Python学习之三大名器-装饰器、迭代器、生成器-创新互联
一、装饰器
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格式 @关键字+装饰函数
被装饰函数()
注意:@行必须顶头写而且是在被装饰函数的正上方
按照形式可以分为:无参装饰器和有参装饰器,有参装饰器即给装饰器加上参数
以下示例是一个无参装饰器,为原函数添加了统计运行时间的功能
import time
#定义装饰器
def timer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
res = func(*args,**kwargs)
stop_time = time.time()
print("run time is %s" %(stop_time-start_time))
return res
return wrapper
#调用装饰器
@timer
def index():
l = []
for i in range(10000000):
l.append(i)
#调用阶段
index()
以下是一个有参装饰器,实现简单的认证功能,#数字表示程序依次执行顺序
def auth3(auth_type): #1 #3
def auth(func): #4 #6
def wrapper(*args,**kwargs): #7 #10
if auth_type == 'file': #11
name=input('username: ')
password=input('password: ')
if name == 'zhejiangF4' and password == '666':
print('auth successfull')
res=func(*args,**kwargs)
return res
else:
print('auth error')
elif auth_type == 'sql': #12
print('nothing!') #13
return wrapper #8
return auth #5
@auth3(auth_type='sql') #2
def index():
print('welcome to inex page')
index() #9
二、迭代器
迭代器(iterator)是一种对象,它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素,每个迭代器对象代表容器中的确定的地址**。———百度百科**
可迭代的:只要对象本身有 iter方法,那它就是可迭代的
执行对象下的 iter方法,得到的结果就是迭代器如果你依然在编程的世界里迷茫,不知道自己的未来规划可以加入我们的Python秋秋裙去784掉758文214字看看前辈们如何学习的!交流经验!自己是一名高级python开发工程师,从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!分享一些学习的方法和需要注意的小细节
为什么要用迭代器:
优点
1:迭代器提供了一种不依赖于索引的取值方式,这样就可以遍历那些没有索 引的可迭代对象了(字典,集合,文件)
2:迭代器与列表比较,迭代器是惰性计算的,更节省内存
**缺点:
1:无法获取迭代器的长度,使用不如列表索引取值灵活
2**:**一次性的,只能往后取值,不能倒着取值**
查看s对象是否是迭代器:print(isinstance(s,Iterator)) 返回True就是迭代器
from collections import Iterable,Iterator
s='hello'
l=[1,2,3]
t=(1,2,3)
d={'a':1}
set1={1,2,3,4}
f=open('a.txt')
s.__iter__()
l.__iter__()
t.__iter__()
d.__iter__()
set1.__iter__()
f.__iter__()
print(isinstance(s,Iterable))
print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(set1,Iterable))
print(isinstance(f,Iterable))
print(isinstance(s,Iterator))
print(isinstance(l,Iterator))
print(isinstance(t,Iterator))
print(isinstance(d,Iterator))
print(isinstance(set1,Iterator))
print(isinstance(f,Iterator))
运行结果如下:
可以看出,字符串、列表、字典、集合、元组、文件都是可迭代的,但是只有文件是迭代器
三、生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
函数中包含yield语句的我们称其为生成器函数
yield与return有何区别?
return只能返回一次函数就彻底结束了,而yield能返回多次值
yield到底干了什么事情:
yield把函数变成生成器(生成器就是迭代器)
函数在暂停以及继续下一次运行时的状态是由yield保存
下例是两个生成器的应用,一个用来不断的输入url,不断的解析,另外一个则模仿Linux中的管道命令(实质是将一个函数的运行结果传给下一个函数做处理,实现的比较简单粗暴,多包涵,哈哈)
例1:
from urllib.request import urlopen
def get(url):
while True:
def index():
return urlopen(url).read()
url = yield index()
g = get('http://www.baidu.com')
next(g)
def run():
while True:
url = input("请输入URL:")
if 'http://' not in url:
print(g.send('http://'+url))
else:
print(g.send(url))
run()
例2:
def cat(filename):
with open(filename,'r') as f:
while True:
line = f.readline()
if not line:
break
else:
yield line
def grep(string,lines):
for line in lines:
if string in line:
yield line
g1 = cat('a.txt')
g2 = grep('mac',g1)
if __name__ == '__main__':
m = input("请输入命令:").strip()
if m == "cat a.txt |grep mac":
for i in g2:
print(i)
补充:协程
如果在一个函数内部yield的使用方式是表达式形式的话,如x=yield,那么该函数成为协程函数
直接看例子吧
def hello(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
res = func(*args,**kwargs)
next(res)
return res
return wrapper
@hello
def eater(name):
print('%s start to eat food' %name)
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
print('%s get %s ,to start eat' %(name,food))
food_list.append(food)
print('done')
e=eater("somebody")
print(e.send('巧克力'))
print(e.send("香蕉"))
本文名称:Python学习之三大名器-装饰器、迭代器、生成器-创新互联
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