Python 4(迭代器,生成器,装饰器,数据序列化)

本文介绍了Python中的迭代器、生成器、装饰器的概念和使用,包括如何将普通函数转化为生成器,以及装饰器的实现方式。此外,还探讨了数据序列化的方法,如Json和pickle,并分析了它们的特点和适用场景。最后,讨论了Python软件目录结构规范及其重要性,并给出了ATM+购物商城程序的模拟实现案例。

本节内容

  • 迭代器&生成器
  • 装饰器
  • Json & pickle数据序列化
  • 软件目录结构规范

装饰器

  1. 定义: 本质是函数,用以装饰其他函数,就是为其他函数添加附加功能

  2. 原则
    1) 不能修改被装饰的函数的源码
    2) 不能修改被装饰的函数的调用方式

  3. 例子
    在这里插入图片描述
    结果:
    在这里插入图片描述

  4. 实现装饰器**知识储备**:
     a. 函数即变量
     b. 高阶函数
         1) 把一个函数名当作实参传给另外一个函数(在不修改被装饰函数源代码的情况下为其增加功能)
         2) 返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式)
    c. 嵌套函数(在一个函数体内用def声明另一个函数)
    

    高阶函数+嵌套函数===> 装饰器

  5. 一些例子

例1
在这里插入图片描述
测试结果:
在这里插入图片描述

例2
加入高阶函数
在这里插入图片描述
测试结果:
在这里插入图片描述
总结:调用方式修改!

例3
保持调用方式不变
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测试结果
在这里插入图片描述
总结:没有修改函数源代码+没有修改函数调用方式-----》符合要求
但发现并没有用到嵌套函数 下面会加一个嵌套函数

例4
满足上述条件简要版本
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结果测试
在这里插入图片描述
总结:
可以看出使用嵌套函数 没修改源码
没修改调用方式

例5
精简版 加入@(嵌套函数名)
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测试结果
在这里插入图片描述

例6
当调用函数test2(name,age)本身有传入参数name和age时,需要在嵌套函数中也加入相应的参数设置
deco(*args,**kwargs)
func(*args,**kwargs)
在这里插入图片描述
测试结果
在这里插入图片描述

例7
实例模拟登陆页面场景
在这里插入图片描述

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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