Python天天学_04_基础四

Python_day_04

金角大王： http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html

------Python是一个优雅的大姐姐

学习方式：通过老师的视频以及博客上面文档，以完成作业和知识点归纳的方式编写自己博客。

本节内容

1. 装饰器

2. 生成器

3. 迭代器

4. 软件目录结构规范

一、装饰器

允许向一个现有的函数添加新的功能，同时又不改变其结构。

“开放-封闭”原则

• 封闭：已实现的功能代码块不应该被修改
• 开放：对现有功能的扩展开放

现有N个函数，需求：打印函数运行时间

代码：

运行结果：

二、生成器

列表生成式

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

第一种generator创建方法：

通过next（）取得的元素，如果超过元素则会报错

定义generator的另一种方法。

如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

Send（）方法

传入一个值到yield前面参数接收

生成器综合举例

代码：

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer():
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer()

运行结果：

小知识点：

一般通过for循环进行生成器next调用，不再用next方法

三、迭代器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

小结：

1. 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
2. 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
3. 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
4. for循环用用于可迭代对象实现三个功能：

a)   
默认调用iter（）方法，将Iterable转换成Iterator

b)   
默认用next（）进行迭代调用

c)    
默认判断并处理StopIteration异常

四、软件目录结构规范

具体看本文链接里面第四点