python中的迭代器,生成器与装饰器详解
目录
- 迭代器
- 生成器
- 装饰器
- 总结
迭代器
每一个可迭代类内部都要实现__iter__()方法,返回一个迭代类对象,迭代类对象则定义了这个可迭代类如何迭代。
for循环调用list本质上是是调用了list的迭代器进行迭代。
# 对list进行for循环本质上是调用了list的迭代器 list = [1,2,3,4] # for 循环调用 for elem in list: print(elem) # 迭代器调用 list_iter = list.__iter__() while True: try: print(next(list_iter)) except StopIteration: break
实现一个自己自定的迭代类,规定迭代一个可迭代的数据结构为“倒计时”模式。
# 可迭代对象类 class CountDown(object): def __init__(self,num): self.num = num def __iter__(self): return MyIterator(self.num) # 迭代类 class MyIterator(object): def __init__(self,num): self.NUM= num self.FINAL = 0 self.now = num def _dxMgRUPZD_iter__(self): return self def __next__(self): step = 1 if self.NUM<self.FINAL else -1 while self.now != self.FINAL: self.now += step return self.now - step raise StopIteration cd_pos = CountDown(5) cd_neg = CountDown(-5) for i,j in zip(cd_pos,cd_neg): print(f'pos:{i}\tneg:{j}')
生成器
含有yield指令的函数可以称为生成器,它可以将函数执行对象转化为可迭代的对象。这样就可以像debug一样一步一步推进函数。可以实现的功能是可以实现让函数内部暂停,实现了程序的异步功能,这样可以及进行该函数与外部构件的信息交互,实现了系统的解耦。
from collections import Iterable def f(): pass # 含有yield指令的函数可以称为生成器 def g(): yield() print(type(f()),isinstance(f(),Iterable)) print(type(g()),isinstance(g(),Iterable))
使用生成器可以降低系统的耦合性
import os # 生成器是迭代器的一种,让函数对象内部进行迭代 # 可以实现让函数内部暂停,实现了程序的异步功能,同时也实现了解耦。 def my_input(): global str str = input('input a line') pass def my_write(): with open('workfile.txt','w') as f: while(str): f.write(str+'\n') yield() return mw = my_write() while(True): my_input() try: next(mw) except StopIteration: pass if not str: break
装饰器
装饰器封装一个函数,并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。
不带参数的装饰器
# 不带参数的装饰器 from functools import wraps # 装饰器封装一个函数,并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。 def mydecorator(a_func): @wraps(a_func) #声明这个注解就可以不重写传入的函数,只是调用的时候wrap一下。不加的话,a_func函数可以看作被重写为wrapTheFunction. def wrapTheFunction(): print(f"function in {id(a_func)} starts...") a_func() print(f"function in {id(a_func)} ends...") return wrapTheFunction # 在函数定义前加入此注解就可以dxMgRUPZD将函数传入装饰器并包装 @mydecorator def f(): print('hi') pass f() print(f.__name__)
带参数的装饰器(实现输出到自定义的日志文件)
# 带参数的装饰器(实现输出到自定义的日志文件) from functools import wraps def logit(logfile='out.log'): def mydecorator2(a_func): @wraps(a_func) def wrapTheFunction(*args, **kwargs): # 这个保证了函数可以含有任意形参 编程客栈 log_string = a_func.__name__ + " was called" print(log_string) # 打开logfile,并写入内容 with open(logfile, 'a') as opened_file: # 现在将日志打到指定的logfile opened_file.write(log_string + '\n') return a_func(*args, **kwargs) return wrapTheFunction return mydecorator2 # func group1 @ logit('out1.log') def func1(str): print(str) pass @ logit('out2.log') def func2(): pass func1('I have a foul smell') func2()
实现一个装饰器类(这样写可以简化装饰器函数,并且提高封装性)
# 带参数的装饰器(实现输出到自定义的日志文件) from functools import wraps def logit(logfile='out.log'): def mydecorator2(a_func): @wraps(a_func) def wrapTheFunction(*args, **kwargs): # 这个保证了函数可以含有任意形参 log_string = a_func.__name__ + " was called" print(log_string) # 打开logfile,并写入内容 with open(logfile, 'a') as opened_file: # 现在将日志打到指定的logfile opened_file.write(log_string + 编程客栈'\n') return a_func(*args, **kwargs) return wrapTheFunhttp://www.cppcns.comction return mydecorator2 # func group1 @ logit('out1.log') def func1(str): print(str) pass @ logit('out2.log') def func2(): pass func1('I have a foul smell') func2()
总结
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