老生常談Python之裝飾器、迭代器和生成器

更新時間：2017年07月26日 08:35:29 投稿：jingxian

下面小編就為大家?guī)硪黄仙Ｕ凱ython之裝飾器、迭代器和生成器。小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

在學(xué)習(xí)python的時候，三大“名器”對沒有其他語言編程經(jīng)驗的人來說，應(yīng)該算是一個小難點，本次博客就博主自己對裝飾器、迭代器和生成器理解進行解釋。

為什么要使用裝飾器

什么是裝飾器？“裝飾”從字面意思來誰就是對特定的建筑物內(nèi)按照一定的思路和風(fēng)格進行美化的一種行為，所謂“器”就是工具，對于python來說裝飾器就是能夠在不修改原始的代碼情況下給其添加新的功能，比如一款軟件上線之后，我們需要在不修改源代碼和不修改被調(diào)用的方式的情況下還能為期添加新的功能，在python種就可以用裝飾器來實現(xiàn)，同樣在寫代碼的時候也要考慮到后面的可擴展性，下面我們來看一步一步的看一下python的裝飾器。

一個簡單例子引入無參裝飾器

先來看簡單的幾行代碼，代碼的運行結(jié)果是先睡2秒，再打印"hello boy!"：

import time
def foo():
 """打印"""
 time.sleep(2)
 print("Hello boy!")
foo()

我們現(xiàn)在我們需要為其添加一個程序計時功能，但是不能修改原始的代碼：

import time
def timmer(func):
 def wrapper():
  """計時功能"""
  time_start=time.time()
  func()
  time_end=time.time()
  print("Run time is %f "%(time_end-time_start))
 return wrapper
def foo():
 """打印"""
 time.sleep(2)
 print("Hello boy!")
foo=timmer(foo)
foo()
#運行結(jié)果
Hello boy!
Run time is 2.000446

看！我們沒有修改原來的代碼就實現(xiàn)了這個功能，因為函數(shù)也是對象，所以能夠?qū)⒑瘮?shù)foo當(dāng)做參數(shù)傳遞給了函數(shù)timmer。

在python中，有個更簡潔的方式來取代foo=timmer(foo)，使用@timmer這種方式，這個在python中被稱為語法糖。

import time
def timmer(func):
 def wrapper():
  """計時功能"""
  time_start=time.time()
  func()
  time_end=time.time()
  print("Run time is %f "%(time_end-time_start))
 return wrapper
@timmer  #等于 foo=timmer(foo)
def foo():
 """打印"""
 time.sleep(2)
 print("Hello boy!")
foo()

下面我們來一步一步的分析函數(shù)的執(zhí)行過程：

1.導(dǎo)入time模塊

import time

2.定義函數(shù)timmer，定義函數(shù)并不會執(zhí)行函數(shù)內(nèi)的代碼

def timmer(func):

3.調(diào)用裝飾器，相當(dāng)于foo=timer(foo)，就是把函數(shù)foo作為參數(shù)穿給了函數(shù)timmer

@timmer

4.運行函數(shù)timmer，接受了參數(shù) func=foo

def timmer(func):

5.在函數(shù)timmer內(nèi)，定義了函數(shù)wrapper，wrapper函數(shù)內(nèi)部代碼也不執(zhí)行，然后將函數(shù)wrapper作為返回值返回

return wrapper

6.將返回值賦值給了foo，在第3步中，foo=timmer(foo)，還記吧

@timmer #等于 foo=timmer(foo)

7.運行函數(shù)foo()，但是這里的函數(shù)已經(jīng)不是原來的那個函數(shù)了，可以打印foo，對的，因為之前我們將wrapper作為返回值傳給了foo，所以在這里執(zhí)行foo就是在執(zhí)行wrapper了，為了再確定這一點你也可打印wrapper，它們的內(nèi)存地址相同，所以都是指向同一個地址空間：

<function timmer.<locals>.wrapper at 0x00000180E0A8A950> #打印foo的結(jié)果
<function timmer.<locals>.wrapper at 0x000001F10AD8A950> #打印wrapper的結(jié)果
foo()

8.運行函數(shù)wrapper，記錄開始時間，執(zhí)行函數(shù)func，在第4步的時候，func被foo賦值，運行func就是在運行原函數(shù)foo，睡2秒，打印字符串；

time_start=time.time()
 time.sleep(2)
 print("Hello boy!")

9.記錄結(jié)束時間，打印運行時間，程序結(jié)束。

Hello boy!
Run time is 2.000161

有參裝飾器

在前面的例子中，原函數(shù)沒有參數(shù)，下面的來看一個當(dāng)原函數(shù)有參數(shù)，該怎么修改裝飾器函數(shù)呢？

import time
def timmer(func):
 def wrapper(*args,**kwargs):
  """計時功能"""
  start_time=time.time()
  res=func(*args,**kwargs)
  end_time=time.time()
  print("Run time is %f"%(end_time-start_time))
  return res
 return wrapper
@timmer 
def my_max(x,y):
 """返回兩個值的最大值"""
 res=x if x > y else y
 time.sleep(2)
 return res
res=my_max(1,2)
print(res)
#運行結(jié)果
Run time is 2.000175

當(dāng)原函數(shù)有需要傳入?yún)?shù)的時候，在這個例子my_max有兩個位置形成需要傳入?yún)?shù)，只需要在wrapper上添加兩個形參，本例子中使用了可變參數(shù)(*args,**kwargs）也是可以的，這是@timmer就等于my_max(1,2)=timmer(my_max)

下面我們來看一個帶有參數(shù)的裝飾器：

def auth(filetype):
 def auth2(func):
  def wrapper(*args,**kwargs):
   if filetype == "file":
    username=input("Please input your username:")
    passwd=input("Please input your password：")
    if passwd == '123456' and username == 'Frank':
     print("Login successful")
     func()
    else:
     print("login error!")
   if filetype == 'SQL':
    print("No SQL")
  return wrapper
 return auth2
@auth(filetype='file') #先先返回一個auth2 ==》@auth2 ==》 index=auth2(index) ==》 index=wrapper
def index():
 print("Welcome to China")
index()

如果裝飾器本身有參數(shù)，就需要多一層內(nèi)嵌函數(shù)，下面我們一步一步分析執(zhí)行流程：

1.定義函數(shù)auth

def auth(filetype):

2.調(diào)用解釋器，首先要運行函數(shù)auth(filetype='file')

@auth(filetype='file')

3.運行函數(shù)auth，定義了一個函數(shù)auth2，并作為返回值返回，那么這個@auth(filetype='file')就等同于@auth2，等同于index=auth2(index)

def auth(filetype):
 def auth2(func):
  def wrapper(*args,**kwargs):
  return wrapper
 return auth2

4.auth2(index)執(zhí)行，func=index，定義函數(shù)wrapper，并返回之，這時候index其實就是等于wrapper了

def wrapper(*args,**kwargs):
return wrapper

5.當(dāng)運行index，即運行wrapper，運行函數(shù)內(nèi)部代碼，filetype=="file"，提示用戶輸出用戶名和密碼，判斷輸入是否正確，如果正確，則執(zhí)行函數(shù)func()，等于執(zhí)行原來的index，打印

if filetype == "file":
    username=input("Please input your username:")
    passwd=input("Please input your password：")
    if passwd == '123456' and username == 'Frank':
     print("Login successful")
     func()

6.運行結(jié)果測試

Please input your username:Frank
Please input your password：123456
Login successful
Welcome to China

裝飾器也是可以被疊加的：

import time
#
def timmer(func):
 def wrapper():
  """計時功能"""
  time_start=time.time()
  func()
  time_end=time.time()
  print("Run time is %f "%(time_end-time_start))
  # print("---",wrapper)
 return wrapper
def auth(filetype):
 def auth2(func):
  def wrapper(*args,**kwargs):
   if filetype == "file":
    username=input("Please input your username:")
    passwd=input("Please input your password：")
    if passwd == '123456' and username == 'Frank':
     print("Login successful")
     func()
    else:
     print("login error!")
   if filetype == 'SQL':
    print("No SQL")
  return wrapper
 return auth2
@timmer
@auth(filetype='file') #先先返回一個auth2 ==》@auth2 ==》 index=auth2() ==》 index=wrapper
def index():
 print("Welcome to China")
index()

#測試結(jié)果
Please input your username:Frank
Please input your password：123456
Login successful
Welcome to China
Run time is 7.966267

注釋優(yōu)化

import time
def timmer(func):
 def wrapper():
  """計算程序運行時間"""
  start_time=time.time()
  func()
  end_time=time.time()
  print("Run time is %s:"%(end_time-start_time))
 return wrapper
@timmer
def my_index():
 """打印歡迎"""
 time.sleep(1)
 print("Welcome to China!")
my_index()
print(my_index.__doc__)

#運行結(jié)果
Welcome to China!
Run time is 1.0005640983581543:
計算程序運行時間

當(dāng)我們使用了裝飾器的時候，雖然沒有修改代碼本身，但是在運行的時候，比如上面這個例子，運行my_index其實在運行wrapper了，如果我們打印my_index的注釋信息，會打印wrapper()的注釋信息，那么該怎么優(yōu)化？

可以在模塊functools中導(dǎo)入wraps，具體見以下：

import time
from functools import wraps
def timmer(func):
 @wraps(func)
 def wrapper():
  """計算程序運行時間"""
  start_time=time.time()
  func()
  end_time=time.time()
  print("Run time is %s:"%(end_time-start_time))
 return wrapper
@timmer
def my_index():
 """打印歡迎"""
 time.sleep(1)
 print("Welcome to China!")
my_index()
print(my_index.__doc__)
#運行結(jié)果
Welcome to China!
Run time is 1.0003223419189453:
打印歡迎

這樣，在表面看來，原函數(shù)沒有發(fā)生任何變化。

為什么要用迭代器

從字面意思，迭代就是重復(fù)反饋過程的活動，其目的通常是為了比較所需目標(biāo)或結(jié)果，在python中可以用迭代器來實現(xiàn)，先來描述一下迭代器的優(yōu)缺點，如果看不懂可以先略過，等看完本博客再回頭看，相信你會理解其中的意思：

優(yōu)點：

迭代器在取值的時候是不依賴于索引的，這樣就可以遍歷那些沒有索引的對象，比如字典和文件

迭代器與列表相比，迭代器是惰性計算，更節(jié)省內(nèi)存

缺點：

無法獲取迭代器的長度，沒有列表靈活

只能往后取值，不能倒著取值

什么是迭代器

那么在python什么才算是迭代器呢？

只要對象有__iter__()，那么它就是可迭代的，迭代器可以使用函數(shù)next()來取值

下面我們來看一個簡單的迭代器：

my_list=[1,2,3]
li=iter(my_list)  #li=my_list.__iter__()
print(li)
print(next(li))
print(next(li))
print(next(li))
#運行結(jié)果
<list_iterator object at 0x000002591652C470>
2

可以看到，使用內(nèi)置函數(shù)iter可以將列表轉(zhuǎn)換成一個列表迭代器，使用next()獲取值，一次值取一個值，當(dāng)值取完了，再使用一次next()的時候，會報異常StopIteration，可以通過異常處理的方式來避免，try-except-else就是一個最常用的異常處理結(jié)構(gòu)：

my_list=[1,2,3]
li=iter(my_list)
while True:
 try:
  print(next(li))
 except StopIteration:
  print("Over")
  break
 else:
  print("get!")
#運行結(jié)果
get!
get!
get!
Over

查看可迭代對象和迭代器對象

使用Iterable模塊可以判斷對象是否是可迭代的：

from collections import Iterable
s="hello" #定義字符串
l=[1,2,3,4] #定義列表
t=(1,2,3) #定義元組
d={'a':1} #定義字典
set1={1,2,3,4} #定義集合
f=open("a.txt") #定義文本
# 查看是否都是可迭代的
print(isinstance(s,Iterable))
print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(set1,Iterable))
print(isinstance(f,Iterable))
#運行結(jié)果
True
True
True
True
True
True

通過判斷，可以確定我們所知道的常用的數(shù)據(jù)類型都是可以被迭代的。

使用Iterator模塊可以判斷對象是否是迭代器：

from collections import Iterable,Iterator
s="hello"
l=[1,2,3,4]
t=(1,2,3)
d={'a':1}
set1={1,2,3,4}
f=open("a.txt")
# 查看是否都是可迭代的
print(isinstance(s,Iterator))
print(isinstance(l,Iterator))
print(isinstance(t,Iterator))
print(isinstance(d,Iterator))
print(isinstance(set1,Iterator))
print(isinstance(f,Iterator))
#運行結(jié)果
False
False
False
False
False
True

可知只有文件是迭代器，所以可以直接使用next()，而不需要轉(zhuǎn)換成迭代器。

什么是生成器

生產(chǎn)器就是一個是帶有yield的函數(shù)

下面來看一個簡單的生成器

def my_yield():
 print('first')
 yield 1
g=my_yield()
print(g)
#運行結(jié)果
<generator object my_yield at 0x0000024366D7E258>

生成器也是一個迭代器

from collections import Iterator
def my_yield():
 print('first')
 yield 1
g=my_yield()
print(isinstance(g,Iterator))
#運行結(jié)果
True

那就可以用next()來取值了

print(next(g))
#運行結(jié)果
first
1

生成器的執(zhí)行過程

我們來看以下下面這個例子，了解生產(chǎn)的執(zhí)行流程

def my_yield():
 print('first')
 yield 1
 print('second')
 yield 2
 print('Third')
 yield 3
g=my_yield()
next(g)
next(g)
next(g)
#運行結(jié)果
first
second
Third

1.定義生成器my_yield，并將其賦值給了g

def my_yield():
g=my_yield()

2.開始第一次執(zhí)行next()，開始執(zhí)行生產(chǎn)器函數(shù) ，打印第一語句，遇到y(tǒng)ileld的時候暫停，并返回一個1，如果你想打印返回值的話，這里會顯示1

 print('first')
 yield 1

3.再執(zhí)行2次，打印字符串（每執(zhí)行一次都會暫停一下）

 print('second')
 yield 2
 print('Third')
 yield 3

4.如果再加一次next()就會報出StopIteration異常了

生成器在每次暫停的時候，函數(shù)的狀態(tài)將被保存下來，來看下面的例子：

def foo():
 i=0
 while True:
  yield i
  i+=1
g=foo()
for num in g:
 if num < 10:
  print(num)
 else:
  break
#運行結(jié)果

for循環(huán)中隱含next()，每next一次，暫停一次，if語句判斷一次，然后執(zhí)行下一次next，可以看到我們的while循環(huán)并沒有無限循環(huán)下去，而是狀態(tài)被保存下來了。

協(xié)程函數(shù)

我們來看下面這個生成器和執(zhí)行結(jié)果

def eater(name):
 print('%s start to eat food'%name)
 while True:
  food=yield
  print('%s get %s ,to start eat'%(name,food))
 print('done')
e=eater('Frank')
next(e)
e.send('egg') #給yield送一個值，并繼續(xù)執(zhí)行代碼
e.send('tomato')
#運行結(jié)果
Frank start to eat food
Frank get egg ,to start eat
Frank get tomato ,to start eat

send可直接以向yield傳值，含有yield表達(dá)式的函數(shù)我們也稱為協(xié)程函數(shù)，

這運行程序的時候，不可以直接send，必須先使用next()初始化生成器。

如果存在多個這樣的函數(shù)，那么我們每次執(zhí)行的時候都要去next()一下，為了防止忘記這一步操作，可以使用裝飾器初始化：

def init(func):
 def wrapper(*args):
  res = func(*args)
  next(res)  # 在這里執(zhí)行next
  return res
 return wrapper
@init
def eater(name):
 print('%s start to eat food'%name)
 while True:
  food=yield
  print('%s get %s ,to start eat'%(name,food))
 print('done')
e=eater('Frank')
e.send('egg') 
e.send('tomato')

所以在程序中有更多的生成器需要初始化的時候，直接調(diào)用這個裝飾器就可以了。

以上這篇老生常談Python之裝飾器、迭代器和生成器就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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