python基础(八)生成器,迭代器,装饰器,递归

生成器

在函数中使用yield关键字就会将一个普通的函数变成一个生成器(generator),普通的函数只能使用return来退出函数,而不执行return之后的代码.而生成器可以使用调用一个next方法来返回生成器中上一次yield时候的状态.并且可以使用send方法给yield重新赋值.这样就可以灵活的进入和跳出函数.因此在程序中生成器可以中断当前函数,去执行其它的代码,在合适的时候跳回函数继续执行

def yield_test():
    print('befor the first')
    first = yield
    print(first)
    print('before the second')
    second = yield
    print(second)
    print('before the Third')
    Third = yield '也可以有返回值'
    print(Third)
    print('after the Third')

#next方法
g = yield_test()
g.__next__()
g.__next__()
yield_text = g.__next__()		#获取yield传出的数据,接受数据next和发送数据yield的位置顺序相同
print(yield_text)
# g.__next__()

#send方法
g = yield_test()
g.__next__()     				#做实验时第一次必须是next,send会报错
g.send('2222')					#send发送的数据会被赋值给当前yield之前的代码中生效.
								#简单说是赋值给前一个yield以便本次代码执行
g.send('3333')

补充:通过这个例子我们发现

1,send方法被生成器当作了一次__next__,并且send的值会复制给上一个yield,

2,yield和__next_方法是一一对应.当next比函数内yield多时,最后一个next会报一个StopIteration异常.

3,yield后的代码会在下一次next调用时才会执行.

4,yield可以发送数据,也可以接受数据.获取数据时要注意传入和传出不同时机才能获取正确的yield值

所以我们通常把生成器用在可循环的对象

def read_file():
    read_size = 10
    with open('test.txt','rb') as f:
        while True:
            text = f.read(read_size)
            yield text		#通过yield获取当前的text值

g = read_file()
while True:
    print(g.__next__())
#生成器这样使用会进入一个死循环

补充:

5, 生成器必须要有明确的退出条件,为了不造成死循环. 所以慎用循环.

def read_file():
    read_size = 10
    with open('test.txt','rb') as f:
        while True:
            text = f.read(read_size)
            if text:				#判断文件是否读取完毕
                yield text
            else:
                return

g = read_file()
while True:
    print(g.__next__())

迭代器

iterable(可迭代对象)可以直接作用与for循环的对象.可迭代对象分为:一,集合数据类型如:str字符串,list列表,dict字典,tuple元组,set集合等.二,生成器generator和带yield的函数.判断是否为iterable对象可以使用函数isinstance().

在python中list等集合数据类型是非常占用内存的,通过使用iter()可以将一个可迭代对象变成一个迭代器.迭代器中不存储具体数据,只是保存了产生这种数据的逻辑对象.在使用时才产生需要的数据,可以大大节省空间.

from collections import Iterator
list = []
for i in range(10):
    list.append(i)
print(list,isinstance(list,Iterator))

list_Iterator= iter(list)
print(list_Iterator,isinstance(list_Iterator,Iterator))
for i in list_Iterator:
    print(i)

补充:

1, 迭代器中并没有保存真正的数据,只有在我们去通过next方法去迭代器中取数据

2, 迭代器中是按照一定的顺序输出所有数据,不能取指定的数据.

装饰器

装饰器(decorator)是一种函数的高级用法,主要是通过高阶函数和返回函数组合的方式,修饰其它函数.达到被修饰的函数代码不用修改,调用方式也不变的目的.主要作用就是给被修饰的函数添加功能.

• 原函数不带参数

#假如有这么三个函数,我们需要记录访问时间和函数名,但是又不能修改函数
def home():
    print('index page')
def bbs():
    print('bbs page')
def news():
    print('news page')
home()
bbs()
news()

#加上装饰器后的效果
import time

log_list = []
def user_log(func):     #将被装饰函数作为参数传入user_log这个装饰器
    def wrapper():		#触发执行装饰器的函数
        func()			#在装饰器内执行原函数
        log_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")	#装饰器内具体新代码
        page_name = func.__name__
        log_page = str(log_time+'  ->'+page_name)
        log_list.append(log_page)
    return wrapper		#将触发函数返回,一定不要加()执行符号

@user_log
def home():
    print('index page')

@user_log
def bbs():
    print('bbs page')

@user_log
def news():
    print('news page')

home()
bbs()
news()
print(log_list)

• 带参数的函数

计算函数运行时间的装饰器
import time

def time_consum(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        func(*args,**kwargs)
        print('running',time.time()-start_time)
    return wrapper

@time_consum
def user_profile(username):
    time.sleep(3)
    print('welcome %s'%username)

user_profile('sylar')

• 装饰器带参数,

#根据装饰器参数执行不同的功能
import time
log_list = []
def change_type(ch_type='other'):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            if ch_type == 'tc':
                start_time = time.time()
                func(*args,**kwargs)
                print('running',time.time()-start_time)
            else:
                func()
                print('other type code')
                log_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 装饰器内具体新代码
                page_name = func.__name__
                log_page = str(log_time + '  ->' + page_name)
                log_list.append(log_page)
        return wrapper
    return decorator

@change_type()
def home():
    print('index page')

@change_type('tc')
def user_profile(username):
    time.sleep(3)
    print('welcome %s'%username)

home()
user_profile('sylar')
print(log_list)

递归函数

在函数内部,调用了这个函数自己.就叫做递归函数

#直接使用递归法求解斐波那契数量的第num个数字
def fib(num):
    if num<2:
        return num
    return fib(num-1)+fib(num-2)

for i in range(10):
    print(fib(i))

补充递归函数必须要有一个明确的结束条件,python中支持最大递归次数1000