python中的迭代器,生成器与装饰器详解

迭代器

每一个可迭代类内部都要实现__iter__()方法，返回一个迭代类对象，迭代类对象则定义了这个可迭代类如何迭代。

for循环调用list本质上是是调用了list的迭代器进行迭代。

# 对list进行for循环本质上是调用了list的迭代器
list = [1,2,3,4]

# for 循环调用
for elem in list:
    print(elem)

# 迭代器调用
list_iter = list.__iter__()
while true:
   try:
    print(next(list_iter)) 
   except stopiteration:
       break

实现一个自己自定的迭代类，规定迭代一个可迭代的数据结构为“倒计时”模式。

# 可迭代对象类
class countdown(object):
    def __init__(self,num):
        self.num = num
    def __iter__(self):
        return myiterator(self.num)

# 迭代类
class myiterator(object):
    def __init__(self,num):
        self.num= num
        self.final = 0
        self.now = num
        
    def __iter__(self):
        return self
    
    def __next__(self):
        step = 1 if self.num<self.final else -1
        while self.now != self.final:
            self.now += step
            return self.now - step
        raise stopiteration
        
cd_pos = countdown(5)
cd_neg = countdown(-5)
for i,j in zip(cd_pos,cd_neg):
    print(f'pos:{i}\tneg:{j}')

生成器

含有yield指令的函数可以称为生成器，它可以将函数执行对象转化为可迭代的对象。这样就可以像debug一样一步一步推进函数。可以实现的功能是可以实现让函数内部暂停，实现了程序的异步功能，这样可以及进行该函数与外部构件的信息交互，实现了系统的解耦。

from  collections import iterable
def f():
    pass
# 含有yield指令的函数可以称为生成器
def g():
    yield()
print(type(f()),isinstance(f(),iterable))
print(type(g()),isinstance(g(),iterable))

使用生成器可以降低系统的耦合性

import os
# 生成器是迭代器的一种，让函数对象内部进行迭代
# 可以实现让函数内部暂停，实现了程序的异步功能，同时也实现了解耦。

def my_input():
    global str    
    str = input('input a line')
    pass

def my_write():
    with open('workfile.txt','w') as f:
        while(str):
            f.write(str+'\n')
            yield()
        return 


mw = my_write()
while(true):
    my_input()
    try:
        next(mw)
    except stopiteration:
        pass
    if not str:
        break   

装饰器

装饰器封装一个函数，并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。

不带参数的装饰器

# 不带参数的装饰器
from functools import wraps
# 装饰器封装一个函数，并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。
def mydecorator(a_func):
    @wraps(a_func)  #声明这个注解就可以不重写传入的函数，只是调用的时候wrap一下。不加的话，a_func函数可以看作被重写为wrapthefunction.
    def wrapthefunction():
        print(f"function in {id(a_func)} starts...")
        a_func()
        print(f"function in {id(a_func)} ends...")
    return wrapthefunction

# 在函数定义前加入此注解就可以将函数传入装饰器并包装
@mydecorator
def f():
    print('hi')
    pass

f()
print(f.__name__)

带参数的装饰器(实现输出到自定义的日志文件)

# 带参数的装饰器(实现输出到自定义的日志文件)
from functools import wraps

def logit(logfile='out.log'):
    def mydecorator2(a_func):
        @wraps(a_func)
        def wrapthefunction(*args, **kwargs):   # 这个保证了函数可以含有任意形参
            log_string = a_func.__name__ + " was called"
            print(log_string)
            # 打开logfile，并写入内容
            with open(logfile, 'a') as opened_file:
                # 现在将日志打到指定的logfile
                opened_file.write(log_string + '\n')
                return a_func(*args, **kwargs)
        return wrapthefunction
    return mydecorator2

# func group1 
@ logit('out1.log')
def func1(str):
    print(str)
    pass
@ logit('out2.log')
def func2(): pass
            
func1('i have a foul smell')
func2()        

实现一个装饰器类（这样写可以简化装饰器函数，并且提高封装性）

# 带参数的装饰器(实现输出到自定义的日志文件)
from functools import wraps

def logit(logfile='out.log'):
    def mydecorator2(a_func):
        @wraps(a_func)
        def wrapthefunction(*args, **kwargs):   # 这个保证了函数可以含有任意形参
            log_string = a_func.__name__ + " was called"
            print(log_string)
            # 打开logfile，并写入内容
            with open(logfile, 'a') as opened_file:
                # 现在将日志打到指定的logfile
                opened_file.write(log_string + '\n')
                return a_func(*args, **kwargs)
        return wrapthefunction
    return mydecorator2

# func group1 
@ logit('out1.log')
def func1(str):
    print(str)
    pass
@ logit('out2.log')
def func2(): pass
            
func1('i have a foul smell')
func2()        
    

总结

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