python装饰器+迭代器+生成器

1.函数嵌套：在调用一个函数的过程中，调用了其他函数

def f1():
    x=1
    def f2():
        print('from f2')
    f2()
f1() 

2.名称空间与作用域

 a. 名称空间：存放名字与变量值绑定关系的地方

    （1）内置名称空间：在python解释器启动时产生，存放一些python内置的名字

    （2）全局名称空间：在执行文件时产生，存放文件级别定义的名字。

    （3）局部名称空间：在执行过程中，如果调用了该函数则会产生该函数的局部名称空间。在调用该函数的时候生效，调用结束时失效

  加载顺序：   内置----> 全局 ----> 局部

  查找顺序：   局部-----> 全局-----> 内置

x=0
def f1():
    x=1
    def f2():
        x=2
        def f3():
            x=3
            print('f3中x是 ',x)
        f3()
    f2()
    print('f1中x是  ',x)
f1()

 b.作用域：

   （1）全局作用域：全局存活，全局有效。

   （2）局部作用域：局部存活，局部有效。

   （3）作用域关系是在函数定义阶段就已经固定，与函数调用位置无关

x=1
def f1():
    def f2():
        print(x)
    return f2

def f3(func):
    x=2
    func()
f3(f1())

3.闭包函数

  (1).定义在函数内部的函数

  (2).包含对外部作用域的引用，而不是对全局作用域的引用。就可以称为闭包函数。

例子：

x=1
def  f1():
    x=11111111111
    def f2():
        print(x)
    return f2

func=f1()
func()

f2就是闭包函数

 

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eval 的用法：

  将字符串中包含的字段单独拿出来执行一下。

dic='{"name":"user01","age":"18"}'
print(type(dic))

dic=eval(dic)
print(type(dic)) 

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4.装饰器

  (1).装饰器遵循的原则：a.不修改被装饰对象的源代码。b.不修改被调用对象的调用方式。

  (2).装饰器的目的：为其他函数添加新功能。

## 装饰器必须写在被装饰对象的正上方，并且是单独一行。

 

装饰器框架：

def timer(func):
     def wrapper():
         func()
     return wrapper

 

加上参数：

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

 

 

 

例子：

（无参）

import time

def timmer(func):
    def wrapper():
        start=time.time()
        func()
        stop=time.time()
        print('run time is %s' %(stop-start))
    return wrapper

@timmer # index=timmer(index)
def index():
    time.sleep(3)
    print('welcome to index')

 

 

例子：

（有参）

import time

def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start=time.time()
        res=func(*args,**kwargs)
        stop=time.time()
        print('run time is %s' %(stop-start))
        return res
    return wrapper

@timmer # index=timmer(index)
def index():
    time.sleep(3)
    print('welcome to index')
    return 123

@timmer # home=timmer(home)
def home(name):
    time.sleep(2)
    print('welcome %s to home page' %name)

 

5.迭代器 iterator

 可迭代对象：凡是对象下有__iter__ 方法的都是可迭代对象。

 迭代器对象：可迭代对象执行内置的__iter__方法，得到的结果就是迭代器对象。

 

 迭代器对象的优点：

    (1).提供了一种统一的（不依赖索引）的迭代方式

    (2).迭代器本身，比其他数据类型更省内存。

 缺点：

    (1).一次性，只能向后取值，不能回退，不如索引取值灵活；

    (2).无法预知下一次取值什么时候结束，无法预知长度。

 

例子：

l=['a','b','c','d']
i=iter(l)
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))

 

6.生成器  generator

  (1). 在函数内部包含yield关键字，那么该函数的执行结果是生成器。

  (2).生成器就是迭代器。

 

yield的功能

   1.把函数的结果做成迭代器。

   2.yeild可以保存函数暂停与再继续的状态。

def func():
    print('first')
    yield 11111111
    print('second')
    yield 2222222
    print('third')
    yield 33333333
    print('fourth')
g=func()
print(g)
next(g)
next(g)

 

 

 

7.三元表达式、列表解析、生成器表达式。

 

三元表达式： 

    例子：

name='user01'
print('hello' if name == 'user01' else 'error!!!')

 

列表解析：

   例子：

l=['user%s' %i for i in range(10)  if i >=5]
print(l)

 

生成器表达式：

    生成器表达式的语法和列表解析一样，只不过生成器表达式是被（）括起来的

  例子：

g=('user%s' %i for i in range(1000))
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))