装饰器:为已存在的函数或者或者对象添加额外的功能

 def wrapper(f):    #装饰器函数,f是被装饰的函数
def inner(*args,**kwargs):
'''在被装饰函数之前要做的事'''
print("AAAA")
ret = f(*args,**kwargs) #被装饰的函数
'''在被装饰函数之后要做的事'''
print("BBBB")
return ret
return inner @wrapper #语法糖 @装饰器函数名
def func(a,b): #被装饰的函数
time.sleep(0.01)
print('大家好',a,b)
return '新年好' func(2,5)

打印结果如下

迭代器:在python中如果一个对象有_iter_()和_next_()方法,则称该对象是迭代器(Iterator),其中_iter_()方法可以让对象使用for...in循环遍历,_next_()方法糖对象可以通过next(实例名)访问下一个元素

可迭代:在python中一个一个对象有_iter_()方法或_getitem_()方法,称该对象为可迭代的(Iterable),_iter_()让对象使用for循环,_getitem_()方法是让对象可以通过“实例名[index]”的方式访问实例中的元素

# 迭代器
l = [1, 2, 3]
# for i in l:
# i: print(dir([])) # 列表拥有的方法
"""
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__',
'__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__',
'__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__',
'__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__',
'__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__',
'__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__',
'__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',
'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index',
'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
"""
# 双下划线的是双下方法
print([1].__add__([2])) # -->[1, 2]
print([1] + [2]) # -->[1, 2] ret = set(dir([])) & set(dir({})) & set(dir('')) & set(dir(range(10)))
print(ret) # iterable __iter__ # 判断
print('__iter__' in dir([].__iter__())) # True
print('__next__' in dir([].__iter__())) # True from collections import Iterable # Iterable:可迭代对象
from collections import Iterator # Iterator迭代器 print(isinstance([], Iterator)) # False 列表不是一个迭代器
print(isinstance([], Iterable)) # True 列表是可迭代的 a = [1, 2, 3, 4]
for b in a.__iter__():
print(b) # 打印结果1,2,3,4

生成器:生成器函数generator与定义普通函数一样,唯一不同的是生成器函数有一个或者多个yield,yield与return类似都是用来返回数据,两者的区别是return返回数据后直接退出当前函数,yidel是将数据返回后继续运行函数

def generator():
print(1)
return 'a'
ret = generator()
print(ret) # 结果:1 a # 生成器函数(含有yield关键字)
def generator1():
print(1)
yield 'a' ret = generator1()
print(ret) # 结果: <generator object generator1 at 0x0000016AFEFDCF68>
ret.__next__() # 结果:1
ret.__iter__()

生成器进阶:

 # 计算移动平均值(1)
def averager():
total = 0.0
count = 0
average = None
while True:
term = yield average
total += term
count += 1
average = total / count g_avg = averager()
next(g_avg)
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))
# 结果:10.0,20.0,15.0 # 计算移动平均值(2)_预激协程的装饰器
def init(func): # 在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
def inner(*args, **kwargs):
g = func(*args, **kwargs)
next(g)
return g return inner @init
def averager():
total = 0.0
count = 0
average = None
while True:
term = yield average
total += term
count += 1
average = total / count g_avg = averager()
# next(g_avg) 在装饰器中执行了next方法
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))
# 打印结果10.0,20.0,15.0

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