迭代器、生成器和装饰器

迭代器iterator

• 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象

• 迭代器只能往前不能后退

• 迭代器有两个基本方法

  • iter()创建迭代器对象
  • next()输出迭代器的下一个元素

• 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器

• l = [1, 2, 3, 4]
  l_iter = l.__iter__()
  while True:
      try:
          # item = l_iter.__next__()
          # print(item)
          print(next(l_iter))
      except StopIteration:
          break
  
  #判断range()中是否有__iter__方法和__next__方法,是否是迭代器
  print("__iter__" in dir(range(12)))
  print("__next__" in dir(range(12)))
  print(isinstance(range(100000000), Iterator))
  #1
  #2
  #3
  #4
  #True
  #False
  #False
  
  class MyNumbers:
    def __iter__(self):
      self.a = 1
      return self
    def __next__(self):
      if self.a <= 20:
        x = self.a
        self.a += 1
        return x
      else:
        raise StopIteration
  myclass = MyNumbers()
  myiter = iter(myclass)
  for x in myiter:
    print(x)
  

生成器generator

• 是一个特殊的迭代器

• 使用了yield的函数,每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值，在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。

• 返回迭代器对象

• 使用生成器实现斐波那契数列

  import sys 
  def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
      a, b, counter = 0, 1, 0
      while True:
          if (counter > n): 
              return
          yield a
          a, b = b, a + b
          counter += 1
  f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
  while True:
      try:
          print (next(f), end=" ")
      except StopIteration:
          sys.exit()
  

• yield from

  def gen1():
      for c in 'AB':
          yield c
      for i in range(3):
          yield i
  print(list(gen1()))
  #['A', 'B', 0, 1, 2]
  

• send

  # send 获取下一个值的效果和next基本一致
  # 只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据
  # 使用send的注意事项
  ## 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
  ## 最后一个yield不能接受外部的值
  def generator():
      print(123)
      content = yield 1
      print('=======',content)
      print(456)
      yield 2
  
  g = generator()
  ret = g.__next__()
  print('***',ret)
  ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
  print('***',ret)
  #123
  #*** 1
  #======= hello
  #456
  #*** 2
  # #计算移动平均值
  def averager():
      total = 0.0
      count = 0
      average = None
      while True:
          term = yield average
          total += term
          count += 1
          average = total/count
  
  g_avg = averager()
  next(g_avg)
  print(g_avg.send(10))
  print(g_avg.send(30))
  print(g_avg.send(5))
  #10.0
  #20.0
  #15.0
  

• 生成器表达式

  laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))
  print(laomuji)
  print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
  print(laomuji.__next__())
  print(next(laomuji))
  #生成器表达式的应用
  print(sum(x ** 2 for x in range(4)))
  #<generator object <genexpr> at 0x00EAD290>
  #鸡蛋0
  #鸡蛋1
  #鸡蛋2
  #14
  #生成器几乎不占用内存
  

装饰器decorator

• 基本装饰器

  import time
  from functools import wraps
  
  def timethis(func):
      @wraps(func)
      def wrapper(*args, **kwargs):
          start = time.time()
          re = func(*args, **kwargs)
          end = time.time()
          print(func.__name__, end-start)
          return re
      return wrapper
  @timethis
  def count(n):
      while n > 0:
          n -= 1
  count(30000)
  #count 0.009998083114624023
  

• 可以自主增删的装饰器

  import time
  from functools import wraps
  
  def outer(flag):
      def timethis(func):
          @wraps(func)
          def wrapper(*args, **kwargs):
              if flag:
                  start = time.time()
                  re = func(*args, **kwargs)
                  end = time.time()
                  print(func.__name__, end - start)
                  return re
              else:
                  return func(*args, **kwargs)
          return wrapper
      return timethis
  
  @outer(True)
  #@outer(False)
  def count(n):
      while n > 0:
          n -= 1
      print("over")
  count(30000)
  #over
  #count 0.020034313201904297
  
  

• 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()
  #wrapper2 ,before func
  #wrapper1 ,before func
  #in f
  #wrapper1 ,after func
  #wrapper2 ,after func
  

• class Test(object):
  
      def __init__(self, func):
          print('test init')
          print('func name is %s ' % func.__name__)
          self.__func = func
  
      def __call__(self, *args, **kwargs):
          print('装饰器中的功能')
          self.__func()
  @Test
  def test():
      print('this is test func')
  test()
  #test init
  #func name is test 
  #装饰器中的功能
  #this is test func