迭代器生成器装饰器(转)

Posted bqwzx

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了迭代器生成器装饰器(转)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、迭代器:

1、什么是迭代器?

      在python中,迭代器是一个可以记住遍历位置的对象,迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素都被访问完,迭代器只能往前不会后退。简单来讲我们见的比较多的是for 循环来遍历列表、元组、字符串等容器,这个就是迭代器的使用,所以说,迭代器简单可以理解成我们平时要从柜子里取东西时的动作。

2、两个内置迭代器协议方法:

 a、方法iter():返回对象本身,是for循环语句使用迭代器的要求。

 b、方法next():用于返回容器中下一个元素(所谓容器,简单理解就是一个存储东西的柜子,要用的话,就可以拿出来,在python 中我们使用for语句来循环遍历来取出使用)或者数据,当使用完容器中的数据时就会引发StopIteration错误。

3、创建并使用迭代器:

技术图片
 1 class Use:    #定义了迭代器类
 2     def __init__(self,x=2,max=50):        #定义构造方法
 3         self.__mul,self.__x=x,x      #初始化私有的实例属性
 4         self.__max=max
 5     def __iter__(self):       #定义迭代器协议方法
 6         return self           #返回类的自身
 7     def __next__(self):       #定义迭代器协议方法
 8         if self.__x and self.__x != 1:
 9           self.__mul  *= self.__x
10           if self.__mul <= self.__max:
11               return self.__mul
12           else:
13               raise StopIteration
14         else:
15              raise StopIteration
16 
17 if __name__ == __main__:
18     my=Use()
19     for i in my:
20         print(i)
21 
22             
技术图片

注意:当在python 中使用迭代器类时,一定要在某个条件下引发StopIteration错误,这样可以结束遍历循环,否则会产生死循环

4、使用内置迭代器方法iter():

a、iter(iterable),只有一个参数iterable,要求参数为可迭代的类型,也可以使用各种序列类型,演示如下;

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)  #创建迭代器对象
for i in it:     #遍历 迭代器中的数据
    print(i)     #显示迭代效果

b、iter(callable,sentinel),第一个参数callable表示可调用类型,一般为函数;第二参数sentine是一个标记,当第一个参数(函数)的返回值等于第二个参数的值时,迭代或者遍历会马上停止。演示如下:

技术图片
class Count:    #定义类Count
    def __init__(self,x=0):   # 定义构造方法
        self.x=x
count = Count()
def use_iter():
    count.x +=2
    return count.x
for i in iter(use_iter,12):    #通过迭代遍历方法iter()产生的迭代器
    print(i)
技术图片

5、方法next()的使用:

技术图片
string=i like it
it = iter(string)
while True:
    try:
        each=next(it) #读取字符中的每一个元素,并使用try  except 结构来检查是否有异常发生,当try里面出现异常时,就会执行下面的except的语句
    except StopIteration:
        break
    print(each)
技术图片

二、生成器:

1、什么是生成器?

      在python 中,使用关键字yield定义的函数就称为生成器,通过使用生成器,可以生成一个值序列为用于迭代,并且这个值序列不是一次生成的,而是使用一个,再生成一个,最大的好处是可以使程序节约大量的内存。

2、生成器的运行机制:

     在python程序中,生成器是一个记住上一次返回时在函数体中位置的函数,。对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转至该函数中间,而上次调用的所有布局变量都保持不变。生成器不仅记住了它的数据状态,还记住了它在流控制构造(在命令式编程中,这种构造不只是数据值)的中的位置。

     生成器的特点如下:

           a、生成器是一个函数,而且函数的参数都会保留

           b、当迭代到下一次调用时,所使用的参数都是第一次所保留的。也就是说,在整个函数调用中的参数都是第一次所调用时保留的,而不是新创建的

      在python程序中,使用关键字yield定义生成器。当向生成器索要一个数时,生成器就会执行。直至出现yield语句时,生成器才把yield的参数传给你,之后生成器就不会往下继续运行。当向生成器索要一个数时,它会从上次的状态开始运行,直至出现yield语句时,才把参数传给你,然后停下,如此反复,直至退出函数为止

3、使用yield生成器:

技术图片
def fib(max):
    a,b = 1,1
    while a < max:
        yield a   #程序运行到这里就不会往下继续执行了,所以第一次a =1,b=1,当第二次遍历函数时fib()时,a ,b 的值还是上次的值,而且会跳到这里,然后执行到下面的语句
        a,b = b,a+b
for n in fib(15):
    print(n)     #这里打印的值其实是a的值
技术图片

执行结果:

技术图片
1
1
2
3
5
8
13
技术图片

说明:在Python中,当函数定义里面使用了关键字yield,那么这个函数就是一个生成器;它的执行会和其他普通的函数有很多不同,该函数返回的是一个对象,而不是像平常函数所用的return语句那样,能得到结果。如果想取得值,还需要调用next()函数。  

4、创建生成器:

技术图片
def haha(n):
    while n > 0:
        print(开始生成......)
        yield n #定义一个生成器
        print(完成一次......)
        n -=1
if __name__ == __main__:     #当导入模块时不运行,否则会运行下面的代码
    for i in haha(4):
        print(遍历得到的值,i)
    print()
    tutu=haha(3)
    print(已经实例化生成器对象)
    tutu.__next__() #直接遍历自己创建的生成器
    print(第二次调用__next__()方法)
    tutu.__next__()  #以手工方式获取生成器产生的数值序列
技术图片

运行结果:

技术图片
开始生成......
遍历得到的值 4
完成一次......
开始生成......
遍历得到的值 3
完成一次......
开始生成......
遍历得到的值 2
完成一次......
开始生成......
遍历得到的值 1
完成一次......

已经实例化生成器对象
开始生成......
第二次调用__next__()方法
完成一次......
开始生成......
技术图片

注意:生成器在实例化时,不会立即执行,而是等候其调用方法__next__()才开始运行。

三、装饰器:

1、什么是装饰器?

      在python程序中,通过使用装饰器可以给函数或类增强功能,并且还可以快速地给不同的函数或类插入相同的功能,也就是说,装饰器是一种实现代码的实现方式

2、创建装饰器

      要想在Python程序中使用装饰器,需要使用一个特殊的符号 "@" 来实现。在定义装饰器装饰函数时或类时,使用"@装饰器名称"的形式将符号 “@”放在函数或类的定义行之前。例如,有一个装饰器名称为"haha",当需要在函数中使用装饰器功能时,可以使用如下形式定义这个函数:

                    @  haha

                     def tutu():

                           pass

       在pytnon程序中使用装饰器后,上面的代码定义的函数tutu()可以只定义自己所需的功能,而装饰器所定义的功能会自动插入到函数中去,这样就可以节省大量具有相同功能的函数或类的代码。

3、使用装饰器 装饰函数:

技术图片
def zz(fun):    #定义一个装饰器函数
    def hh(*args,**bian):  #这里第一个参数表示把args这个参数打包或者解包,第个参数是把传输进来的实参进行打包成字典的形
        print(开始运行...)
        fun(*args,**bian)    #使用被装饰函数
        print("运行结束。。。。")
    return hh
@zz      #装饰函数语句
def demo(x):   #定义普通函数,它被装饰器装饰
    a=[]       #定义空列表
    for i in range(x):
        a.append(i)    #将i添加到列表末尾
    print(a)
@zz
def hello(name):
    print(hello,name)
if __name__ == __main__:
    demo(5)
    print()
    hello(haha)
技术图片

执行结果:

技术图片
开始运行...
[0, 1, 2, 3, 4]
运行结束。。。。

开始运行...
hello haha
运行结束。。。。
技术图片

总结:当一般函数被装饰器修饰时,会把装饰器函数的功能插入到普通函数中去。

4、使用装饰器修饰类:

技术图片
def zz(myclass):    # 定义一个能够装饰类的装饰器zz
    class Haha:
        #定义一个内嵌类Haha来代替被装饰的类
        def __init__(self,z=0):
            self.z=0
            self.haha=myclass()
            #实例化被修饰的类
        def tutu(self):
            self.haha.tutu()
            print(z轴的坐标:,self.z)
    return Haha
@zz
class Hoho:
    def __init__(self,x=0,y=0):
        self.x=0
        self.y=0
    def tutu(self):
        print(x轴的坐标:,self.x)
        print(y轴的坐标:,self.y)
if __name__ == __main__:
    coor=Hoho()
    coor.tutu()
技术图片

运行结果:

x轴的坐标: 0
y轴的坐标: 0
z轴的坐标: 0

总结:用装饰器修饰类,和修饰函数类似,只是在创建装饰器里函数返回的类型不同而已。

 


转载自:https://www.cnblogs.com/1121518wo/p/11011574.html

以上是关于迭代器生成器装饰器(转)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python之装饰器生成器迭代器

Python概念之装饰器迭代器生成器

python_装饰器——迭代器——生成器

python-之装饰器迭代器生成器

python-- 装饰器迭代器生成器

装饰器生成器迭代器