python迭代器、生成器、装饰器

1 迭代器

这里我们先来回顾一下什么是可迭代对象（Iterable）？

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象，即Iterable。
　　# 一是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
　　# 二是generator，包括生成器和带yield的generator function。

那么什么又是迭代器（Iterator）？

可以被next()函数调用并不断返回下一个值（直到没有数据时抛出StopIteration错误）的对象称为迭代器，即Iterator。

 import collections
 print(isinstance([], collections.Iterable))            # True
 print(isinstance(iter([]), collections.Iterator))      # True
 print(isinstance(iter([]), collections.Iterable))      # True
 print(isinstance([], collections.Iterator))            # False
 print(isinstance((x * x for x in range(10)), collections.Iterable))

# isinstance() 是python内建函数，返回对象是否是类或其子类的实例。若是，返回True,反之返回False。
# Iterable 英文是‘可迭代的’，形容词；Iterator英文是‘迭代器’，名词。

# 那么当 isinstance()的第二个参数是collections.Iterable时，是判断第一个参数是不是Iterable对象（可迭代对象）
# 当 isinstance()的第二个参数是collections.Iterator时，是判断第一个参数是不是Iterator对象（迭代器对象）

# 那么什么是可迭代对象？可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象，即Iterable。
# 一是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
# 二是generator，包括生成器和带yield的generator function。

# 是么是迭代器？可以被next()函数调用并不断返回下一个值（直到没有数据时抛出StopIteration错误）的对象称为迭代器：Iterator。

# 你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
# 这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。
# 可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，
# 所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
# Iterable 可以通过iter()函数转换得到 Iterator，但Iterable不一定是Iterator;而Iterator可以直接作用于for循环，所以Iterator是Iterable。

2 生成器

首先先理清几个概念:

　　generator : A function which returns a generator iterator. It looks like a normal function except that it contains yield expressions for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function.

　　generator iterator : An object created by a generator funcion.

　　generator expression : An expression that returns an iterator.

可见,我们常说的生成器，就是带有 yield 的函数，而 generator iterator 则是 generator function 的返回值，即一个 generator 对象；

形如 (elem for elem in [1, 2, 3]) 的表达式，称为 generator expression ，实际使用与 generator 无异。

　　Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol.

　　也就是说： generator 就是 iterator 的一种,以更优雅的方式实现的 iterator 。我们来一个例子：

 from collections import Iterable
 from collections import Iterator
 from collections import Generator

 def odd():
     print('step 1')
     yield 1
     print('step 2')
     yield(3)
     print('step 3')
     yield(5)

 ge = odd()
 print(isinstance(ge, Iterator))
 print(isinstance(ge, Iterable))
 print(isinstance(ge, Generator))
 print(type(ge))
 # 结果
 # True
 # True
 # True
 # <class 'generator'>

这也充分印证了上面的说法，generator就是一种iterator。而且Gennerator这个类是继承了Iterator的。

3 装饰器

什么是装饰器（Decorator）？

　　本质上：是一个返回函数的高阶函数。

生产上，什么时候用装饰器？

　　当我们想要给一个函数func()增加某些功能，但又不希望修改func()函数的源代码的时候就需要用装饰器了。（在代码运行期间动态增加功能）

假如，你有一个网站，之前是免费开放的，谁都可以访问。但是有一天你不想免费开放了，你想让大家必须登陆后才能访问，但是呢，网站已经上线了，一直是跑着的，不能修改源码。这个时候就要用这个装饰器了。

前奏：

假设你原先的网站首页是这个函数：

def home():
    print("欢迎来到XX首页！")

home()

首先我们必须得明白：函数也是一个对象（python里一切皆对象），且可以赋值给其他变量。例如：

def home():
    print("欢迎来到XX首页！")

f = home
f()

这和直接调用home()结果是一样的。

那么怎么做到，不改变home的源码给它加上添加登录功能呢？看下面的代码，注意其中的讲解：

 def login(func):
     """
     在这里从新定义一个高阶函数，
     这就是decorator。
     我们一会儿会仔细分析。
     """
     def wrapper(*args, **kwargs):
         user = "zingp"   # 假设这是数据库中的用户名和密码
         passwd = ""
         username = input("输入用户名：")
         password = input("输入密码：")
         if username == user and password == passwd:
             return func(*args, **kwargs)
         else:
             print("用户名或密码错误。")
     return wrapper

 @login     # 利用python的@语法，把decorator置于home函数的定义处 相当于home = login(home)
 def home():
     print("欢迎来到XX首页！")

 home()

运行看看，是不是没改变home源码和home的调用方式，给home添加了登录验证的功能？

其实，这里@login相当于做一这么一件事：home = login(home)

那么当执行23行时就是这样的：login(home)()

　　login(home)是什么？他就是调用login这个函数后的返回值，即wrapper

此时，login(home)()即变成了 wrapper()

　　执行wrapper() ,返回home()函数并执行home()

整个过程就是这样。

但是这里还有个问题，就是当没加装饰器的时候print(home.__name__)得到的函数名是home，加了装饰器后print(home.__name__)得到的结果就是wrapper了。

我们虽然没有改home函数的源代码，但是更改了__name__属性，所以，最美好的结果是连属性也不更改吧？

你可能想写个wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，就可以了嘛。但是呢，Python内置的functools.wraps就是专门干这个事的。

请看完整的装饰器代码：

 import functools  # 先得导入这个工具

 def login(func):

     @functools.wraps(func)
     def wrapper(*args, **kw):
         user = "zingp"   # 假设这是数据库中的用户名和密码
         passwd = ""
         username = input("输入用户名：")
         password = input("输入密码：")
         if username == user and password == passwd:
             return func(*args, **kw)
         else:
             print("用户名或密码错误。")
     return wrapper

 @login
 def home():
     print("欢迎来到XX首页！")

 home()
 print(home.__name__)

现在是不是属性也没改了？