Python中的迭代器、生成器、装饰器、描述符。

可迭代对象(iterable)
但凡是可以返回一个迭代器的对象都可成为可迭代对象
可迭代对象实现了__iter__方法,该方法返回一个迭代器对象
迭代器(iterator)
迭代器是一个带状态的对象
迭代器有一种具体的迭代器类型,比如list_iterator,set_iterator
任何实现了__iter__和__next__方法的对象都是迭代器
__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一个值

 class Fib:
def __init__(self):
self.cur = 1
self.pre = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
value = self.cur
self.cur += self.pre
self.pre = value
return value
f = Fib()
list(islice(f, 0, 10))

Fib既是一个可迭代对象(因为它实现了__iter__方法),又是一个迭代器(因为实现了__next__方法)。实例变量prev和curr用户维护迭代器内部的状态。

生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()__next__()方法了,只需要一个yiled关键字。

生成器一定是迭代器(反之不成立),因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。

def Fib():
pre, cur = 0, 1
while True:
yield cur
pre, cur = cur, pre + cur
f = Fib()
list(islice(f, 0, 10)) #生成器表达式
a = (x * x for x in range(10))

reference:https://foofish.net/iterators-vs-generators.html

装饰器其实就是一个闭包,把一个函数当做参数然后返回一个替代版函数。

def outer(some_func):
def inner():
print('before some_func')
ret = some_func()
return ret + 1
return inner
def foo():
return 1
decorated = outer(foo) class Coordinate(object):
def __init__(self, x, y):
self.x = x;
self.y = y;
def __repr__(self):
return "Coord:" + str(self.__dict__)
def add(a, b):
return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y)
def sub(a, b):
return Coordinate(a.x - b.x, a.y - b.y) def wrapper(func):
def checker(a, b):
if a.x < 0 or a.y < 0:
a = Coordinate(a.x if a.x > 0 else 0, a.y if a.y > 0 else 0)
if b.x < 0 or b.y < 0:
b = Coordinate(b.x if b.x > 0 else 0, b.y if b.y > 0 else 0)
ret = func(a, b)
if ret.x < 0 or ret.y < 0:
ret = Coordinate(ret.x if ret.x > 0 else 0, ret.y if ret.y > 0 else 0)
return ret
return checker add = wrapper(add)
sub = wrapper(sub) @wrapper
def add(a, b):
return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y) def logger(func):
def inner(*args, **kwargs):
print('Arguments were: {0}, {1}'.format(args, kwargs))
return func(*args, **kwargs)
return inner @logger
def foo(x, y = 10):
return x ** y
foo(3, 10)

reference:http://python.jobbole.com/81683/

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