Python中的装饰器,迭代器,生成器
1. 装饰器
- 装饰器他人的器具,本身可以是任意可调用对象,被装饰者也可以是任意可调用对象。
- 强调装饰器的原则:1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式
- 装饰器的目标:在遵循1和2的前提下,为被装饰对象添加上新功能
- 开放封闭原则:对修改封闭,对扩展开放
import time def timmer(fun):
start_time=time.time()
fun()
end_time=time.time() def fun1():
print("in func1") timmer(fun1) #改变了原先函数的执行
就要用闭包来包装此函数
import time def timmer(fun):
def inner():
start_time=time.time()
fun()
end_time=time.time()
print("run in {} time {}".format(fun,end_time-start_time))
return inner #实际上是把函数名字传递给timmer,timmer执行,之所以返回inner是因为inner在全局不可以被调用 def fun1():
print("in func1") print(timmer(fun1)) #可以运行,其实就是执行Inner,目的就是在全局可以调用,
fun1=timmer(fun1) #函数本身就是变量,变量值互换
fun1()
这样最基本的装饰器就完成了,Python为我们提供了语法糖,一个完整的装饰器如下:会允许函数传参并且返回值不变
import time def timmer(fun):
def inner(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
ret = fun(*args,**kwargs)
end_time=time.time()
print("run in {} time {}".format(fun,end_time-start_time))
return ret
return inner #实际上是把函数名字传递给timmer,timmer执行,之所以返回inner是因为inner在全局不可以被调用 @timmer
def fun1(num):
print("in func1 {}".format(num))
return 123 # print(timmer(fun1)) #可以运行,其实就是执行Inner,目的就是在全局可以调用,
# fun1=timmer(fun1) #函数本身就是变量,变量值互换
print(fun1(1))
这样可以修饰多个函数,但是要批量更改该怎么,如果不想装饰了,需要挨个去掉吗
import time def outer():
Flag=False
def timmer(fun):
def inner(*args,**kwargs):
if Flag:
start_time=time.time()
ret = fun(*args,**kwargs)
end_time=time.time()
print("run in {} time {}".format(fun,end_time-start_time))
return ret
else:
ret = fun(*args, **kwargs)
return ret
return inner #实际上是把函数名字传递给timmer,timmer执行,之所以返回inner是因为inner在全局不可以被调用
return timmer @outer() #之所以加执行就是把outer的返回值timmer函数的内存地址放在这里,其实就是@timmer
def fun1(num):
print("in func1 {}".format(num))
return 1 @outer()
def fun2(num):
print("in func2 {}".format(num))
return 2 @outer()
def fun3(num):
print("in func3 {}".format(num))
return 3 print(fun1(1))
print(fun2(2))
print(fun3(3))
编写装饰器,为多个函数加上认证的功能(用户的账号密码来源于文件),要求登录成功一次,后续的函数都无需再输入用户名和密码
使用小知识点eval
login_status={"user":None,"status":False} def outer():
Flag=True
def auth(func):
def inner(*args,**kwargs):
if Flag:
with open("user.txt",encoding="utf-8") as read_f:
if login_status['user'] and login_status['status']:
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
user_info=eval(read_f.read())
name=input("your name>>:").strip()
password=input("your password>>:").strip()
if name in user_info and user_info[name]["password"] == password:
login_status["user"]=name
login_status["status"]=True
print(login_status)
ret = func(*args,**kwargs)
return ret
else:
print("bad")
else:
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
return inner
return auth @outer()
def fun1():
print("in func1")
return 1 @outer()
def fun2():
print("in func2")
return 2 @outer()
def fun3():
print("in func3")
return 3 fun1()
fun2()
fun3()
多个装饰器装饰同一个函数
def wrapper1(func):
def inner():
print('wrapper1 ,before func')
func()
print('wrapper1 ,after func')
return inner def wrapper2(func):
def inner():
print('wrapper2 ,before func')
func()
print('wrapper2 ,after func')
return inner @wrapper2
@wrapper1
def f():
print('in f') f()
结果原因如下:从后分析
装饰器小练习:
#编写下载网页内容的函数,要求功能是:用户传入一个url,函数返回下载页面的结果
import time
from urllib.request import urlopen def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
ret = func(*args,**kwargs).decode('utf-8')
end_time=time.time()
print("{} time is {}".format(*args,end_time-start_time))
return ret
return inner @wrapper
def get(url):
return urlopen(url).read() # print(get('http://www.baidu.com'))
get('http://www.baidu.com')
2. 迭代器
其实迭代就是我们说的,可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”,就叫做迭代。
- 可迭代协议的定义非常简单,就是内部有了__iter__方法。
from collections import Iterable l = [1, 2, 3, 4]
t = (1, 2, 3, 4)
d = {1: 2, 3: 4}
s = {1, 2, 3, 4} print(isinstance(l, Iterable))
print(isinstance(t, Iterable))
print(isinstance(d, Iterable))
print(isinstance(s, Iterable))
print(dir([1,2]))
用__next__也可以遍历,不依赖for循环
l=[1,2,3,4]
l_iter=l.__iter__() #先把可迭代对象变成迭代器
print(l_iter.__next__()) #依次取值
print(l_iter.__next__()) #依次取值
print(l_iter.__next__()) #依次取值
print(l_iter.__next__()) #依次取值
while..try..
l=[1,2,3,4]
l_iter=l.__iter__() #先把可迭代对象变成迭代器
# print(l_iter.__next__()) #依次取值
# print(l_iter.__next__()) #依次取值
# print(l_iter.__next__()) #依次取值
# print(l_iter.__next__()) #依次取值 while True:
try:
item = l_iter.__next__()
print(item)
except StopIteration:
break
3. 生成器
一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值
但是yield又不同于return,return的执行意味着程序的结束,调用生成器函数不会得到返回的具体的值,而是得到一个可迭代的对象。
每一次获取这个可迭代对象的值,就能推动函数的执行,获取新的返回值。直到函数执行结束。
生成器有什么好处呢?就是不会一下子在内存中生成太多数据
def genrator_fun1():
a=1
yield a
b=2
yield b g=genrator_fun1()
print(next(g))
print(next(g))
#生成器监听文件输入的例子
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