第四章函数之装饰器、迭代器、生成器

4.7 推导式

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

 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]

View Code

集合推导式
```
v1 = { i for i in 'alex' }
```

字典推导式

v1 = { 'k'+str(i):i for i in range(10) }

4.8 装饰器

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

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)

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

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

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()

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

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

类和对象
任务展示列表中所有数据
- while + 索引 + 计数器
- 迭代器
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）

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)

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。

迭代器口诀
- 取一次就没有了
- 不取就不执行
取迭代器的值得方法
1. list
2. for循环
3. next

4.10 生成器

实质：就是函数的变异

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)

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

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

posted on 2019-08-08 21:56 大山里的架构师阅读(240) 评论(0) 编辑收藏举报

4.7 推导式

列表推导式

集合推导式

字典推导式

4.8 装饰器

导入

装饰器基本格式

含义

格式

关于执行函数的前后

带参数的装饰器

查看带参数装饰器执行顺序

4.9 迭代器

类和对象

任务展示列表中所有数据

迭代器含义

迭代器使用

可迭代对象

迭代器口诀

取迭代器的值得方法

4.10 生成器

实质：就是函数的变异

格式