python 迭代器与生成器，装饰器

2022-02-09 22:32:10 阅读：164 来源： 互联网

标签：return 迭代 python 生成器 yield next print def

python 迭代器与生成器，装饰器

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

list1=[1,2,3]
s=iter(list1) # 创建迭代器对象
print(next(s)) # 输出迭代器的下一个元素
print(next(s))
print(next(s))

在这里插入图片描述
直到计算出最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

list2=[1,2,3,4,5]
s2 = iter(list2)    # 创建迭代器对象
for h in s2:
    print (h, end="-")

在这里插入图片描述
生成器
带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器）
（自己制作迭代器可以看做是生成器）

#注意括号
#列表生成式
lis = [x+x for x in range(5)]
print(lis)
#生成器
gen= (x+x for x in range(5))
print(gen)
# gen = (x+x for x in range(5))
# print(next(gen))
# print(next(gen))
# print(next(gen))
# print(next(gen))
# print(next(gen))
generator_ex = (x+x for x in range(5))
for i in generator_ex:
    print(i)

在这里插入图片描述
自己产生一个支持小数的range生成器（即带yield的迭代器）

你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器（generator）的一部分（带yield的函数才是真正的迭代器），
https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856

def frange(star,stop,step):
    x=star
    while x<stop:
        yield x
        x+=step
for i in frange(10,20,0.5):
    print(i)

在这里插入图片描述
下图最直观得可以看出yield的作用

把yield想想成return,return了一个4之后，程序停止，并没有执行赋值给res操作。
一个带有 yield 的函数就是一个 generator，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。https://www.runoob.com/w3cnote/python-yield-used-analysis.html

def foo():
    print("starting...")
    while True:
        print("yield前")
        res = yield 4
        print("yield后")
        print("res:", res)


g = foo()
print(next(g))
print("*" * 20)
print(next(g))

在这里插入图片描述
装饰器https://www.cnblogs.com/ellisonzhang/p/11196390.html

在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为装饰函数或装饰器。
装饰器的使用方法很固定：
先定义一个装饰函数（帽子）（也可以用类、偏函数实现）
再定义你的业务函数、或者类（人）
最后把这顶帽子带在这个人头上
装饰器的简单的用法有很多，这里举两个常见的。
日志打印器
时间计时器

# 这是装饰函数
def logger(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('我准备开始计算：{} 函数了:'.format(func.__name__))

        # 真正执行的是这行。
        func(*args, **kw)

        print('啊哈，我计算完啦。给自己加个鸡腿！！')
    return wrapper

@logger
def add(x, y):
    print('{} + {} = {}'.format(x, y, x+y))
add(200, 50)

在这里插入图片描述

# 这是装饰函数
def timer(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        t1=time.time()
        # 这是函数真正执行的地方
        func(*args, **kw)
        t2=time.time()

        # 计算下时长
        cost_time = t2-t1
        print("花费时间：{}秒".format(cost_time))
    return wrapper

import time

@timer
def want_sleep(sleep_time):
    time.sleep(sleep_time)

want_sleep(10)

在这里插入图片描述

def american():
    print("我来自中国。")


def chinese():
    print("I am from America.")


def say_hello(contry):
    def wrapper(func):
        def deco(*args, **kwargs):
            if contry == "china":
                print("你好!")
            elif contry == "america":
                print('hello.')
            else:
                return

            # 真正执行函数的地方
            func(*args, **kwargs)

        return deco

    return wrapper


@say_hello("china")
def american():
    print("我来自中国。")


@say_hello("america")
def chinese():
    print("I am from America.")

在这里插入图片描述
装饰器例子来源：https://www.cnblogs.com/ellisonzhang/p/11196390.html

标签：return,迭代,python,生成器,yield,next,print,def
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44740756/article/details/122844911

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