10.一闭三器

一闭三器

• 闭包
• 装饰器
• 迭代器
• 生成器

闭包

闭包的详细介绍
http://t.csdn.cn/UPARs

闭包 结构

内层函数对外层函数的局部变量的使用，内层函数被称为闭包函数

闭指的是：该函数的内部函数

包指的是：内部函数在外部被引用

构成条件

1、函数嵌套

2、外部函数返回内部函数名

3、内部函数使用外部函数的变量

def external():
    print("我是外部函数")
    def inside():
        print("我是内部函数")
    return inside

res = external()
res()

实现

外层函数内的变量被称为自由变量，这个自由变量和内层函数形成一种绑定关系，自由变量不会和全局变量产生冲突

# -*- coding:utf-8 -*-

def external():
    name = "外层函数"
    def inside():
        print("我是内部函数")
        return name
    return inside

res = external()
r1 = res()
print(r1)

装饰器

装饰器本质是闭包

通过装饰器可以在不改变原函数的基础上，对原函数进行增强

1、函数可以作为参数进行传递

# -*- coding:utf-8 -*-

def demo():
    print("我是demo函数")

def func(insert):
    insert()

func(demo)

# -*- coding:utf-8 -*-

def zhushou(func):
    def inside():
        print("开启外挂")
        func()
        print("关闭外挂")
    return inside

@ zhushou
def play_cq():
    print("是兄弟，就来砍我")
@ zhushou
def play_wz():
    print("鲁班大师，智商250")

play_wz()
play_cq()

装饰器的参数

def zhushou(func):
    def inside(*args, **kwargs):
        print("开启外挂")
        func(*args, **kwargs)
        print("关闭外挂")

    return inside


@zhushou
def play_cq(username, password):
    print(username)
    print(password)


@zhushou
def play_wz(username, password, hero):
    print(username)
    print(password)
    print(hero)


play_wz("admin", "123456789", "鲁班")
# play_cq("admin","123456789")

返回值

# -*- coding:utf-8 -*-

def zhushou(func):
    def inside(*args,**kwargs):
        print("开启外挂")
        ret = func(*args,**kwargs)
        print("关闭外挂")
        return ret
    return inside

@ zhushou
def play_cq(username,password):
    print("是兄弟，就来砍我")
    return "屠龙"

@ zhushou
def play_wz(username,password,hero):
    print("鲁班大师，智商250")

# play_wz("admin","123456789","鲁班")

ret = play_cq("admin","123456789")
print(ret)

迭代器

迭代器是一种对象，该对象包含值的可计数数字。

迭代器是可迭代的对象，这意味着您可以遍历所有值。

从技术上讲，在 Python 中，迭代器是实现迭代器协议的对象，它包含方法 iter() 和 next()。

迭代器与可迭代对象

列表、元组、字典和集合都是可迭代的对象。它们是可迭代的容器，您可以从中获取迭代器（Iterator）。

所有这些对象都有用于获取迭代器的 iter() 方法：

str1 = iter("你好呀")
print(str1)
# <str_iterator object at 0x0000018D4EF0BFA0>
-------------------------------------------------------------
str1 = "你好呀".__iter__()
print(str1)
# <str_iterator object at 0x0000018D4EF0BFA0>

从迭代器中拿到数据

next()

str1 = iter("你好呀")

print(next(str1))
print(next(str1))
print(next(str1))
-------------------------------------------------------------
str1 = "你好呀".__iter__()
print(str1.__next__())
print(str1.__next__())
print(str1.__next__())

while 模拟for循环

li = [1,2,3,4,5,6]
ls = li.__iter__()
while True:
    try:
        data = ls.__next__()
        print(data)
    except StopIteration:
        break

生成器

生成器的本质就是迭代器

创建生成器的方案

生成器函数中有一个关键字 yield

生成器函数执行的时候，并不会执行函数，得到的是生成器

def func():
    print("123456")
    yield "大家好"

res = func()
print(res)
# <generator object func at 0x0000017ACB60EC10>

只要函数中出现了yield，那他就是一个生成器函数

可以返回数据，返回数据跟在yield后

可以分段执行函数的内容，通过next，执行到下一个yield的位置

def func():
    print("这是第一段")
    yield "大家好"
    print("这是第二段")
    yield "散了吧"
res = func()
print(res.__next__())
print(res.__next__())

和 return 相比，yield 除了可以返回相应的值，还有一个更重要的功能，即每当程序执行完该语句时，程序就会暂停执行。不仅如此，即便调用生成器函数，Python 解释器也不会执行函数中的代码，它只会返回一个生成器（对象）

def func():
    li = []
    for i in range(1,101):
        li.append(f"香菇包{i}")
    yield li

list1 = func()
print(list1.__next__())