python三大利器，迭代器、生成器、装饰器

原创已于 2022-07-18 09:26:08 修改 · 193 阅读

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#大数据 #python

于 2022-07-15 15:29:04 首次发布

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本文介绍了Python中的迭代器、生成器和装饰器的概念及其用法。迭代器用于遍历可迭代对象，如列表；生成器则能实时生成结果，节省内存；装饰器则提供了一种不修改原有函数代码而扩展其功能的方式，可用于接口改写或增加额外操作。

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迭代器

from collections.abc import Iterable

gen = [1, 2, 3]
it = iter(gen)  # 拿到迭代器
print(isinstance(gen, Iterable))  # 查看是否是可迭代对象
print(next(it))  # 迭代值
print(next(it))
print(next(it))

# 结果
True
1
2
3

生成器

生成器能够实时的返回结果，不用像普通函数执行那样，执行完才同一输出结果

# li = []


def builder():  # 当有yield关键字在函数中，该函数为生成器函数
    for i in range(10000000000):
        yield i
    #     li.append(i)
    # return li


day = builder()  # 返回的是生成器对象，因为函数中带有yield关键字
print(day)

for i in day:
    print(i)

装饰器

把需要改写的函数传进去，把改写好的函数传出来

如此改写，不动原来函数，但需要修改接口

def wrapper():
    get_print()
    return print("在已完成函数中，改写的函数")


def get_print():
    return print("已完成的函数")


# get_print() # 原来的接口


wrapper()  # 修改的接口

# 结果
已完成的函数
在已完成函数中，改写的函数

下面这样改写，不动原来函数，也不需要修改接口，但不够简便

def sayLocal(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # *args 为可变参数
        func(*args, **kwargs)  # **kwargs 为可变关键字参数，如 k=2，b=3等{k:2, b:3}
        return print("在已完成函数中，改写的函数")

    return wrapper


def get_print():
    return print("已完成的函数")


get_print = sayLocal(get_print)  # 可用语法糖 @sayLocal

get_print()

# 结果
已完成的函数

下面这样改写，不动原来函数，也不需要修改接口，也简便，完美

@wraps(func) 返回被装饰的函数属性

def sayLocal(func):
    @wraps(func) # 返回被装饰的函数属性
    def wrapper(*args, **kwargs):  # *args 为可变参数
        func(*args, **kwargs)  # **kwargs 为可变关键字参数，如 k=2，b=3等{k:2, b:3}
        return print("在已完成函数中，改写的函数")

    return wrapper

# 装饰器
@sayLocal
def get_print():
    return print("已完成的函数")


get_print()