python基础语法8 叠加装饰器，有参装饰器，wraps补充，迭代器

叠加装饰器：

　　叠加装饰器
　　　　- 每一个新的功能都应该写一个新的装饰器
　　　　- 否则会导致，代码冗余，结构不清晰，可扩展性差

　　在同一个被装饰对象中，添加多个装饰器，并执行。
　　@装饰1
　　@装饰2
　　@装饰3
　　def 被装饰对象():
　　　　pass

　　注意: 装饰器在调用被装饰对象时才会执行添加的功能。

　　- 叠加装饰器:
　　　　- 装饰的顺序: 由下到上装饰
　　　　- 执行的顺序: 由上往下

　　注意: 无论inner中出现任何判断，最后都要返回“调用后的被装饰对象” func(*args, **kwargs)

def wrapper1(func):
    def inner1(*args, **kwargs):
        print('1---start')
        # 被裝飾對象在調用時,如果還有其他裝飾器,會先執行其他裝飾器中的inner
        # inner2
        res = func(*args, **kwargs)
        print('1---end')
        return res
    return inner1

def wrapper2(func):
    def inner2(*args, **kwargs):
        print('2---start')
        res = func(*args, **kwargs)
        print('2---end')
        return res
    return inner2

def wrapper3(func):
    def inner3(*args, **kwargs):
        print('3---start')
        res = func(*args, **kwargs)
        print('3---end')
        return res
    return inner3
'''
叠加裝飾器的裝飾順序與執行順序:
    - 裝飾順序: 调用wrapper装饰器拿到返回值inner
        由下往上裝飾
        
    - 執行順序: 调用装饰过后的返回值inner
        由上往下執行
'''

@wrapper1  # index《---inner1 = wrapper1(inner2)
@wrapper2  # inner2 = wrapper2(inner3)
@wrapper3  # inner3 = wrapper3(index)
def index():  # 被裝飾對象   # inner1 ---》
    print('from index...')

# 正在装饰
index = wrapper3(index)
index = wrapper2(index)
index = wrapper1(index)

'''
inner1()
inner2()
inner3()
index()
'''
index()  # 此处执行 # inner1() --> inner2() ---> inner3()

有参装饰器

# 无参装饰器: 装饰在被装饰对象时，没有传参数的装饰器。
'''
# 以下是无参装饰器
@wrapper1  # inner1 = wrapper1(inner2)
@wrapper2  # inner2 = wrapper2(inner3)
@wrapper3
'''

# 有参装饰器: 在某些时候，我们需要给用户的权限进行分类
'''
# 以下是有参装饰器
@wrapper1(参数1)  # inner1 = wrapper1(inner2)
@wrapper2(参数2)  # inner2 = wrapper2(inner3)
@wrapper3(参数3)
'''

def user_auth(user_role):  # 'SVIP'
    def wrapper(func):
        def inner(*args, **kwargs):
            if user_role == 'SVIP':
                # 添加超级用户的功能
                res = func(*args, **kwargs)
                return res
            elif user_role == '普通用户':
                print('普通用户')
                # 添加普通用户的功能
                res = func(*args, **kwargs)
                return res

        return inner
    return wrapper


# 被装饰对象
user_auth('SVIP')
等价于下面两行代码
wrapper = user_auth('普通用户')
@wrapper

# @user_auth('SVIP')  # wrapper = user_auth('普通用户')
#@wrapper  #<--- 返回结果(wrapper) <---- user_auth()
def index():
    pass

# wrapper = user_auth('普通用户')    等价于这两行
# index=wrapper(index)

index()

wraps: （了解）
　　是一个修复工具，修复的是被装饰对象的空间。不用显示外层装饰器注释
　　from functools import wraps

from functools import wraps


def wrapper(func):

    @wraps(func)  # 修改名称空间: inner ---》 func   不写此处变为装饰器注释
    def inner(*args, **kwargs):
        '''
        此处是装饰器的注释
        :param func:
        :return:
        '''
        res = func(*args, **kwargs)
        return res
    return inner  # ---》 func


@wrapper
def index():
    '''
    此处是index函数的注释
    :return:
    '''
    pass


print(index)  # 函数对象

# 函数对象.__doc__: 查看函数内部的注释
print(index.__doc__)  # inner.__doc__

迭代器

- 迭代器
　　迭代的工具。

　　迭代:
　　　　迭代指的是重复迭代，每一次迭代都是基于上一次的结果而来的。

　　迭代器:
　　　　迭代器指的是迭代取值的工具，它可以迭代取值。

　　- 如果想要知道python中迭代器是什么？必须先知道什么是可迭代对象？

　　可迭代对象: 所有的序列类型: str, list, tuple, dict, set, f
　　　　凡是内部有str.__iter__()方法的都是可迭代对象。

　　- 获取迭代器:
　　　　通过可迭代对象.__iter__(), 得到的返回值就是 “迭代器对象”。
　　　　迭代器是迭代取值的工具，作用是迭代取值。

　　　　- 如何迭代取值:
　　　　　　迭代器对象.__next__() # “每一次执行”，都会从迭代器对象中取出一个值

　　- 总结: 可迭代对象 VS 迭代器对象:
　　　- 获取可迭代对象: 定义序列类型（str, list, set, tuple, dict, f）
　　　　- 特点:
　　　　　　内置有__iter__()

　　- 获取迭代器对象: 通过可迭代对象调用.__iter__()得到返回值
　　　　- 特点:
　　　　　　内置有__next__()

　　- 迭代器对象的优点:
　　　　- 优点:
　　　　　　1.不依赖于索引迭代取值。
　　　　　　2.节省内存空间。

　　　　- 缺点:
　　　　　　1.取指定某个值麻烦
　　　　　　2.每次取值都要从第一个值开始，无法同过索引取值。

　　　　　　3.不能通过len计算长度

# 以下都是可迭代对象
'''
str1 = 'hello tank!'
str1.__iter__()
list1 = [1, 2, 3]  # list([1, 2, 3])
list1.__iter__()
set.__iter__()
dict.__iter__()
tuple.__iter__()
open('a.txt').__iter__()
'''

# list1是一个可迭代对象
list1 = ['tank', 'jason鸡哥', 'sean', '饼哥']

# 获取迭代器对象： iter_list1
iter_list1 = list1.__iter__()

while True:
    # 补充: try: 捕获异常
    try:
        print(iter_list1.__next__())  # 报错

    # 立即触发此处代码 StopIteration
    except StopIteration:
        break

测试迭代文件
f = open('user.txt', 'r', encoding='utf-8')
iter_f = f.__iter__()

while True:
    try:
        print(iter_f.__next__())

    except StopIteration:

        break

for循环本质

for循环原理
　　语法: for i in 可迭代对象:
　　in: 可迭代对象 ----> 内部会自动调用.__iter__() ---> 迭代器对象

　　for i in 可迭代对象:
　　# 会自定帮你调用__next__
　　print(i)
　　# for循环内部也会有一个捕获异常机制，一旦遇到异常也会停止取值。

list1 = [1, 2, 3, 4]

for line in list1:  # list1是可迭代对象 ----> 内部会自动调用.__iter__() ---> 迭代器对象
    # 迭代器对象.__next__()
    print(line)

迭代器对象

- 迭代器本质上是一个可迭代对象

- 文件本质上既是迭代器对象，也是可迭代对象。

- 可迭代对象不一定是迭代器对象

iter_set1 = set1.__iter__()
iter_set1.__next__()

# 确定: 迭代器对象也是一个可迭代对象
# 判断可迭代对象是否是迭代器对象
# print(iter_set1.__iter__() is iter_set1)  # True

# 唯独文件比较特殊: 因为文件从读取出来的时候就是一个迭代器对象
# f ---> 可迭代对象， 还是迭代器对象
# f = open('user.txt', 'r', encoding='utf-8')
# f.__next__()
#
# # # 确定: 文件既是可迭代对象，也是迭代器对象。
# # # iter_f ---> 迭代器对象
# iter_f = f.__iter__()
# iter_f.__next__()
'''
list1 = [1, 2, 3]
# 迭代器对象
iter_list = list1.__iter__()

str1 = '123'
# 迭代器对象
iter_str1 = str1.__iter__()

print(iter_list is iter_str1)  # False
'''

# 可迭代对象
list1 = [1, 2, 3, 4]

# iter_list1 ---> 迭代器对象
iter_list1 = list1.__iter__()
print(iter_list1 is list1)  # False
# 可迭代对象不一定是迭代器对象