装饰器&迭代器&生成器

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

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=''
 ##### 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__()
     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 缺点：

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。

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