python学习——装饰器、生成器、迭代器

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‘‘‘修饰器本质是函数
定义：修饰器是给函数补充某些功能，且不影响原函数的函数。   ps：应用在已上线的程序中的改动功能必须用到。

拿下一行的函数名作为赋给高阶函数（就是这个函数名）变量，运行一下高阶函数，然后把返回的结果返回下一行的函数名

原则：
1.不改变被调用函数的调用方式；
2.不改变被调用函数的内容；

需要的概念：
1.函数即变量：函数也和变量一样先在内存中存储，但是是以字符串的形式，在通过加上（）的形式，就在cpu中执行。
函数和变量在内存中的存储是必须要有对应的“门牌号”的，就是函数名和变量名，
如果名称消失，编译器就会在执行的时候把对应内存清除。
有一个不用名的函数，lambda，但是必须要制定一个名字，其实也是一样的。
另外，Python是按照顺序来执行的语言。而def这个是只是定义，就是存成字符串，而不涵盖执行。
2.高阶函数：注意是函数名，不会带（）的执行括号的。
a.把一个函数名当作实参传递给另一个函数； ps1:有了高阶函数就可以实现了不修改被装饰函数而改动函数的功能
ps2:这个其实和“函数即变量”对应在一起的，给形参传递的就是实参，函数名对应的就是内存中的一堆字符串；
b.返回值中包含函数名；ps:教程说是这个可以不改变形式，但是我感觉其实没有关系
3.嵌套函数：
在一个函数内部再定义一个函数。内部定义的函数是一个局部变量（函数），可以在内部调用。
4.@函数名：放的位置，只能是一个函数上面的第一格； ps:这个也是为什么pycharm一直提示，函数前面空两行的原因
，因为读取函数的时候还要看上面两行有没有别的要进来修饰
　　功能：拿下一行的函数作为赋给高阶函数（就是这个函数名）变量，运行一下，然后把返回的结果返回下一行的函数名
（就是覆盖原来的函数名代表的内存位置，指到了高阶函数返回值的位置。）可以看看第四周第六章20min左右。就相当于重新定义了一个已经存在的变量来覆盖；


# ‘‘‘

 1 ‘‘‘下面是装饰器‘‘‘
 2 
 3 import time
 4 
 5 
 6 def decor_fun(func):
 7     def tm_func(*para1, **para2):    #‘‘‘如果这里要实现传递参数，必须加入一个参数，然后在下面的func（参数），需要这样的，不过最好是使用非固定参数！！‘‘‘
 8         start_time = time.time()
 9         func(*para1, **para2)   #注意在这个地方的函数定义的时候，引入的函数，还是会到原来函数存储的位置去找的。所以说，修饰器其实有一新一旧两个地址，但是用户只能用新的。
10         end_time =time.time()
11         print("the run time is %s"%(end_time-start_time))
12     return tm_func     #局部变量是一个块内容里面有，这里tm_func是在整个装饰器的函数里面有用，
13     # 所以在这个地方返回就可以返回到函数的外面。
14 
15 
16 
17 @decor_fun  # 等于是将下面的函数调用变成，tst_demo = decor_fun(tst_demo)，所以以后的tst_demo 对应的就是新地址；那么相当于这个新地址就是tm_func对应的内容；旧地址tst_demo还是在的，只不过用户拿不到；
18 def tst_demo():
19     print("we know this test demo run time is very quick")
20     time.sleep(3)
21     print("but we want to know the time!")
22     return 0
23 
24 @decor_fun  #
25 def try1():
26     print("jiushi shishi")
27     time.sleep(2)
28 
29 ‘‘‘看看如果带入参数能够实现吗？就是输入的参数，能否被传入；结果显示是不行的，必须在装饰器那边就写上参数‘‘‘
30 def try2(name):
31     print("this is try2", name)
32     time.sleep(2)
33 
34 tst_demo()
35 try1()
36 
37 ‘‘‘下面这个就是类似的效果‘‘‘
38 decor_fun(try2)("qie")

高阶函数还可以有2层的函数；

 1 ‘‘‘这个版本是为了学如何传递两层参数‘‘‘
 2 import time
 3 
 4 
 5 def decor_fun(*arg1):
 6     print("This out_layer", *arg1)   #遇到@符号救护先进来到这一步；
 7 
 8     def tm_func0(func):
 9         def tm_func(*para1, **para2):  # ‘‘‘如果这里要实现传递参数，必须加入一个参数，然后在下面的func（参数），需要这样的，不过最好是使用非固定参数！！‘‘‘
10             start_time = time.time()
11             func(*para1, **para2)  # 注意在这个地方的函数定义的时候，引入的函数，还是会到原来函数存储的位置去找的。所以说，修饰器其实有一新一旧两个地址，但是用户只能用新的。
12             end_time = time.time()
13             print("the run time is %s" % (end_time - start_time))
14         return tm_func  # 局部变量是一个块内容里面有，这里tm_func是在整个装饰器的函数里面有用，
15         # 所以在这个地方返回就可以返回到函数的外面。
16     return tm_func0
17 
18 
19 @decor_fun("ky")  # 等于是将下面的函数调用变成，tst_demo = decor_fun(tst_demo)，所以以后的tst_demo 对应的就是新地址
20 def tst_demo():
21     print("we know this test demo run time is very quick")
22     time.sleep(3)
23     print("but we want to know the time!")
24     return 0
25 
26 
27 @decor_fun  #
28 def try1():
29     print("jiushi shishi")
30     time.sleep(2)
31 
32 
33 ‘‘‘看看如果带入参数能够实现吗？就是输入的参数，能否被传入；结果显示是不行的，必须在装饰器那边就写上参数‘‘‘
34 def try2(name):
35     print("this is try2", name)
36     time.sleep(2)
37 
38 tst_demo()
39 #try1()
40 
41 ‘‘‘下面这个就是类似的效果‘‘‘
42 decor_fun(try2)("qie")

# 生成器，相当于在内存里面存储一个算法，只有调用的时候，才会在内存中出现具体的数值。

生成器通常是应用于有规律的数据。

#按需要一个个取出来；

分类： 列表生成器以及函数生成器


列表生成器：
# 形式类似于， （ i*2 for i in range(10) ) .这是是利用小括号来表示，内部是具体的算法。中括号的话，就是列表生产式。
# 调用的方式就是使用“for i in 列表生成器” 的形式调用；
# 
#函数生成器只有__next__()方法，没办法往前,只能往后，取完之后就没有了。
#
# #常见的列表生成式
# list_generation = [i*3 for i in range(10)]
# print(list_generation)
#
# #生成器的例子
# list_generator = （i*3 for i in range(10)）
# print(list_generator)
#
# for i in list_generator :  ###
#     if i < 10:
#         print(list_generation[i])
#     if i > 10:
#         break
#



# #函数的生成器
# 过程中必须使用到yeild，原因就是它能够实现停顿记录；并且返回参数。即需要的时候才去生成取用；

#yeild（b） 的作用是停顿记录并且返回（）中的参数；

#
# #弄个斐波那契数列
# def Feibonaqie(max):
#     n,a,b = 0 , 0 ,1
#     while n < max:
#         print(b)
#         a,b = b, a+b
#         n = n +1
#         ‘‘‘上面这个相对于：
#             t = (b, a + b) # t是一个tuple
#             a = t[0]
#             b = t[1]‘‘‘
#     return "done"
#
# Feibonaqie(20)
#

#函数型的生成器
def Feibonaqie_generator(max):
    n,a,b = 0 , 0 ,1
    while n < max:
        yield (b)  #使用yield就是生成器了，停顿记录，并且返回结果；
        a,b = b, a+b
        n = n +1


f = Feibonaqie_generator(20)

print(f.__next__())
print(f.__next__())
print("=========")   #意味着可以随时出来。而后继续操作。

print(f.__next__())
print("=======")

# for i in f:    #还可以用for循环来打印。
#    print(i)

# 获取异常的信息
while True:
    try:
        x = f.__next__()
        print(‘g:‘, x)
    except StopIteration as e:
        print(‘Generator return value:‘)
        break

 #迭代器
"""凡是可作用于for循环的对象都是Iterable(可迭代）类型；
*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Ian-learning/p/12715999.html