python三大器(装饰器/生成器/迭代器)
内容导读
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内容图文
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 - 列表转换成迭代器:
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（**）
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python三大器(装饰器/生成器/迭代器)全部内容，希望文章能够帮你解决python三大器(装饰器/生成器/迭代器)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】