Python-装饰器、生成器
python中的for循环
for i in [1,2,3,4]:
print(i)
正常可运行的,但是如下运行呢?
for i in 1234
print(i) 结果:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
for i in 1234:
TypeError: 'int' object is not iterable
看,报错了!报了什么错呢?“TypeError: 'int' object is not iterable”,说int类型不是一个iterable。
说明int数据类型并不是一个可迭代类型
字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环,说明他们都是可迭代的。
让我们导入模块试验一下:
from collections import Iterable l = [1,2,3,4]
t = (1,2,3,4)
d = {1:2,3:4}
s = {1,2,3,4} print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(s,Iterable))
迭代器协议
我们来看看这个列表的迭代器比起列表来说实现了哪些新方法,这样就能揭开迭代器的神秘面纱了吧?
'''
dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
然后取差集。
'''
#print(dir([1,2].__iter__()))
#print(dir([1,2]))
print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2]))) 结果:
{'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}
我们看到在列表迭代器中多了三个方法,那么这三个方法都分别做了什么事呢?
iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
#获取迭代器中元素的长度
print(iter_l.__length_hint__())
#根据索引值指定从哪里开始迭代
print('*',iter_l.__setstate__(4))
#一个一个的取值
print('**',iter_l.__next__())
print('***',iter_l.__next__())
这三个方法中,能让我们一个一个取值的神奇方法是谁?
没错!就是__next__
在for循环中,就是在内部调用了__next__方法才能取到一个一个的值。
那接下来我们就用迭代器的next方法来写一个不依赖for的遍历。
l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
这是一段会报错的代码,如果我们一直取next取到迭代器里已经没有元素了,就会抛出一个异常StopIteration,告诉我们,列表中已经没有有效的元素了。
这个时候,我们就要使用异常处理机制来把这个异常处理掉。
l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
while True:
try:
item = l_iter.__next__()
print(item)
except StopIteration:
break
那现在我们就使用while循环实现了原本for循环做的事情,我们是从谁那儿获取一个一个的值呀?是不是就是l_iter?好了,这个l_iter就是一个迭代器。
迭代器遵循迭代器协议:必须拥有__iter__方法和__next__方法。
还账:next和iter方法
如此一来,关于迭代器和生成器的方法我们就还清了两个,最后我们来看看range()是个啥。首先,它肯定是一个可迭代的对象,但是它是否是一个迭代器?我们来测试一下
print('__next__' in dir(range(12))) #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
print('__iter__' in dir(range(12))) #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__ from collections import Iterator
print(isinstance(range(100000000),Iterator)) #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
初识生成器
我们知道的迭代器有两种:一种是调用方法直接返回的,一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的,迭代器有的好处是可以节省内存。
如果在某些情况下,我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。
Python中提供的生成器:
1.生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行
2.生成器表达式:类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表
生成器Generator:
本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,不需要我们去实现)
特点:惰性运算,开发者自定义
生成器函数
一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值,但是yield又不同于return,return的执行意味着程序的结束,调用生成器函数不会得到返回的具体的值,而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值,就能推动函数的执行,获取新的返回值。直到函数执行结束。
import time
def genrator_fun1():
a = 1
print('现在定义了a变量')
yield a
b = 2
print('现在又定义了b变量')
yield b g1 = genrator_fun1()
print('g1 : ',g1) #打印g1可以发现g1就是一个生成器
print('-'*20) #我是华丽的分割线
print(next(g1))
time.sleep(1) #sleep一秒看清执行过程
print(next(g1))
生成器有什么好处呢?就是不会一下子在内存中生成太多数据
假如我想让工厂给学生做校服,生产2000000件衣服,我和工厂一说,工厂应该是先答应下来,然后再去生产,我可以一件一件的要,也可以根据学生一批一批的找工厂拿。
而不能是一说要生产2000000件衣服,工厂就先去做生产2000000件衣服,等回来做好了,学生都毕业了。。。
#初识生成器二 def produce():
"""生产衣服"""
for i in range(2000000):
yield "生产了第%s件衣服"%i product_g = produce()
print(product_g.__next__()) #要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
num = 0
for i in product_g: #要一批衣服,比如5件
print(i)
num +=1
if num == 5:
break #到这里我们找工厂拿了8件衣服,我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。
#剩下的还有很多衣服,我们可以一直拿,也可以放着等想拿的时候再拿
more
import time def tail(filename):
f = open(filename)
f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
while True:
line = f.readline() # 读取文件中新的文本行
if not line:
time.sleep(0.1)
continue
yield line tail_g = tail('tmp')
for line in tail_g:
print(line)
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))
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))
yield form
def gen1():
for c in 'AB':
yield c
for i in range(3):
yield i print(list(gen1())) def gen2():
yield from 'AB'
yield from range(3) print(list(gen2()))
列表推导式和生成器表达式
#老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥 egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析 #峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下 laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
print(laomuji)
print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
print(laomuji.__next__())
print(next(laomuji))
总结:
1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式
2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存
3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用。大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的。例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和:
sum(x ** 2 for x in xrange(4))
而不用多此一举的先构造一个列表:
sum([x ** 2 for x in xrange(4)])
本章小结
可迭代对象:
拥有__iter__方法
特点:惰性运算
例如:range(),str,list,tuple,dict,set
迭代器Iterator:
拥有__iter__方法和__next__方法
例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o
生成器Generator:
本质:迭代器,所以拥有__iter__方法和__next__方法
特点:惰性运算,开发者自定义
使用生成器的优点:
1.延迟计算,一次返回一个结果。也就是说,它不会一次生成所有的结果,这对于大数据量处理,将会非常有用。
#列表解析
sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死 #生成器表达式
sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存
2.提高代码可读性
生成器相关的面试题
生成器在编程中发生了很多的作用,善用生成器可以帮助我们解决很多复杂的问题
除此之外,生成器也是面试题中的重点,在完成一些功能之外,人们也想出了很多魔性的面试题。
接下来我们就来看一看~
def demo():
for i in range(4):
yield i g=demo() g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1) print(list(g1))
print(list(g2))
def add(n,i):
return n+i def test():
for i in range(4):
yield i g=test()
for n in [1,10]:
g=(add(n,i) for i in g) print(list(g))
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