python中的装饰器、生成器和迭代器

一、装饰器

作用：为原函数添加新功能

示例：

import time
#为function1添加计时功能
def show_tine(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print('spend %s' % end-start)
    return inner

@show_time    #等同于function1 = show_time(function1)
def function1():
    print('operating----')

 

二、列表生成式(相当于直接做出n道菜，并摆出来；执行操作，并为所有结果都开辟内存空间)

功能：把所有计算出的结果，以列表的形式返回

示例：

[对x的操作式(可放函数) for x in 可迭代对象]

 

三、生成器(可以理解为会做n道菜的厨师，并且是特殊的迭代器)

1 功能：将多次的数据处理，分成一次次进行，或者将不同的代码块依次执行

2 生成示例：

#生成器类型1
(对x的操作式(可放函数) for x in 可迭代对象)

#生成器类型2
def generator_obj()：
    代码块1
    yield 返回值1
    代码块2
    yield 返回值2

3 调用取值

方法：

next(generator_obj) 

generator_obj.__next__() 

generator_obj.next()（in python2.x ）

示例：

#取值方法1
ret1 = next(generator_obj)    #执行代码快1，并取得返回值1
ret1 = next(generator_obj)    #执行代码快2，并取得返回值2
#注意：一次只能执行一个代码块，并且只能按顺序执行

#取值方法2
#依次执行代码块，并打印返回值
for i in generator_obj():
    print(i)    

 4 往生成器传值

方法:

generator_obj.send()

功能：为yield前面的变量赋值，然后执行后面的代码块

示例：

#生成器
def generator_obj()：
    代码块1
    name = yield 返回值1
    代码块2
    age = yield 返回值2

g = generator_obj()
next(g)    #或者g.send(None)
g.send("xiaokai")

注意：每次执行完毕，生成器会停留在yield语句上，下次进入也会先进去yield语句。只用从yield语句进入，才可进行传值，所以第一次进入应为generator_obj.send(None)

 

四、迭代器

1.可迭代对象：内部有iter方法的对象

2.迭代器的作用：以时间换空间，以极少的内存换取无限多的需被处理的数据

3.迭代器的生成

#in python 3.x
iter(iterable_obj)
iterable_obj.__iter__()

#in python 2.x
iterable_obj.iter()

4.迭代器协议

4.1 内部需有next()方法

4.2 内部需有iter()方法

 

五、for循环的内部实现机制

while True:
    try:
        i=next(iter(iterable))
    except StopIteration as e:
        print("Generator return value ", e.value")
        break