一,迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退.

特点:

  1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容

  2. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问

  3. 访问到一半时不能往回退

  4. 便于循环比较大的数据集合,节省内存

迭代器提供两种方法:

(1)__iter__()返回迭代器对象本身

a = iter([1,2,3,4,5])
print(a)
# <list_iterator object at 0x101402630>
print(a.__next__())#输出 1 print(a.__next__())#输出 2 print(a.__next__())# 输出3 print(a.__next__())# 输出4 print(a.__next__())# 输出5 print(a.__next__()) #超过后就会报错

(2)__next__()返回迭代器的下一个元素

names = iter(['liu', 'yao', 'sb'])

print(names)

print(names.__next__())

print(names.__next__())

print('暂停')

print(names.__next__())

输出:
<list_iterator object at 0x0000000001199898>
liu
yao
暂停
sb

(3)for...in..方法

for使用了列表支持迭代器的性质,可以每次通过调用迭代器的next()方法,来遍历到列表中的值,直到遇到StopIteration的异常

li = [1, 2, 3, 4]

for i in li:
print(i)

二,生成器

定义:

  一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);

  如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器

  它基于yield指令,允许停止函数并立即返回结果

特点:

  在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行

def xrange():  #带yield为生成器函数
print(11)
yield 1 print(22)
yield 2 print(33)
yield 3 r = xrange() #仅获取到第一个生成器
#生成器的__next__方法
ret = r.__next__() #获取第一次
print(ret) ret = r.__next__()#记住上次执行的,进行寻找下一个yield,再进行执行。
print(ret) ret = r.__next__()#获取第三次,如果上面没有yield可执行就报错,
print(ret)

示例

def xrangs(n):
start = 0
while True:
if start > n:
return
yield start
start += 1 obj = xrangs(5)
n1 = obj.__next__()
n2 = obj.__next__()
n3 = obj.__next__()
n4 = obj.__next__()
n5 = obj.__next__()
n6 = obj.__next__()
print(n1,n2,n3,n4,n5,n6) 输出:
0 1 2 3 4 5

三,装饰器

装饰器就是把函数的名字传入进去, 在执行函数之前, 进行一些提前的处理.

装饰器本身就是一个函数, 将所装饰的函数, 作为一个参数传进来,

然后在执行这个函数之前, 进行一个处理,这就是装饰器. 所以和正常函数执行顺序是一样的..

例:如果一个公司有运维部,开发部,测试部,设计部,等,并且公司具有基础平台架构,为公司各个部门提供数据库调用,资料查看,监控等。

当这些部门想使用这些功能的时候,直接调用这些功能的接口就可以,如下:

######基础平台提供的功能------------

def 功能1()

    print ('功能1')

def 功能2()

    print ('功能2')

def 功能3()

    print ('功能3')

def 功能4()

    print ('功能4')

当运维部门调用的时候如下:

def 功能1()

def 功能2()

def 功能3()

当开发部门调用的时候如下:

def 功能1()

def 功能2()

def 功能3()

之后要为平台提供的所有功能添加验证机制,

基础平台提供如下功能接口:

  1.让各个部门修改自己的代码

  2.在每个部门实现的功能上加上代码

  3.把验证代码变成函数 在每个功能上加入

  4.为了追寻开放封闭原则

利用装饰器的功能实现

def login(func):

    def inner():

        # 验证1

        # 验证2

        # 验证3

        return func()

    return inner

@login

def 功能1():

    print '功能1'

@login

def 功能2():

    print '功能2'

@login

def 功能3():

    print '功能3'

@login

def 功能4():

    print '功能4'

当各个部门执行 def 功能的时候

def login(func):

    def inner():

        # 验证1

        return func()

    return inner

@login

def 功能1():

    print '功能1'

当调用功能1的时候 会先把功能1的函数名带入内存地址,之后会执行login函数,func为功能1,

之后inner会将功能1的参数带入等待执行inner的验证功能后,

会将参数交给func执行功能1的命令。

实例:

1)一个装饰器

#有参数的装饰器
def outer(func):
def inner(a1,a2):
print("")
# ret = func(a1,a2)
print("")
ret = func(a1,a2) #执行index函数
return ret
return inner @outer
def index(a1,a2):
print("非常复杂")
return a1 + a2 #只要函数应用装饰器,那么函数就被重新定义,重新定义为:装饰器的内层函数
index(1,2)

2)万能的装饰器

#万能的装饰器

def outer(func):
def inner(*arg,**kwargs):
print("")
# ret = func(a1,a2)
print("")
ret = func(*arg,**kwargs) #执行index函数
return ret
return inner @outer
# @outer
# 1、执行outer函数,将index作为参数传递
# 2、将outer的返回值,重新赋值给index def index(a1,a2):
print("非常复杂")
return a1 + a2 #只要函数应用装饰器,那么函数就被重新定义,重新定义为:装饰器的内层函数
index(1,2,)

3)多个装饰器

#两个装饰器

def outer_0(func):
def inner(*arg,**kwargs):
print("3.5")
ret = func(*arg,**kwargs)
return ret
return inner def outer(func):
def inner(*arg,**kwargs):
print("")
# ret = func(a1,a2)
print("")
ret = func(*arg,**kwargs) #执行index函数
return ret
return inner @outer_0
@outer
def index(a1,a2):
print("非常复杂")
return a1 + a2 #只要函数应用装饰器,那么函数就被重新定义,重新定义为:装饰器的内层函数
index(1,2,) @outer
def f1(a1,a2,a3):
print("f1")
return f1 f1(6,7,8)

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