装饰器&生成器&迭代器&推导式

 一:普通装饰器

• 概念: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,为已存在的对象添加某个功能

1. 普通装饰器编写的格式

   def 外层函数(参数)
       def 内层函数(*args,**kwargs) 
           #函数执行之前
           data= 参数(*args,**kwags)
           #函数执行之后
           return data
       return 内层函数

2. 用法示例:  

   def func(arg):
       def inner():
           v = arg()
            return v
         return inner
   
   # 第一步:执行func函数并将下面的函数当做参数进行传递,  相当于:func(index)
   # 第二步: 将func返回的值重新赋值给下面的函数名   index = func(index)
   
    @func   #@装饰器的语法
     def index():
           print(123)
           return 666
     print(index)

3. 应用示例

   #示例:计算函数执行时间
   import time
   def base(func):
       def inner():
           start_time = time.time()  --->#函数执行之前
           v= func()
           end_tme = time.time()  ---->#函数执行之后
           print(end_time-start_time)
           return v
       return inner
   
   @base
   def func1():
       time.sleep(2)  # 函数执行延缓2秒
       print(123)
       
   @base
   def func2():
       time.sleep(1)
       print(456)

•  关于返回值

  def base(func):
      def inner(*args,**kwargs):
          data = func(*args,**kwargs)
          return data
      return inner 
                         
  @x1
  def index():
      print(123)
      return 666
  v1 =index()
  print(v1)
  #func函数带括号,执行index函数,先打印'123',先将666返回给data,data再返回给v1 　 

•  关于前后

  def base(func):
      def inner(*args,**kwargs)
          print('函数调用之前')
          data = func(*args,**kwargs)   #执行原函数并获取返回值
          print('调用原函数之后')
          return data
      return inner
  @base
  def index()
      print(123)
  index()

 二:带参数的装饰器

• 基本格式

  def base(counter):
      def wrapper(func):
          def inner(*args,**kwargs):
              data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
              return data
          return inner 
      return wrapper 
  @base(9)   
  def index():
      pass
  
   #先执行base函数,然后将返回值wrapper返回,变成不带参数的装饰器 

•  用法示例

  #写一个带参数的函,实现:参数是多少,被装饰的函数就要执行多少次,返回最后一次执行的结果
  
  def base(counter):
      def wrapper(func):
          def inner(*args,**kwargs):
              for i in range(counter):
                  data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
              return data
          return inner
      return wrapper
  
  @base(5)
  def index():
      return 好难啊
  v = index()
  print(v) 

 三:生成器 (函数的变异)

• 概念: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,生成器内部代码才会执行,每次循环都会获取yield返回的值
•  生成器函数 : 内部是否包含yield

  def func():
      print('f1')
      yield 1
      print('f2')
      yield 2
      print('f3')
  #函数内部代码不会执行,返回一个生成器对象
  v1 = func()
  #生成器可以被for 循环,一旦开始循环函数内部代码就开始执行
  for item in v1:
      print(item)
  #  f1  1  f2  2  f3  

•  特殊的迭代对象

  def func():
      yield 1
  
  v = func()
  result = v.__iter__()
  print(result) 

 四:迭代器

• 概念:对某种对象(str/lsit/tuple/dict/set类创建的对象)中的元素进行逐一获取,表象:具有__nest__方法且每次调用都获取可迭代对象中的元素
•  列表转换成迭代器

  • v1 = iter([1,2,3,4])

  • v2 = [1,2,3,4].__iter__()

•  迭代器想要获取每个元素 : 反复调用val = v1.__next__()

  v1 = "alex"
  v2 = iter(v1)
  while true:
       try:
          val = v2.__next__()
          print(val)
       except exception as e:
          break

   

•  直到报错:stoplteration错误,表示迭代已经完毕
•  如何判断一个对象是否是迭代器 : 内部是否有__next__方法
•  for 循环

  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

  • 内部具有_iter__方法且返回一个迭代器

  • 可以被for 循环

 五;推导式

• 列表推导式(也叫列表生成式)

  • 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

#示例
v1 = [99 if i>5 else 66  for i in range(10)]  

v2 = [lambda : 100 for i in range(10)]
result = v5[9]()  # 100

v3 = [lambda :i for i in range(10)]
result = v7[5]()  # 9

v4 = [lambda x:x*i for i in range(10)] 
# 1.请问 v4 是什么？
函数地址 
# 2.请问 v4[0](2) 的结果是什么？
18

def num():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
# num() -> [函数,函数,函数,函数]
print([ m(2) for m in num() ])   # [6,6,6,6]
  
#####筛选#####
v = [i for i in range(10) if i > 5]

•  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) }