python迭代器、生成器、装饰器

1.迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
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。

迭代器作用：节约内存，取的时候在生成数据。

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：

>>>list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

#!/usr/bin/python3
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

执行以上程序，输出结果如下：

1 2 3 4

也可以使用 next() 函数：

#!/usr/bin/python3
 
import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法：iter() 与 next() 。

iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

next() 方法会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

执行输出结果为：

StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

执行输出结果为：

2.生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

生成器的本质就是迭代器，是一种更优雅的迭代器。

生成器函数： python迭代器、生成器、装饰器
send()

yield from

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。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

闭包

python迭代器、生成器、装饰器

3.装饰器

装饰器就是一种特殊的闭包。

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。

它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。

概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作

3.1被装饰函数无参数

python迭代器、生成器、装饰器

3.2被装饰函数有参数

python迭代器、生成器、装饰器

3.3被装饰函数有参数有返回值

python迭代器、生成器、装饰器

3.4万能装饰器

def w1(func):      
    def inner(*args,**kwargs):
         # 验证过程
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
    
@w1
def f1(*args,**kwargs):
    print('f1')
    return '万能装饰器'

一个装饰器装饰多个函数，那么每个函数被调用时都会执行装饰器的代码。
多个装饰器装饰一个函数：执行顺序是从被装饰函数起，从下到上执行。
python迭代器、生成器、装饰器

装饰器总结：

1 装饰器函数中的inner参数以及inner内部调用的fun函数均要与被装饰的函数在形式上保持一致（参数个数，顺序等）即：被修饰函数 t1()、inner()、fun()三者括号中的内容要保持一致。

2 一个装饰器可以装饰多个函数，多个装饰器可以装饰一个函数。

3 多个装饰器同时装饰一个函数的时候，执行顺序是这样的：按与被装饰的函数的距离，由近到远执行。

python迭代器、生成器、装饰器

1.迭代器

创建一个迭代器

2.生成器

闭包

3.装饰器

3.1被装饰函数无参数

3.2被装饰函数有参数

3.3被装饰函数有参数有返回值

3.4万能装饰器

装饰器总结：

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