　　　　　if name == 'egon' and pwd == '123':
　　　　　　　　　　res = func(*args, **kwargs) # index(1,2)
　　　　　　　　　　return res
　　　　　　　　else:
　　　　　　　　　　print('user or password error')
　　　　　　elif db_type == 'mysql':
　　　　　　　　print('基于mysql的验证')
　　　　　　elif db_type == 'ldap':
　　　　　　　　print('基于ldap的验证')
　　　　　　else:
　　　　　　　　print('不支持该db_type')
　　　　return wrapper
　　return deco

@auth(db_type='file') # @deco # index=deco(index) # index=wrapper
def index(x, y):
print('index->>%s:%s' % (x, y))

@auth(db_type='mysql') # @deco # home=deco(home) # home=wrapper
def home(name):
print('home->>%s' % name)

@auth(db_type='ldap') # 账号密码的来源是ldap
def transfer():
print('transfer')

# index(1, 2)
# home('egon')
# transfer()

 

# 有参装饰器模板

def 有参装饰器(x,y,z):
　　def outter(func):
　　　　def wrapper(*args, **kwargs):
　　　　　　res = func(*args, **kwargs)
　　　　　　return res
　　　　return wrapper
　　return outter

@有参装饰器(1,y=2,z=3)
def 被装饰对象():
pass

 

 

 装饰器补充

#偷梁换柱，即将原函数名指向的内存地址偷梁换柱成wrapper函数
# 所以应该将wrapper做的跟原函数一样才行
from functools import wraps

def outter(func):
　　@wraps(func)
　　def wrapper(*args, **kwargs):
　　"""这个是主页功能"""
　　　　res = func(*args, **kwargs) # res=index(1,2)
　　　　return res

　　# 手动将原函数的属性赋值给wrapper函数
　　# 1、函数wrapper.__name__ = 原函数.__name__
　　# 2、函数wrapper.__doc__ = 原函数.__doc__
　　# wrapper.__name__ = func.__name__
　　# wrapper.__doc__ = func.__doc__

　　return wrapper

 

@outter                                      # index=outter(index)
def index(x,y):
　　"""这个是主页功能"""
　　print(x,y)

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迭代器

1、什么是迭代器

迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是迭代

2、为何要有迭代器

迭代器是用来迭代取值的工具，而涉及到把多个值循环取出来的类型有：列表、字符串、元组、字典、集合、打开文件

l=['egon','liu','alex']
i=0
while i < len(l):
　　print(l[i])
　　i+=1

上述迭代取值的方式只适用于有索引的数据类型：列表、字符串、元组为了解决基于索引迭代器取值的局限性
python必须提供一种能够不依赖于索引的取值方式，这就是迭代器

3、如何用迭代器


1、可迭代的对象：但凡内置有__iter__方法的都称之为可迭代的对象

s1=''                     字符串
　　s1.__iter__()

l=[]                        列表
　　l.__iter__()

t=(1,)                    元组
　　t.__iter__()

d={'a':1}               字典
　　d.__iter__()

set1={1,2,3}         集合
　　set1.__iter__()

with open('a.txt',mode='w') as f:          文件对象
　　f.__iter__()
　　pass

2、调用可迭代对象下的__iter__方法会将其转换成迭代器对象

d={'a':1,'b':2,'c':3}
d_iterator=d.__iter__()
print(d_iterator)

print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__())                              # 抛出异常StopIteration

while True:
　　try:
　　　　print(d_iterator.__next__())
　　except StopIteration:
　　　　break

print('====>>>>>>') # 在一个迭代器取值取干净的情况下，再对其取值娶不到
d_iterator=d.__iter__()
while True:
　　try:
　　　　print(d_iterator.__next__())
　　except StopIteration:
　　　　break

l=[1,2,3,4,5]
l_iterator=l.__iter__()

while True:
　　try:
　　　　print(l_iterator.__next__())
　　except StopIteration:
　　　　break

3、可迭代对象与迭代器对象详解

3.1 可迭代对象（"可以转换成迭代器的对象"）：内置有__iter__方法对象
　　可迭代对象.__iter__(): 得到迭代器对象

3.2 迭代器对象：内置有__next__方法并且内置有__iter__方法的对象
　　迭代器对象.__next__（）：得到迭代器的下一个值
　　迭代器对象.__iter__（）：得到迭代器的本身，说白了调了跟没调一个样子
dic={'a':1,'b':2,'c':3}

dic_iterator=dic.__iter__()
print(dic_iterator is dic_iterator.__iter__().__iter__().__iter__())

4、可迭代对象：字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象

迭代器对象：文件对象
# s1=''
# s1.__iter__()
#
# l=[]
# l.__iter__()
#
# t=(1,)
# t.__iter__()
#
#
# d={'a':1}
# d.__iter__()
#
# set1={1,2,3}
# set1.__iter__()
#
#
# with open('a.txt',mode='w') as f:
# f.__iter__()
# f.__next__()

 

 

5、for循环的工作原理：for循环可以称之为叫迭代器循环

d={'a':1,'b':2,'c':3}

(1)d.__iter__()得到一个迭代器对象
(2)迭代器对象.__next__()拿到一个返回值，然后将该返回值赋值给k
(3)循环往复步骤2，直到抛出StopIteration异常for循环会捕捉异常然后结束循环

for k in d:
　　print(k)

with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
　　for line in f: # f.__iter__()
　　　　print(line)

list('hello')                     #原理同for循环

6、迭代器优缺点总结

6.1 优点：
I、为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式。
II、惰性计算：迭代器对象表示的是一个数据流，可以只在需要时才去调用next来计算出一个值，就迭代器本身来说，同一时刻在内存中只有一个值，因而可以存放无限大的数据流，而对于其他容器类型，如列表，需要把所有的元素都存放于内存中，受内存大小的限制，可以存放的值的个数是有限的。

6.2 缺点：
I、除非取尽，否则无法获取迭代器的长度
II、只能取下一个值，不能回到开始，更像是‘一次性的’，迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽，否则就会停留在某个位置，等待下一次调用next；若是要再次迭代同个对象，你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象，如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器，必然只会有一个循环能取到值。

 

 

生成器

如何得到自定义的迭代器：
在函数内一旦存在yield关键字，调用函数并不会执行函数体代码
会返回一个生成器对象，生成器即自定义的迭代器
def func():
　　print('第一次')
　　yield 1
　　print('第二次')
　　yield 2
　　print('第三次')
　　yield 3
　　print('第四次')

g=func()
print(g)
# 生成器就是迭代器
g.__iter__()
g.__next__()

# 会触发函数体代码的运行，然后遇到yield停下来，将yield后的值
# 当做本次调用的结果返回

res1=g.__next__()
print(res1)


res2=g.__next__()
print(res2)

res3=g.__next__()
print(res3)

res4=g.__next__()

 

len('aaa')                                # 'aaa'.__len__()

next(g)                                   # g.__next__()
iter(可迭代对象)                     # 可迭代对象.__iter__()

# 应用案列
def my_range(start,stop,step=1):
　　# print('start...')
　　while start < stop:
　　　　yield start
　　　　start+=step
　　# print('end....')

# g=my_range(1,5,2)                                           # 1 3
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))

for n in my_range(1,7,2):
　　print(n)

总结yield：
有了yield关键字，我们就有了一种自定义迭代器的实现方式。yield可以用于返回值，但不同于return，函数一旦遇到return就结束了，而yield可以保存函数的运行状态挂起函数，用来返回多次值