python迭代器、生成器、裝飾器

1 迭代器

這裏咱們先來回顧一下什麼是可迭代對象（Iterable）？

能夠直接做用於for循環的對象統稱爲可迭代對象，即Iterable。
　　# 一是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；
　　# 二是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

那麼什麼又是迭代器（Iterator）？

能夠被next()函數調用並不斷返回下一個值（直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤）的對象稱爲迭代器，即Iterator。

1 import collections
2 print(isinstance([], collections.Iterable))            # True
3 print(isinstance(iter([]), collections.Iterator))      # True
4 print(isinstance(iter([]), collections.Iterable))      # True
5 print(isinstance([], collections.Iterator))            # False
6 print(isinstance((x * x for x in range(10)), collections.Iterable))

# isinstance() 是python內建函數，返回對象是不是類或其子類的實例。如果，返回True,反之返回False。
# Iterable 英文是‘可迭代的’，形容詞；Iterator英文是‘迭代器’，名詞。

# 那麼當 isinstance()的第二個參數是collections.Iterable時，是判斷第一個參數是否是Iterable對象（可迭代對象）
# 當 isinstance()的第二個參數是collections.Iterator時，是判斷第一個參數是否是Iterator對象（迭代器對象）

# 那麼什麼是可迭代對象？能夠直接做用於for循環的對象統稱爲可迭代對象，即Iterable。
# 一是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；
# 二是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

# 是麼是迭代器？能夠被next()函數調用並不斷返回下一個值（直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤）的對象稱爲迭代器：Iterator。

# 你可能會問，爲何list、dict、str等數據類型不是Iterator？
# 這是由於Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象能夠被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。
# 能夠把這個數據流看作是一個有序序列，但咱們卻不能提早知道序列的長度，只能不斷經過next()函數實現按需計算下一個數據，
# 因此Iterator的計算是惰性的，只有在須要返回下一個數據時它纔會計算。
# Iterable 能夠經過iter()函數轉換獲得 Iterator，但Iterable不必定是Iterator;而Iterator能夠直接做用於for循環，因此Iterator是Iterable。

2 生成器

首先先理清幾個概念:

　　generator : A function which returns a generator iterator. It looks like a normal function except that it contains yield expressions for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function.

　　generator iterator : An object created by a generator funcion.

　　generator expression : An expression that returns an iterator.

      可見,咱們常說的生成器，就是帶有 yield 的函數，而 generator iterator 則是 generator function 的返回值，即一個 generator 對象；

      形如 (elem for elem in [1, 2, 3]) 的表達式，稱爲 generator expression ，實際使用與 generator 無異。

　　Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol.

　　也就是說： generator 就是 iterator 的一種,以更優雅的方式實現的 iterator 。咱們來一個例子：

 1 from collections import Iterable
 2 from collections import Iterator
 3 from collections import Generator
 4 
 5 def odd():
 6     print('step 1')
 7     yield 1
 8     print('step 2')
 9     yield(3)
10     print('step 3')
11     yield(5)
12 
13 ge = odd()
14 print(isinstance(ge, Iterator))
15 print(isinstance(ge, Iterable))
16 print(isinstance(ge, Generator))
17 print(type(ge))
18 # 結果
19 # True
20 # True
21 # True
22 # <class 'generator'>

這也充分印證了上面的說法，generator就是一種iterator。並且Gennerator這個類是繼承了Iterator的。

 

3 裝飾器

什麼是裝飾器（Decorator）？

　　本質上：是一個返回函數的高階函數。

生產上，何時用裝飾器？

　　當咱們想要給一個函數func()增長某些功能，但又不但願修改func()函數的源代碼的時候就須要用裝飾器了。（在代碼運行期間動態增長功能）

假如，你有一個網站，以前是免費開放的，誰均可以訪問。可是有一天你不想免費開放了，你想讓你們必須登錄後才能訪問，可是呢，網站已經上線了，一直是跑着的，不能修改源碼。這個時候就要用這個裝飾器了。

前奏：

假設你原先的網站首頁是這個函數：

def home():
    print("歡迎來到XX首頁！")

home()

首先咱們必須得明白：函數也是一個對象（python裏一切皆對象），且能夠賦值給其餘變量。例如：

def home():
    print("歡迎來到XX首頁！")

f = home
f()

這和直接調用home()結果是同樣的。

那麼怎麼作到，不改變home的源碼給它加上添加登陸功能呢？看下面的代碼，注意其中的講解：

 1 def login(func):
 2     """
 3     在這裏重新定義一個高階函數，
 4     這就是decorator。
 5     咱們一下子會仔細分析。
 6     """
 7     def wrapper(*args, **kwargs):
 8         user = "zingp"   # 假設這是數據庫中的用戶名和密碼
 9         passwd = "123"
10         username = input("輸入用戶名：")
11         password = input("輸入密碼：")
12         if username == user and password == passwd:
13             return func(*args, **kwargs)
14         else:
15             print("用戶名或密碼錯誤。")
16     return wrapper
17 
18 
19 @login     # 利用python的@語法，把decorator置於home函數的定義處 至關於home = login(home)
20 def home():
21     print("歡迎來到XX首頁！")
22 
23 home()

運行看看，是否是沒改變home源碼和home的調用方式，給home添加了登陸驗證的功能？

其實，這裏@login至關於作一這麼一件事：home = login(home)

那麼當執行23行時就是這樣的：login(home)()

　　login(home)是什麼？他就是調用login這個函數後的返回值，即wrapper

      此時，login(home)()即變成了 wrapper()

　　執行wrapper() ,返回home()函數並執行home()

整個過程就是這樣。

 可是這裏還有個問題，就是當沒加裝飾器的時候print(home.__name__)獲得的函數名是home，加了裝飾器後print(home.__name__)獲得的結果就是wrapper了。

咱們雖然沒有改home函數的源代碼，可是更改了__name__屬性，因此，最美好的結果是連屬性也不更改吧？

你可能想寫個wrapper.__name__ = func.__name__這樣的代碼，就能夠了嘛。可是呢，Python內置的functools.wraps就是專門幹這個事的。

請看完整的裝飾器代碼：

 1 import functools  # 先得導入這個工具
 2 
 3 
 4 def login(func):
 5 
 6     @functools.wraps(func)
 7     def wrapper(*args, **kw):
 8         user = "zingp"   # 假設這是數據庫中的用戶名和密碼
 9         passwd = "123"
10         username = input("輸入用戶名：")
11         password = input("輸入密碼：")
12         if username == user and password == passwd:
13             return func(*args, **kw)
14         else:
15             print("用戶名或密碼錯誤。")
16     return wrapper
17 
18 
19 @login
20 def home():
21     print("歡迎來到XX首頁！")
22 
23 home()
24 print(home.__name__)

如今是否是屬性也沒改了？