一、裝飾器

由于一個函數能實現一種功能，現在想要在不改變其代碼的情況下，讓這個函數進化一下，即能保持原來的功能，還能有新的"技能"，怎么辦？

現已經存在一個自定義的函數func1

def func1():
    print('hello,world!')

讓func1進化一下：（繼承func1之前的所有功能，而且還有新的‘技能’）

效果和下面定義的函數func2效果是一樣的

def func2():
    func1() #調用func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
    print('hello,boy!') #添加的新功能，相當于func1這一函數學到的新技能

但是，func2是一個新的函數，已經完全改頭換面了，雖然有一部分是能實現func1的功能，但并不是func1的進化型，所以當我們還想用調用func1這個函數的調用方法調用的時候，并不能調用func2.

當函數不進行調用時候，可以將這個函數當成一個變量進行對待。所以，如果把func2這個函數的內存地址賦給func1，然后調用func1，那么就能用func1這個名字，調用func2這個函數，也就實現了func1這個函數的進化。

所以，如果定義如下一個可以實現上述功能的函數deco，deco這個函數就要完成以下的兩件事情:

1.讓func2這個函數的內存地址出現，即：定義func2這個函數

2.在其執(zhí)行之后能夠，拿到func2的內存地址，即把func2的內存地址作為返回值返回

def deco(func1):
    def func2():
        func1() #調用func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
        print('hello,boy!') #添加的新功能，相當于func1這一函數學到的新技能
    return func2

完成上述deco函數的定義之后，當執(zhí)行deco這個函數之后，其執(zhí)行結果，就是func2的內存地址。

接下來，將這個內存地址賦值給func1這個變量之后，再對func1進行調用，就可以完成對函數func1的"進化"（即：在不改變func1的代碼，還賦予了其新的功能)

func1 = deco(func1)
func1()

上述的過程可以用以下的代碼進行實現：

def deco(func1):
    def func2():
        func1() #調用func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
        print('hello,boy!') #添加的新功能，相當于func1這一函數學到的新技能
    return func2
 
def func1():
    print('hello,world!')
     
func1 = deco(func1)
func1()

其中，deco這個函數就是所謂的裝飾器

(裝飾器：在不改變源代碼和調用方式的基礎之上給函數增加新的功能)

將上述代碼進行優(yōu)化之后就有了下面的代碼：

def deco(func1):
    def func2():
        func1() #調用func1，即可保持func1這一函數的所有的功能都被這個新的函數繼承下來
        print('hello,boy!') #添加的新功能，相當于func1這一函數學到的新技能
    return func2
 
@deco #效果等同于func1=deco(func1)
def func1():
    print('hello,world!')
 
func1()

1.1含參數的裝飾器:

def deco(func):
    def wrapper(username,password):
        if username == 'root' and password == 'root':
            func(username,password)  else:
            print('用戶名或密碼錯誤')
    return wrapper
 
@deco
def baidu_index(username,password):
    print('welcome to 百度')
 
baidu_index('root','root')

由于定義的函數baidu_index，必須要傳遞參數，所以裝飾器內部定義的函數wrapper也需要定義形參，wrapper函數內部調用函數時，也需要有參數?。?/p>

1.2多層裝飾器

將裝飾器1看成一個整體，在這個裝飾器上在添加一個裝飾器2，就能實現..........

例如:

def deco1(deco):
    print('你好不好？')
    def deco(func):
        def func2():
            print('你不好！')
            func()
        return func2
    return deco
 
@deco1
def deco(func):
    def func2():
        print('你不好！')
        func()
    return func2
 
@deco
def func1():
    print('你好！')
 
func1()

二、迭代器：

1.什么是迭代？

1.迭代是一個重復的過程，即每一次重復為一次迭代，

2.并且每次迭代的結果都是下一次迭代的初始值

例如：

l = [1,2,3]
count=0
while count<len(l): #首先是重復動作，其次上一次的結果是下一次的初始值，因此，是迭代
　　print(l[count])
　　count+=1

2.什么是迭代器？為何要有迭代器？

對于序列類型：字符串、列表、元組，我們可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但對于字典、集合、文件等類型是沒有索引的，若還想取出其內部包含的元素，則必須找出一種不依賴于索引的迭代方式，這就是迭代器。

3.什么叫做迭代器對象？

obj有.__iter__和.__next__方法的叫做迭代器對象

總結:迭代器對象一定是可迭代對象，而可迭代對象不一定是迭代器對象

4.for的作用:

1.把可迭代對象變成迭代器對象

2.過濾錯誤信息

l1 = [1,2,3]
for i in l1: #iter(l1)
　　print(i)

三、生成器

1.什么是生成器?

只要函數里有yield關鍵字，那么函數名（）得到的結果就是生成器，生成器就是迭代器，并且不會執(zhí)行函數內部代碼

2.return和yield用法十分類似，但是也有區(qū)別，區(qū)別在于：return只能返回一個值，而yield可以返回多個值

3.生成器優(yōu)點:

同一時間只存儲一個值，節(jié)省內存空間

4.生成器的缺點:

只能向后取值，不能往前取值

def test():
　　for i in range(100):
　　　　yield i
 
res = test()
 
for k in res:
　　print(k)

四、總結

迭代器

迭代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式；迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象；迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會后退；迭代器有兩個基本的方法：iter()和next()；字符串，列表或元組對象都可用于創(chuàng)建迭代器：

迭代器python實例

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱為生成器；跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用于迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器；在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停并保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值, 并在下一次執(zhí)行 next() 方法時從當前位置繼續(xù)運行；調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。

使用生成器生成斐波那些數列

裝飾器

裝飾器：在不改變原函數的基礎上，對函數執(zhí)行前后進行自定義操作。把目標函數作為參數傳給裝飾器函數，裝飾器函數執(zhí)行過程中，執(zhí)行目標函數，達到在目標函數運行前后進行自定義操作的目的。

應用場景：如記錄函數運行時間；flask里的路由、before_request；django中的緩存、用戶登錄等。

使用裝飾器記錄函數運行時間

裝飾器在實現的時候，被裝飾后的函數其實已經是另外一個函數了（函數名等函數屬性會發(fā)生改變），為了不影響，Python的functools包中提供了一個叫wraps的裝飾器來消除這樣的副作用。寫一個裝飾器的時候，最好在實現之前加上functools的wrap，它能保留原有函數的名稱和文檔字符串。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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