Python 全栈开发五 迭代器 生成器 装饰器

一、迭代器

迭代协议：对象必须提供一个next方法，执行该方法后会返回迭代的下一项或者抛出Stopiteration异常，终止迭代。切只能往前，不能倒退。

可迭代对象：遵循迭代协议的对象就是可迭代对象。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器，生成迭代器的方法是iter()：

li = [1,2,3,4]
#inter()本质调用了内置的__iter__
a = li.__iter__()  #生产一个可迭代对象
#next()本质调用__next__()
a.__next__()       #对可迭代对象进行取值

方法二：

>>li = [1,2,3,4,5]
>>it = iter(li)     #生成一个迭代器
>>it.__next__()
1
>>next(it)  #以上两种next都可以使用
2
>>for i in it:
        print(i)
3
4
5
#迭代完毕后，迭代器里面的数据就没有了
>> type(it)
<class 'list_iterator'>   #类型是迭代器类型

 

二、生成器

在描述生成器前我们先来了解列表生成式：

#普通定义的列表直接把列表写死
li = [1,2,3,4,5]

#使用列表生成式，可以为列表添加一些新的属性

li1 = [a*a for a in range(10)]
print(li1)

#也可以用以下两种方法方法

li2 = list(map(lambda x:x+1,li))
print(li2)


a = []
for i in range(10):
    a.append(i+1)
print(a)

#从以上对比可以看出，使用第二种方法代码最为简单，即列表生成式

　　虽然有列表生成式，可以简化生成特定列表的操作，但是当列表数据过大，就会过度的消耗内存，并且列表是数据也不会一直使用，在python中有一种一边循环一边计算的机制就是生成器。

生成器的第一种表现形式：

#创建一个生成器

li = (a*a for a in range(10))

print(li) #<generator object <genexpr> at 0x00000000027BD468>，返回一个生成器对象，用next调用对象
print(li.__next__())
print(next(li))  #且只能调用一次，不能往回调用

'''我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，
就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，
抛出StopIteration的错误。一般情况下，我们用for循环来调用全部数据'''

for i in li:
    print(i)

生成器的第二种表现形式：

　　生成器：一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

　　yield语法：每当行数运行到yield是就会中断并且保存当前所有的运行信息，并且在执行next()方法后继续从中断的地方运行。

#生成一个斐波拉契数列
def fib(max):
    a,b,n = 0,0,1
    while n < max:
        a, b = b,a+b
        n +=1
    return 'done'

c = fib(5)
print(c)
#弊端，会直接全部生成

#把该函数变为一个生成器
def fib2(max):
    a,b,n = 0,0,1
    while n < max:
        yield b    #遇到一次返回一次，再次激活则运行后面的代码，用next激活
        a, b = b,a+b
        n +=1

d = fib2(5)
print(next(d))

下面是一个利用yield实现的一种单线程下的并发效果，也可以理解为一协程（后面会讲这一内容）:

import time

def consumer(name):
    print('%s准备吃包子了!' % name)
    while True:
        baozi = yield               # 保存当前状态的值，并且退出函数
        print('包子[%s]来了,被[%s]吃了！'% (baozi,name))

# c = consumer('alix')   生成一个生成器对象
# c.__next__()        调用生成器

def producer():
    c = consumer('a')
    c2 = consumer('b')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print('老子开始准备做包子了')
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print('做了1个包子，分两半')
        c.send(i)               #给yield传值，并且唤醒yield
        c2.send(i)
producer()

三、装饰器

装饰器：本质上就是函数,作用就是为其他函数添加其他功能
原则：1、不能修改被装饰的函数的源代码
     2、不能修改被修饰函数的调用方式

在将装饰器前我们进行一些装饰器的知识储备：

1.函数即'变量'
2.高阶函数
    1.把一个函数名当做实参传给另一个函数（添加功能不修改函数的源代码）
    2.返回值中包含函数名（不修改函数的调用方式）
3.嵌套函数

函数即“变量”：

函数定义好后就像变量一样存储在内存中，当我们去调用的时候才会有意义。

#函数即变量

# def foo():
#     print('in the foo')
# foo()

#即无需考虑函数的定义顺序，就和定义变量一样

def bar():
    print('in the bar')
def foo():
    print('in the foo')
    bar()
foo()

高阶函数：即把一个函数名当做实参传递给函数，就类似有把一个变量名传递给函数。

# 高阶函数：把一个函数名，当做实参传给函数
import time
def bar():
    time.sleep(3)    #暂停3秒
    print('in the bar')

def text1(fun):
    start_time = time.time()   #起始时间
    fun()
    stop_time = time.time()    #结束时间
    print('the fun time is %s' % (stop_time-start_time))  #计算出fun()所用的时间

text1(bar)  #将该函数名传递进去


def bar2():
    time.sleep(3)
    print('in the bar2')

def text2(fun):
    print(fun)
    return fun

bar2 = text2(bar2)
bar2()

通过高阶函数的作用可以看出：在不改变函数的源代码的情况下，给函数增加了计时的功能

嵌套函数：

def foo():
    print('in the foo')
    def bar():
        print('in the bar')
    bar()
foo()

结合以上三种实现装饰器：

import time
def timer(func): #timer(text1)   func=text1    装饰器函数
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        func()              #run text1
        stop_time = time.time()
        print('the fun run time is %s' % (stop_time-start_time))
    return wrapper

@timer   # text1 = timer(text1)  这一步就是把text1传入timer
def text1():
    time.sleep(1)
    print('the is text1')

text1()

带参数的装饰器：

user,passwd = 'alex','1234'

def auth(outh_type):
    print('auth func:',outh_type)
    def outh_wrapper(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            print('wrapper func args:',*args,**kwargs)
            if outh_type == 'local':
                username = input('Username:'.strip())
                password = input('Password:'.strip())
                if user == username and passwd == password:
                    print('33[32;1mUser has passed authentication33[0m')
                    res = func(*args,*kwargs)
                    print('-- after authentication')
                    return res
                else:
                    exit("33[31;1mInvalid username or password33[0m")
            elif outh_type == 'ldap':
                print('搞毛线')

        return wrapper
    return outh_wrapper

@auth(outh_type='local')
def index():
    print('welcom to index page')

index()

 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4980620.html