关于装饰器迭代器生成器以及其它一些内容的整理

Posted 2020-12-27 wangyueping

1.装饰器

为什么要使用装饰器？

答：开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放

装饰器实现的两个要求：

　　1.装饰器不能修被装饰对象的源码

　　2.装饰器不能修改被装饰对象的调用方式

装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能

装饰器语法：

被装饰函数的正上方，单独一行
        @deco1
        @deco2
        @deco3
        def foo():
            pass

        foo=deco1(deco2(deco3(foo)))

2.迭代器

1.迭代的概念

　　迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值 while True: 只是单纯地重复，因而不是迭代。

2.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

3.什么是可迭代对象？

　　可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__

4.什么是迭代器对象？

　　可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象

　　而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

5.迭代器的使用

dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志

#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
    try:
        k=next(iter_dic)
        print(dic[k])
    except StopIteration:
        break

6.迭代器的优缺点

优点：

 　　- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式

　　- 惰性计算，节省内存

缺点：

　　- 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）

　　 - 一次性的，只能往后走，不能往前退

3.生成器

1.什么是生成器

　　只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码

def func():
    print(‘====>first‘)
    yield 1
    print(‘====>second‘)
    yield 2
    print(‘====>third‘)
    yield 3
    print(‘====>end‘)

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 

2.生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)

3.生成器也可以通过生成表达式来定义

4.闭包

1.什么是闭包

　　内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用

2.闭包的意义

　　返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域