生成器,迭代器,装饰器
生成器 (generator)
-
概念
- 在Python中, 一边循环一边计算的机制, 称为生成器: generator 创建生成器: G = ( x*2 for x in range(5))
- 可以通过 next(生成器) 函数获得生成器的下一个返回值 没有更多的元素时, 抛出 StopIteration 的异常 生成器也可以使for 循环,因为生成器也是可迭代对象
-
生成器的生成方式1
-
生成器的生成方式2(包含yield关键字的函数):
-
生成器中元素的访问方式:
- 1.next()
- 2.g.__next()
- 3.g.send('发送的参数')
迭代器 (Iterator)
- 概念: 拥有__iter__方法和__next__方法的对象就是迭代器
- 迭代
- 迭代是访问集合元素的一种方式,可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”,就叫做迭代
- 可迭代协议
- 协议就是互相规定好的。可迭代协议的定义非常简单,就是内部实现了 __iter__方法。
- 迭代器协议
- 迭代器协议:必须拥有__iter__方法和__next__方法
- 可以通过dir(对象)查看是否实现了__iter__,__next__等方法来判断对象是否为迭代器
- 也可以使用 isinstance(Iterator)来判断
- 练习:
- 查看__iter__()的返回值
- 查看__iter__()包含的方法
- 分别查看迭代器与列表的方法
- 迭代
- for循环的本质
- 通过__iter__()获取该对象的一个迭代器对象
- 通过__next__()函数,依次获取下一个元素
闭包
- 什么是闭包?
- 在 python 中创建一个闭包一般有 3 个要求:
- 1.闭包函数必须有内嵌函数。
- 2.内嵌函数必须要引用外层函数的变量。
- 3.闭包函数返回内嵌函数的地址(函数名称)
- 在 python 中创建一个闭包一般有 3 个要求:
装饰器
- 装饰器的本质:(闭包函数)
- 装饰器的作用:
- 在不修改原函数及其调用方式的情况下对原函数功能进行扩展
- 装饰器的使用:
- 需求:为现有功能fun1增加日志功能
- 传统方案解决
- 使用闭包解决
def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') func() return wrapper @my_decorator def greet(): print('hello world')
#我们会把*args和**kwargs,作为装饰器内部函数 wrapper() 的参数。*args和**kwargs,表示接受任意数量和类型的参数,因此装饰器就可以写成下面的形式:
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('wrapper of decorator')
func(*args, **kwargs)
return wrapper我们会把*args和**kwargs,作为装饰器内部函数 wrapper() 的参数。*args和**kwargs,表示接受任意数量和类型的参数,因此装饰器就可以写成下面的形式:
我们会把*args和**kwargs,作为装饰器内部函数 wrapper() 的参数。*args和**kwargs,表示接受任意数量和类型的参数,因此装饰器就可以写成下面的形式:
我们会把*args和**kwargs,作为装饰器内部函数 wrapper() 的参数。*args和**kwargs,表示接受任意数量和类型的参数,因此装饰器就可以写成下面的形式
类方法静态方法
- 静态方法:
- 1.格式:在方法上面添加 @staticmethod
- 2.参数:静态方法可以有参数也可以无参数
- 3.应用场景:一般用于和类对象以及实例对象无关的代码。
- 4.使用方式: 类名.类方法名(或者对象名.类方法名)
- 使用示例: 比如:学生管理系统的展示主菜单
- 类方法:
- 无需实例化,可以通过类直接调用的方法,但是方法的第一个参数接收的一定是类本身
- 1.在方法上面添加@classmethod
- 2.方法的参数为 cls 也可以是其他名称,但是一般默认为 cls
- 3.cls 指向 类对象(也就是 Goods)
- 4.应用场景:当一个方法中只涉及到静态属性的时候可以使用类方法(类方法用来修改类属 性)。
- 5.使用 可以是 对象名.类方法名。或者是 类名.类方法名