本文目录：
一、叠加多个装饰器
二、迭代器
三、自定义迭代器
四、xxx生成式
一、叠加多个装饰器
# 加载装饰器就是将原函数名偷梁换柱成了装饰器最内层那个wrapper函数 # 在加载完毕后，调用原函数其实就是在调用wrapper函数 # 当一个被装饰的对象同时叠加多个装饰器时 # 装饰器的加载顺序是：自下而上 # 装饰器内wrapper函数的执行顺序是：自上而下
''' import time def timmer(func): #func=wrapper2的内存地址 def wrapper1(*args, **kwargs): print('===================================>wrapper1运行了') start=time.time() res = func(*args, **kwargs) #===========================>跳到wrapper2去执行了， stop=time.time() print('run time is %s' %(stop - start)) return res return wrapper1 def auth(engine='file'): def xxx(func): # func=最原始那个index的内存地址 def wrapper2(*args, **kwargs): print('===================================>wrapper2运行了') name=input('username>>>: ').strip() pwd=input('password>>>: ').strip() if engine == 'file': print('基于文件的认证') if name == 'egon' and pwd == '123': print('login successfull') res = func(*args, **kwargs) return res elif engine == 'mysql': print('基于mysql的认证') elif engine == 'ldap': print('基于ldap的认证') else: print('错误的认证源') return wrapper2 return xxx @timmer # index=timmer(wrapper2的内存地址) #index=wrapper1的内存地址 @auth(engine='file') #@xxx #index=xxx(最原始那个index的内存地址) #index=wrapper2的内存地址 def index(): print('welcome to index page') time.sleep(2) index() #wrapper1的内存地址() ''' import time def timmer(func): #func=wrapper2的内存地址 def wrapper1(*args, **kwargs): print('===================================>wrapper1运行了') start=time.time() res = func(*args, **kwargs) #===========================>跳到wrapper2去执行了， stop=time.time() print('run time is %s' %(stop - start)) return res return wrapper1 def auth(engine='file'): def xxx(func): # func=最原始那个index的内存地址 def wrapper2(*args, **kwargs): print('===================================>wrapper2运行了') name=input('username>>>: ').strip() pwd=input('password>>>: ').strip() if engine == 'file': print('基于文件的认证') if name == 'egon' and pwd == '123': print('login successfull') res = func(*args, **kwargs) return res elif engine == 'mysql': print('基于mysql的认证') elif engine == 'ldap': print('基于ldap的认证') else: print('错误的认证源') return wrapper2 return xxx @auth(engine='file') @timmer def index(): print('welcome to index page') time.sleep(2) index() #wrapper1的内存地址()
二、迭代器
1. 什么是迭代器
#迭代指的是一个重复的过程，每一次重复都是基于上一次的结果而来的
li=['a','b','c','d','e'] li=('a','b','c','d','e') li='hello' i=0 while i < len(li): print(li[i]) i+=1 #迭代器指的是迭代取值的工具，该工具的特点是可以不依赖于索引取值
2. 为何要用迭代器
为了找出一种通用的&可以不依赖于索引的迭代取值方式
3. 如何用迭代器
可迭代的对象：但凡内置有.__iter__方法的对象都称之为可迭代的对象
迭代器对象：既内置有__iter__方法，又内置有__next__方法
关于__iter__方法：
调用可迭代对象的__iter__会得到一个迭代器对象、
调用迭代器对象的__iter__会得到迭代器本身
4. 总结迭代器的优缺点：
优点：
1. 提供了一种通用的&可以不依赖于索引的迭代取值方式
2. 同一时刻在内存中只有一个值，更加节省内存
缺点：
1. 取指定值不如索引灵活,并且迭代器是一次性的
2. 无法预知迭代器数据的个数
# 可迭代的对象: str,list,tuple,dict,set,文件对象 # 迭代器对象: 文件对象 # 可迭代的对象=====》迭代器对象：调用可迭代对象内置的__iter__方法会有一个返回值，该返回值就是对应的迭代器对象 dic={'x':1,'y':2,'z':3} # iter_dic=dic.__iter__() # # print(iter_dic) # res1=iter_dic.__next__() # print(res1) # # res2=iter_dic.__next__() # print(res2) # # res3=iter_dic.__next__() # print(res3) # # res4=iter_dic.__next__() # print(res4) # print(dic.__iter__().__next__()) # print(dic.__iter__().__next__()) # print(dic.__iter__().__next__()) # dic={'x':1,'y':2,'z':3} # # dic=['a','b','c'] # iter_dic=dic.__iter__() # # # iter_dic=open(r'D:python笔记 est.txt',mode='rt',encoding='utf-8') # # while True: # try: # print(iter_dic.__next__()) # except StopIteration: # break # for准确地说应该是迭代器循环,for循环的原理如下： #1. 先调用in后面那个值的__iter__方法，得到迭代器对象 #2. 执行迭代器.__next__()方法得到一个返回值，然后赋值给一个变量k，运行循环体代码 #3, 循环往复，直到迭代器取值完毕抛出异常然后捕捉异常自动结束循环 dic={'x':1,'y':2,'z':3} iter_dic=dic.__iter__() print(iter_dic) print(iter_dic.__iter__()) # for k in dic: #iter_dic=dic.__iter__() # print(k) # with open(r'D:上海python全栈4期day13今日内容',mode='rt',encoding='utf-8') as f: # for line in f: #iter_f=f.__iter__() # print(line)
三、自定义迭代器
yield关键字：只能用在函数内
在函数内但凡包含有yield关键字，再去执行函数，就不会立刻运行函数体代码了
会得到一个返回值，该返回值成之为生成器对象，生成器本质就是迭代器
总结yield：
1. 提供一种自定义迭代器的解决方案
2. yield可用于返回值
yield VS return
相同点：都可以用于返回值
不同点：yield可以暂停函数，yield可以返回多次值，而return只能返回值一次值函数就立刻终止
# def func(): # print('=====>第一次') # yield 1 # print('=====>第二次') # yield 2 # print('=====>第三次') # yield 3 # print('=====>第四次') # # # print(func) # # g=func() # # print(g.__iter__().__iter__().__iter__() is g) # # iter(g) #g.__iter__() # # next(g) #g.__next__() # # res1=next(g) # print(res1) # # res2=next(g) # print(res2) # # res3=next(g) # print(res3) # # res4=next(g) # print(res4) def my_range(start,stop,step=1): while start < stop: yield start start+=step res=my_range(1,5,2) # 1 3 next(res) next(res) # print(next(res)) # for item in res: # print(item) for item in my_range(1,5,2): print(item)
四、xxx生成式
三元表达式
def max2(x,y): if x > y: return x else: return y x=10 y=20 # res='条件成立的值' if x > y else '条件不成立的值' print(res) res = "条件成立" if x > y else "条件不成立"
列表生成式
l=[] for i in range(1,11): if i > 4: res='egg%s' %i l.append(res) print(l) l=['egg%s' %i for i in range(1,11) if i > 4] print(l) names=['egon','lxx','yyx','cw','alex','wxx'] l=[] for name in names: if name != 'egon': res='%s_DSB' %name l.append(res) print(l) l=['%s_DSB' %name for name in names if name != 'egon'] print(l)
生成器表达式
# res=(i**2 for i in range(3)) # print(res) # print(next(res)) # print(next(res)) # print(next(res)) # print(next(res)) with open(r'D:上海python全栈4期day13今日内容',mode='rt',encoding='utf-8') as f: # data=f.read() # print(len(data)) #1025 # res=0 # for line in f: # res+=len(line) # print(res) # res=sum((len(line) for line in f)) # res=sum(len(line) for line in f) # print(res) # res=max([len(line) for line in f]) # res=max((len(line) for line in f)) res=max(len(line) for line in f) print(res)
字典生成式
items=[('name','egon'),('age',18),('sex','male')] dic={}for k,v in items: dic[k]=vprint(dic)
res={k:v for k,v in items if k != 'sex'}print(res) res={i for i in 'hello'}print(res)