1. 迭代器 

 1 """
2 iterator
3 迭代器协议: 对象必须提供一个next()方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么引起一个StopIteration异常,以终止迭代
4 可迭代对象: 实现可迭代协议的对象。(对象内部定义一个__iter__()方法)
5 访问方式:下标方式、迭代器协议、for循环
6 """
7
8
9 li = [1, 2, 3, 4, 5]
10 iter_li = li.__iter__() # 通过__iter__()方法生成可迭代对象
11 print(iter_li) # <list_iterator object at 0x000002565B5BD748>
12 # print(li[0])
13 print(iter_li.__next__()) # 1
14 print(next(iter_li)) # 2
15
16 # for 循环访问遵循迭代器访问方式
17 # for i in li:
18 # print(i)

2. 生成器

 1 """
2 generator
3 生成器函数: 定义函数,包换关键字 yield
4 生成器表达式: 三元表达式
5 send()
6 """
7
8
9 # 生成器函数
10 def generator_func():
11 yield 1
12 yield 2
13 yield 'louis'
14 yield 'scar'
15 yield 'rose'
16 x = yield
17 print('x=', x)
18 y = yield
19 print('y=', y)
20
21
22 gen = generator_func()
23 print(gen) # <generator object generator_func at 0x000001A5464A2F48>
24 print(gen.__next__())
25 print(gen.__next__())
26 print(gen.__next__())
27 print(gen.__next__())
28 print(gen.__next__())
29 print(gen.__next__()) # None
30 # 改变x的值并触发 __next()__
31 res = gen.send('init_')
32 print(res) # x= init_ None
33
34 # 生成器表达式
35 count1 = [x for x in range(10)] # 列表表达式
36 print(count1) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
37 count2 = (x for x in range(10) if x > 5) # 生成器表达式
38 print(count2) # <generator object <genexpr> at 0x000001E364E87840>
39 print(list(count2)) # [6, 7, 8, 9]
40
41
42 import time
43
44
45 # 生产者消费者模型
46 def consumer(name):
47 print('消费者[%s]开始下单' % name)
48 while True:
49 num = yield
50 time.sleep(0.5)
51 print('%s 第[%s]杯奶茶' % (name, num))
52
53
54 def producer():
55 c1 = consumer('louis')
56 c2 = consumer('scar')
57 next(c1)
58 next(c2)
59 for i in range(1, 10):
60 c1.send(i)
61 c2.send(i)
62
63
64 producer()

运行结果:
消费者[louis]开始下单
消费者[scar]开始下单
louis 第[1]杯奶茶
scar 第[1]杯奶茶
louis 第[2]杯奶茶
scar 第[2]杯奶茶
louis 第[3]杯奶茶
scar 第[3]杯奶茶
louis 第[4]杯奶茶
scar 第[4]杯奶茶
louis 第[5]杯奶茶
scar 第[5]杯奶茶
louis 第[6]杯奶茶
scar 第[6]杯奶茶
louis 第[7]杯奶茶
scar 第[7]杯奶茶
louis 第[8]杯奶茶
scar 第[8]杯奶茶
louis 第[9]杯奶茶
scar 第[9]杯奶茶

3 装饰器

  a. 装饰器实现日志操作(带参以及不带参的装饰器函数)

 1 """
2 装饰器:本质就是函数,功能就是为其它函数添加附加功能
3 使用场景: 插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等
4 语法糖: @def_func(func)
5 装饰器 = 高阶函数 + 函数嵌套 + 闭包
6 高阶函数: 函数的接受的参数是一个函数,返回值也是一个函数
7 函数嵌套: 在函数里面执行其它函数
8 闭包: 主要看作用域范围
9 """
10 import functools
11
12
13 def func_logging(arg):
14 print(arg)
15 if callable(arg): # 如果装饰器不带参数
16 # @functools.wraps(arg)
17 def _deco(*args, **kwargs):
18 print('%s is running' % arg.__name__)
19 arg(*args, **kwargs)
20 return _deco
21 else: # 如果装饰器带参数
22 def _deco(func):
23 @functools.wraps(func)
24 def __deco(*args, **kwargs):
25 if arg == 'warn':
26 print('warn %s is running' % func.__name__)
27 return func(*args, **kwargs)
28 return __deco
29 return _deco
30
31
32 @func_logging # test1 = func_logging(test)
33 def test1():
34 print('this is test1')
35 print(test1.__name__)
36
37
38 @func_logging('warn') # 直接执行 func_logging() 返回装饰器函数 _deco()
39 def test2():
40 print('this is test2')
41 print(test2.__name__)
42
43
44 test1()
45 # <function test1 at 0x000002335B5A1EA0>
46 # test1 is running
47 # this is test1
48 # test1
49 # 函数名变为_deco而不是test1,这个情况在使用反射的特性的时候就会造成问题。因此引入了functools.wraps解决这个问题
50 test2()
51 # warn
52 # warn test2 is running
53 # this is test2
54 # test2

  b. 性能测试

 1 import time
2 import functools
3 # 性能测试
4 def timer(func):
5 @functools.wraps(func)
6 def warpper(*args, **kwargs):
7 print('%s is start running' % func.__name__)
8 start_time = time.time()
9 func(*args, **kwargs)
10 stop_time = time.time()
11 print('%s is stop running, cost %s s' % (func.__name__, stop_time - start_time))
12 return warpper
13
14
15 @timer
16 def test3():
17 time.sleep(1.0)
18 print(test3.__name__)
19
20
21 test3()
22 # test3 is start running
23 # test3
24 # test3 is stop running, cost 1.0015299320220947 s

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