python之装饰器、迭代器、生成器

装饰器

什么是装饰器？

用来装饰其他函数，即为其他函数添加特定功能的函数。

装饰器的两个基本原则：

装饰器不能修改被装饰函数的源码

装饰器不能修改被装饰函数的调用方式

什么是可迭代对象？

在python的任意对象中，只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法，那么它就是一个可迭代对象，通俗低讲就是可以通过for循环进行遍历。

如何判断一个对象是否是可迭代对象？

方法一：isinstance+iterable

方法二：hasattr+__getitem__

from collections import Iterableclass Student:pass
print(isinstance([],Iterable)) #True
print(isinstance(Student(),Iterable)) #Falseprint(hasattr([],'__getitem__')) #True
print(hasattr(Student(),'__getitem__'))  #False

什么是迭代器？

迭代器就是实现了__next__和__iter__方法(缺一不可)的对象，就叫迭代器。

其实__iter__方法返回迭代器自身，__next__方法不断返回迭代器中的下一个值，直到容器中没有更多的元素时则抛出Stoplteration异常，以终止迭代。

为什么有了可迭代对象，还要有迭代器呢？

工厂模式(需要什么数据就生成什么数据)，节约内存空间

from itertools import countcounter = count(start=10)
print(type(counter))
print(dir(counter))
print(next(counter))
print(next(counter))
for i in range(100):print(next(counter))
print(len(counter))    #报错，迭代器没有len属性print(isinstance(counter,Iterator))  #True
print(isinstance([],Iterator))   # False
a= [1,2,3,45,6]
#将a这个可选代对象转变为选代器对象
a_iter = iter(a)
print(type(a_iter))print(len(a_iter))  #报错，没有len属性
print(next(a_iter))
print(next(a_iter))
for item in a iter:print(item)
for item in a_iter:print(item)
for item in a:print(item)
# print(next(a iter)) #报错

生成器中yield关键字的作用？

1.程序每次在代码中遇到yield关键字后，会返回结果

2.保留当前函数的运行状态，等待下一次调用，下次调用时从上一次返回yield的语句处开始执行后面的语句

生成器是一种特殊的迭代器

def demo():print('hello')t=yield 5 # returnprint('world')print(t)def demo1():print('hello')return 5
print(type(demo()))
print(dir(demo()))c = demo() #没有执行生成器函数 这行代码没有输出代表没有执行生成器函数a = demol() #普通函数，在调用时直接执行 这行代码执行输出的结果是'hello'
print(next(c)) #预激活生成器  这行代码执行输出的是'hello''5'print(c.send(None))
c.spend('test') #send方法调用生成器并且把test字符串传入到生成器内部

def demo():print('hello')t=yield5 #returnprint('world')print(t)
def demo1():print('hello')return 5print(type(demo()))
print(dir(demo()))c=demo() #没有执行生成器函数 这个步骤的时候没有执行生成器！！！
a=demo1() #普通函数，在调用时直接执行
print(next(c))# 预激活生成器
# 这个步骤执行生成器了！！！yield是执行一次先返回结果，下一次保留之前的状态，然后执行yield后的代码
print(c.send(None))
c.send('test') # send方法调用生成器并且把test字符串传入到生成器内部