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python中的生成器、迭代器、闭包、装饰器

由 佐手、 提交于 2019-11-28 05:37:34

迭代器

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

可迭代对象

以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种：

  • 一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；

  • 一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的generator function。

这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。

判断是否可以迭代

可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象：

from collections import Iterable
isinstance([],Iterable)
# True
isinstance({},Iterable)
# True
isinstance(123,Iterable)
# False
isinstance((x for x in range(10)),Iterable)
# True

什么是迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterator 对象：

from collections import Iterator
isinstance([],Iterator)
False
isinstance({},Iterator)
False
isinstance((x for x in range(10)),Iterator) # 
True

生成器都是迭代器。

iter()函数

虽然list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等是可迭代对象，但他们不是迭代器。可以通过iter()函数把可迭代对象编程迭代器。

isinstance(iter([]),Iterator)
# True
isinstance(iter({}),Iterator)
# True
isinstance(iter("asdf"),Iterator)
# True

总结：

  • 凡是可作用于 for 循环的对象都是 Iterable 类型。
  • 凡是可作用于 next() 函数的对象都是 Iterator 类型。

  • 集合数据类型如 list 、 dict 、 str 等是 Iterable 但不是 Iterator ，不过可以通过 iter() 函数获得一个 Iterator 对象。

    生成器

    什么是生成器

    我们可以通过列表生成式来创建一个列表，但是收到内存的限制，列表的容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

修改列表推导式创建生成器的方法

最简单的方法是把列表生成式中的 [ ] 改成 ( ) 就好了。

a = [x for x in range(10)]
print(a) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
b = (x for x in range(10))
print(b) # <generator object <genexpr> at 0x03387DB0>

如何遍历生成器

我们发现生成器不是能直接打印出来的，我们可以通过next()函数来获得生成器的下一个返回值。
生成器保存的是算法，每次调用 next(G) ，就计算出 G 的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出 StopIteration 的异常。
**使用next() 或者__next __():**

print(next(b))
# 0
print(next(b))
# 1
print(next(b))
# 2
print(next(b))
# 3
print(next(b))
# 4
print(next(b))
# 5
print(b.__next__())
# 6
print(b.__next__())
# 7
print(b.__next__())
# 8
print(b.__next__())
# 9
print(b.__next__())
# Traceback (most recent call last):
#   File "<input>", line 2, in <module>
# StopIteration

那么有什么简单的方法呢？因为生成器是可迭代对象，也可以使用for循环来遍历它，并且不需要关心 StopIteration 异常。

b = (x for x in range(10))
for x in b:
    print(x)
    
# 0
# 1
# 2
# 3
#...

函数中使用yield创建生成器的方法

如果如果生成器推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。把你要返回的值前面加yield 即可。

使用函数实现上面代码：

def fn():
    for x in range(3):
        yield x
# 遍历函数实现的生成器
f = fn()
print(next(f))
# 0
print(next(f))
# 1
print(next(f))
# 2
print(next(f))
# Traceback (most recent call last):
#   File "<input>", line 1, in <module>
# StopIteration

使用生成器实现斐波拉契数列：

def fib(count):
    n = 0
    a,b = 0,1
    while n < count:
        yield b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return "done"
f = fib(5)
print(next(f))
# 1
print(next(f))
# 1
print(next(f))
# 2
print(next(f))
# 3
print(next(f))
# 5
print(next(f))
# Traceback (most recent call last):
#   File "<input>", line 1, in <module>
# StopIteration: done

yield执行流程

  • 当执行next(f)时，函数开始执行到yield，yield 右边的变量x作为next()的返回值被返回，此时函数保存当前的运行状态，并暂停执行。
  • 再次调用next(f)时，函数从上次暂停的位置开始继续执行，再次遇到yield时重复上面的操作
  • 直到生成器遍历结束

我们在循环过程中不断调用 yield ，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用 next() 来获取下一个返回值，而是直接使用 for 循环来迭代：

for x in fib(5):
    print(x)
# 1
# 1
# 2
# 3
# 5

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

f = fib(5)
while True:
    try:
        print(next(f))
    except StopIteration as e:
        print("生成器返回值:%s"%e.value)
        break
# 1
# 1
# 2
# 3
# 5
# 生成器返回值:done

send方法

def gen():
    i = 0
    while i<3:
        temp = yield i
        print(temp)
        i+=1
g = gen()
print(g.__next__())
# 0
print(g.send(None))
# None
# 1
print(next(g))
# None
# 2
print(g.send("哈哈")
# 哈哈
# Traceback (most recent call last):
#   File "<input>", line 1, in <module>
# StopIteration
  • 上面代码可以看出next()、next ()、send(None)是等价的并没有什么区别。
  • send()其实是比他们更高级的，在之前的代码中yield i是没有返回值的即输出为None。
  • 如果修改send()的形参，那么yield i 的返回值就是括号中的形参，在上面的代码中g.send("哈哈")相当于temp = "哈哈"，并且g.send("哈哈")的返回值就是变量i。
  • 使用send时要注意，第一次调用生成器对象时，send()不能传参数否则会报错，第一次必须是send(None)，或者第一次调用next()、next ()也可以。

闭包

什么是闭包

在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包

def test(number):
    def test_in(number_in):
        print("test_in函数 的number_in=%s"%number_in)
        return number_in+number
    # 返回test_in函数的引用
    return test_in
ret = test(20)
print(ret(100)) # 相当于直接调用test_in函数，并给它传值100
# test_in函数 的number_in=100
# 120
print(ret(200))
# test_in函数 的number_in=200
# 220

闭包的一个例子

在数学中，一次函数：y=kx+b，在一条确定的直线中，它的k、b是不变的。求y时，根据确定的k、b、x来求出。

def line_conf(k, b):
    def line(x):
        return k*x + b
    return line

line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5))
print(line2(5))
# 6
# 25

如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。

装饰器

什么是装饰器

装饰器就是对一个函数进行装饰，给这个函数增加额外的功能。

def logging(func):
    def wrap():
        print("正在打印日志！")
        func()
    return wrap

@logging # 该装饰器为函数增加了打印日志的额外功能，并且之前函数内部代码不会改变。
def login():
    print("张三正在登陆。")
login()
# 正在打印日志！
# 张三正在登陆。

两个装饰器

def makeBold(fn1):
    def wrapped():
        print("----1----")
        return "<b>"+fn1()+"</b>"
    return wrapped

def makeItalic(fn2):
    def wrapped():
        print("----2----")
        return "<i>"+fn2()+"</i>"
    return wrapped

@makeBold
@makeItalic
def f1():
    print("----3----")
    return "hello world"

ret = f1() # 此时f1并不是f1函数，它是makeBold装饰器返回的wrapped函数的引用。
print(ret)
"""
输出结果：
----1----
----2----
----3----
<b><i>hello world</i></b>
"""

调用流程：

  1. 把函数f1的引用传入装饰器makeItalic中的变量fn2，此时fn2指向f1函数。
  2. 把装饰器makeItalic中wrapped函数的引用传入装饰器makeBold的变量fn1，此时fn1指向装饰器makeItalic中的wrapped函数。
  3. ret = f1()表是执行f1所指向的函数，并返回给ret。

装饰器带参数

一般情况下装饰器内部函数的参数都是不定长参数，保证通用性，确保装饰任何函数时都不会出错。

def logging(func):
    def wrap(*args,**kwargs):
        print("正在打印日志！")
        func(*args,**kwargs)
    return wrap

@logging # 该装饰器为函数增加了打印日志的额外功能，并且之前函数内部代码不会改变。
def login(name,dic):
    print("%s正在登陆。"%name)
    print(dic)
login("李四",{"sex":"男"})
# 正在打印日志！
# 李四正在登陆。
# {'sex': '男'}

类装饰器

class Test(object):
    def __init__(self, func):
        print("---初始化---")
        print("func name is %s"%func.__name__)
        self.__func = func
    def __call__(self):
        print("---装饰器中的功能---")
        self.__func()
@Test
def test():
    print("----test---")
test()
"""
输出结果：
---初始化---
func name is test
---装饰器中的功能---
----test---
"""

说明：

  • 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候，首先会创建Test的实例对象并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中即在__init__方法中的func变量指向了test函数体。
  • test函数相当于指向了用Test创建出来的实例对象。
  • 当在使用test()进行调用时，就相当于让这个对象()，因此会调用这个对象的__call__方法。
  • 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体，所以在__init __方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用所以才有了self.__func = func这句代码，从而在调用__call __方法中能够调用到test之前的函数体。
标签
返回值
迭代器
python for循环
python装饰器
函数调用
python函数
for循环
迭代计算
next
test
iterator
python
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