第四章函数之装饰器、迭代器、生成器

迷南。 2023-08-17 15:54 108阅读 0赞

### 4.7 推导式 ###

1.  #### 列表推导式 ####
    
     *  基本格式
        
            v1 = [i for i in 可迭代对象 ] v2 = [i for i in 可迭代对象 if 条件 ] # 条件为true才进行append
        
        ![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]
        
            1 # 示例一
             2 v1 = [ i for i in 'alex' ]  # ['a','l','e','x']
             3 v2 = [i+100 for i in range(10)] # [100,101,102,...,109]
             4 v3 = [99 if i>5 else 66  for i in range(10)][66,66,66,66,66,66,99,99,99,99]
             5 
             6 # 示例二
             7 def func():
             8     return 100
             9 v4 = [func for i in range(10)] # [10个func函数]
            10 
            11 v5 = [lambda : 100 for i in range(10)]
            12 result = v5[9]() # 100
            13 
            14 # 示例三
            15 def func():
            16     return i
            17 v6 = [func for i in range(10)]
            18 result = v6[5]()    # 9
            19 
            20 v7 = [lambda :i for i in range(10)]
            21 result = v7[5]()    # 9
            22 
            23 # 示例四
            24 v8 = [lambda x:x*i for i in range(10)] # 新浪微博面试题
            25 # 1.请问 v8 是什么？# 函数
            26 # 2.请问 v8[0](2) 的结果是什么？ # 18
            27 
            28 # 面试题
            29 def num():
            30     return [lambda x:i*x for i in range(4)]
            31 # num() -> [函数,函数,函数,函数]
            32 print([ m(2) for m in num() ]) # [6,6,6,6]
            33 
            34 # ##################### 筛选 #########################
            35 v9 = [i for i in range(10) if i > 5]
        
         
        
         
2.  #### 集合推导式 ####
    
        v1 = { i for i in 'alex' }
3.  #### 字典推导式 ####
    
        v1 = { 'k'+str(i):i for i in range(10) }

### 4.8 装饰器 ###

1.  #### 导入 ####
    
        # 典例一
        v = 1
        v = 2
        print(v)    # 2
        
        # 典例二
        def func():
            pass
        v = 10
        v = func
        print(v)    # v 为函数地址
        
        # 典例三
        def base():
            print(1)
        def bar():
            print(2)
        bar = base
        bar()   # 1
        # 典例一
        def func():
            def inner():
                pass
            return inner
        v = func()  # inner函数地址
        
        # 典例二
        def func(arg):
            def inner():
                print(arg)
            return inner
        v1 = func(1) 
        v1()        # 1
        v2 = func(2)
        v2()        # 2
        
        # 典例三
        def func(arg):
            def inner():
                arg()
            return inner
        def f1():
            print(123)
        v1 = func(f1)
        v1()    # 123
        
        # 典例四
        def func(arg):
            def inner():
                arg()
            return inner
        
        def f1():
            print(123)
            return 666
        
        v1 = func(f1)   #inner函数
        result = v1()   #执行f1函数 123
        print(result)   #返回值为None
        
        # 典例五
        def func(arg):
            def inner():
                return arg()
            return inner
        
        def f1():
            print(123)
            return 666
        
        v1 = func(f1)   # inner函数
        result = v1()   # 执行inner函数 123 返回值为f1
        print(result)   #打印f1返回值
    
    　　
2.  #### 装饰器基本格式 ####
    
        def func(age): def inner(): v = arg() return v return inner # 第一步：执行func函数并将下面函数参数传递，相当于：fun(index) # 第二步：将func的返回值重新赋值给下面的函数名，index = func（index） @func def index():    print(123)    return 666 print(index)
3.  #### 含义 ####
    
     *  在不改变原函数内部代码的 基础上，在函数执行之前和之后自动执行某个功能
4.  #### 格式 ####
    
     *  装饰器编写格式
        
            def 外层函数(参数)： def 内层函数(*args,**kwargs) return 参数(*args,**kwargs) return 内层函数
     *  装饰器应用格式
        
            @外层函数
            def 参数(): pass index()
     *  问题：为什么要加 \*args, \*\*kwargs
        
         *  可以接收参数函数里面任意值
     *  如果给好几个函数写一个统一的装饰器，怎么办？
        
            def a1(func): def inner(*args,**kwargs) return func(*args,**kwargs) return inner     @a1 def f1(): pass  @a1 def f2(): pass @a1 def f2(): pass
5.  #### 关于执行函数的前后 ####
    
        def a1(func):    def inner(*args,**kwargs)   print("调用函数之前")        data = func(*args,**kwargs)# 执行函数并获取返回值        print("调用函数之后")        return data    return inner  @a1 def index():    print(123) index()  
6.  #### 带参数的装饰器 ####
    
        # 第一步：执行 ret = xxx(index)
        # 第二步：将返回值赋值给 index = ret @xxx def index():    pass  # 第一步：执行 v1 = uuu(9) # 第二步：ret = v1(index) # 第三步：index = ret @uuu(9) def index():    pass
    
        # 格式 
        def x(counter):    def wrapper(fnc):        def inner(*args,**kwargs)       data = func(*args,**kwargs)            return data        return inner    def wrapper     @x(9) def index():    pass
7.  #### 查看带参数装饰器执行顺序 ####
    
        def x(counter):    print('x函数')    def wrapper(func):        print('wrapper函数')        def inner(*args,**kwargs):            print('inner函数')            if counter:                return 123            return func(*args,**kwargs)        return inner    return wrapper  @x(True) def fun990():    pass  @x(False) def func10(): # x函数    pass    # wrapper函数

### 4.9 迭代器 ###

1.  #### 类和对象 ####
2.  #### 任务展示列表中所有数据 ####
    
     *  while + 索引 + 计数器
     *  迭代器
3.  #### 迭代器含义 ####
    
    对某种对象（str/list/tuple/dict/set类创建的对象），可迭代对象中元素逐一获取。
    
    什么是迭代器：具有' \_\_ next \_\_ ' 的方法且每次调用都能获取可迭代对象中的每个元素（从前到后一一获取）
4.  #### 迭代器使用 ####
    
        # 列表转换成迭代器：
        v1 = [1,2,3,4] v2 = iter(v1) #v2就是迭代器 v2 = v1.__iter__()  # 迭代器想要获取每个值： result1 = v2.__next__() print(result1) result2 = v2.__next__() print(result2) result3 = v2.__next__() print(result3) result4 = v2.__next__() print(result4) result5 = v2.__next__() print(result5) # 直到报错：StopIteration错误，表示已经迭代完毕。 # 或者循环获取迭代器中的内容 while True:    try:         val = v2.__next__()         print(val)     except Exception as e:         break
    
     *  如何判别一个对象是否是迭代器：内部是否有`__next__方法` 。
     *  for循环实质
        
            v1 = [11,22,33,44]  # 1.内部会将v1转换成迭代器 # 2.内部反复执行 迭代器.__next__() # 3.取完不报错 for item in v1:    print(item)
5.  #### 可迭代对象 ####
    
     *  表象：可以被循环对象就可以称为是可迭代对象："x" \[1,2\] \{\}
        
            class Foo:    pass  obj = Foo()
        
         
     *  内部具有 `__iter__()` 方法且返回一个迭代器。
        
            v1 = [11,22,33,44] result = v1.__iter__() #result 就是迭代器
     *  可以被for循环
        
         
     *  如何让一个对象变成可迭代对象？
        
        在类中实现`__iter__`方法且返回一个迭代器（生成器）
        
            class Foo:    def __iter__(self):        return iter([1,2,3,4])     obj = Foo()  class Foo:    def __iter__(self):        yield 1        yield 2        yield 3         obj = Foo
        
        记住：只有能被for循环就是去看内部的iter方法。
6.  #### 迭代器口诀 ####
    
     *  取一次就没有了
     *  不取就不执行
7.  #### 取迭代器的值得方法 ####
    
    1.  list
    2.  for循环
    3.  next

### 4.10 生成器 ###

1.  #### 实质：就是函数的变异 ####
2.  #### 格式 ####
    
        # 生成器函数（内部是否包含yield）
        def func():    print("f1")    yield 1    print("f2")    yield 2    print("f3") # 函数内部不会被执行，返回一个生成对象 v1 = func() # 生成器可以被for循环，一旦开始循环那么函数内部代码就会开始执行 for item in v1:    print(item)
    
        # 无限循环打印1，2,3.....
        def func():    count = 1    while True:        yield count        count += 1         val = func()  for item in val:    print(item)
3.  总结：函数中如果存在yield，那么该函数就是一个生成器函数，调用生成器函数会返回一个生成器，生成器只有被for循环时，生成器函数内部的代码才会被执行,每次执行都会获取yield返回的值
4.  练习
    
        # 读取大文件
        def func():    """   分批去读取文件中的内容，将文件的内容返回给调用者。   :return:   """    cursor = 0    while True:        f = open('db', 'r', encoding='utf-8')# 通过网络连接上redis        # 代指   redis[0:10]        f.seek(cursor)        data_list =[]        for i in range(10):            line = f.readline()            if not line:                return            data_list.append(line)        cursor = f.tell()        f.close()  # 关闭与redis的连接          for row in data_list:            yield row   for item in func():    print(item)
    
    redis 源码示例

转载于:https://www.cnblogs.com/dpsy921/p/11324111.html

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