装饰器&生成器&迭代器&…

2019-04-20 08:53:00来源:博客园 阅读 ()

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 一:普通装饰器

  • 概念:在不改变原函数内部代码的基础上,在函数执行之前和之后自动执行某个功能,为已存在的对象添加某个功能
  1. 普通装饰器编写的格式
    def 外层函数(参数)
        def 内层函数(*args,**kwargs) 
            #函数执行之前
            data= 参数(*args,**kwags)
            #函数执行之后
            return data
        return 内层函数
  2. 用法示例:  
    def func(arg):
        def inner():
            v = arg()
             return v
          return inner
    
    # 第一步:执行func函数并将下面的函数当做参数进行传递,  相当于:func(index)
    # 第二步: 将func返回的值重新赋值给下面的函数名   index = func(index)
    
     @func   #@装饰器的语法
      def index():
            print(123)
            return 666
      print(index)
  3. 应用示例
    #示例:计算函数执行时间
    import time
    def base(func):
        def inner():
            start_time = time.time()  --->#函数执行之前
            v= func()
            end_tme = time.time()  ---->#函数执行之后
            print(end_time-start_time)
            return v
        return inner
    
    @base
    def func1():
        time.sleep(2)  # 函数执行延缓2秒
        print(123)
        
    @base
    def func2():
        time.sleep(1)
        print(456)
  •  关于返回值
    def base(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            data = func(*args,**kwargs)
            return data
        return inner 
                           
    @x1
    def index():
        print(123)
        return 666
    v1 =index()
    print(v1)
    #func函数带括号,执行index函数,先打印'123',先将666返回给data,data再返回给v1   
  •  关于前后
    def base(func):
        def inner(*args,**kwargs)
            print('函数调用之前')
            data = func(*args,**kwargs)   #执行原函数并获取返回值
            print('调用原函数之后')
            return data
        return inner
    @base
    def index()
        print(123)
    index()

 二:带参数的装饰器

  • 基本格式
    def base(counter):
        def wrapper(func):
            def inner(*args,**kwargs):
                data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
                return data
            return inner 
        return wrapper 
    @base(9)   
    def index():
        pass
    
     #先执行base函数,然后将返回值wrapper返回,变成不带参数的装饰器 
  •  用法示例
    #写一个带参数的函,实现:参数是多少,被装饰的函数就要执行多少次,返回最后一次执行的结果
    
    def base(counter):
        def wrapper(func):
            def inner(*args,**kwargs):
                for i in range(counter):
                    data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
                return data
            return inner
        return wrapper
    
    @base(5)
    def index():
        return 好难啊
    v = index()
    print(v) 

 三:生成器 (函数的变异)

  • 概念:函数中如果存在yield,那么该函数就是一个生成器函数,调用生成器函数,会返回一个生成器,生成器只有被for循环时,生成器内部代码才会执行,每次循环都会获取yield返回的值
  •  生成器函数 : 内部是否包含yield
    def func():
        print('F1')
        yield 1
        print('F2')
        yield 2
        print('F3')
    #函数内部代码不会执行,返回一个生成器对象
    v1 = func()
    #生成器可以被for 循环,一旦开始循环函数内部代码就开始执行
    for item in v1:
        print(item)
    #  F1  1  F2  2  F3  
  •  特殊的迭代对象
    def func():
        yield 1
    
    v = func()
    result = v.__iter__()
    print(result) 

 四:迭代器

  • 概念:对某种对象(str/lsit/tuple/dict/set类创建的对象)中的元素进行逐一获取,表象:具有__nest__方法且每次调用都获取可迭代对象中的元素
  •  列表转换成迭代器
    • v1 = iter([1,2,3,4])

    • v2 = [1,2,3,4].__iter__()

  •  迭代器想要获取每个元素 : 反复调用val = v1.__next__()
    v1 = "alex"
    v2 = iter(v1)
    while True:
         try:
            val = v2.__next__()
            print(val)
         except Exception as e:
            break

     

  •  直到报错:stoplteration错误,表示迭代已经完毕
  •  如何判断一个对象是否是迭代器 : 内部是否有__next__方法
  •  for 循环
    v1 = [11,22,33,44]
    
    # 1.内部会将v1转换成迭代器
    # 2.内部反复执行 迭代器.__next__()
    # 3.取完不报错
    for item in v1:
        print(item) 
  •  可迭代对象
    • 内部具有_iter__方法且返回一个迭代器

    • 可以被for 循环

 五;推导式

  • 列表推导式(也叫列表生成式)

    • 基本格式

      v1 = [i for i in 可迭代对象]
      v2 = [i for i in 可迭代对象 if 条件]   #条件为true才进行append
#示例
v1 = [99 if i>5 else 66  for i in range(10)]  

v2 = [lambda : 100 for i in range(10)]
result = v5[9]()  # 100

v3 = [lambda :i for i in range(10)]
result = v7[5]()  # 9

v4 = [lambda x:x*i for i in range(10)] 
# 1.请问 v4 是什么?
函数地址 
# 2.请问 v4[0](2) 的结果是什么?
18

def num():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
# num() -> [函数,函数,函数,函数]
print([ m(2) for m in num() ])   # [6,6,6,6]
  
#####筛选#####
v = [i for i in range(10) if i > 5]
  •  集合推导式
    v1 = { i for i in 'alex'
  •  字典推导式
    v1 = { 'k'+str(i):i for i in range(10) }

     

 


原文链接:https://www.cnblogs.com/wenxin1120/p/10738688.html
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