python学习day4之路
装饰器(http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1836763)
1、装饰器:本质是函数;
装饰器(装饰其他函数),就是为其他函数添加附加功能;
原则:1.不能修改被装饰函数的源代码;
2.不能修改被装饰的函数的调用方式;
装饰器对被装饰的函数完全透明的,没有修改被装饰函数的代码和调用方式。
实现装饰器知识储备:
1.函数即“变量”;
2.高阶函数;
3.嵌套函数
高阶函数+嵌套函数=》装饰器
匿名函数(lambda表达式)
>>> calc = lambda x:x*3
>>> calc(2)
6
高阶函数:
a.把一个函数名当做实参传递给另外一个函数;
>>> def bar():
print("in the bar.....")
>>> def foo(func):
print(func)
>>> foo(bar)
<function bar at 0x7f8b3653cbf8>
b.返回值中包含函数名;
>>> import time
>>> def foo():
time.sleep(3)
print("in the foo.....")
>>> def main(func):
print(func)
return func
>>> t = main(foo)
<function foo at 0x7fb7dc9e3378>
>>> t()
in the foo.....
装饰器:
在不修改源代码的情况下,统计程序运行的时间:
import time def timmer(func):
def warpper(*args,**kwargs): #warpper(*args,**kwargs)万能参数,可以指定参数,也可以不指定参数
start_time = time.time() #计算时间
func()
stop_time = time.time()
print("the func run time is %s" %(stop_time-start_time)) #计算函数的运行时间
return warpper @timmer #等价于test1 = timmer(test1),因此函数的执行调用是在装饰器里面执行调用的
def test1():
time.sleep(3)
print("in the test1") test1()
运行结果如下:
in the test1
the func run time is 3.001983404159546
装饰器带参数的情况:
import time def timmer(func):
def warpper(*args,**kwargs):
start_time = time.time() #计算时间
func(*args,**kwargs) #执行函数,装饰器参数情况
stop_time = time.time()
print("the func run time is %s" %(stop_time-start_time)) #计算函数的运行时间
return warpper #返回内层函数名 @timmer
def test1():
time.sleep(3)
print("in the test1") @timmer #test2 = timmer(test2)
def test2(name):
print("in the test2 %s" %name) test1()
test2("alex")
运行结果如下:
in the test1
the func run time is 3.0032410621643066
in the test2 alex
the func run time is 2.3603439331054688e-05
装饰器返回值情况:
import time
user,passwd = "alex","abc123" def auth(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
username = input("Username:").strip()
password = input("Password:").strip() if user == username and passwd == password:
print("\033[32;1mUser has passed authentication.\033[0m")
return func(*args,**kwargs) #实际上执行调用的函数
# res = func(*args,**kwargs)
# return res #函数返回值的情况,因为装饰器调用的时候是在装饰器调用的函数,因此返回值也在这个函数中
else:
exit("\033[31;1mInvalid username or password.\033[0m")
return wrapper def index():
print("welcome to index page...") @auth
def home():
#用户自己页面
print("welcome to home page...")
return "form home..." @auth
def bbs():
print("welcome to bbs page") index()
print(home())
bbs()
装饰器带参数的情况:
实现:1、本地验证;2、远程验证
import time
user,passwd = "alex","abc123" def auth(auth_type):
'''函数的多层嵌套,先执行外层函数'''
print("auth_type",auth_type)
def out_wrapper(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
print("wrapper func args:",*args,**kwargs)
if auth_type == "local":
username = input("Username:").strip()
password = input("Password:").strip() if user == username and passwd == password:
print("\033[32;1mUser has passed authentication.\033[0m")
func(*args,**kwargs) #实际上执行调用的函数
# res = func(*args,**kwargs)
# return res #函数返回值的情况,因为装饰器调用的时候是在装饰器调用的函数,因此返回值也在这个函数中
else:
exit("\033[31;1mInvalid username or password.\033[0m")
elif auth_type == "ldap":
print("搞毛线lbap,傻逼....")
return wrapper
return out_wrapper def index():
print("welcome to index page...") @auth(auth_type="local")
def home():
#用户自己页面
print("welcome to home page...")
return "form home..." @auth(auth_type="ldap")
def bbs():
print("welcome to bbs page") index()
home()
bbs() #函数没有,因为没有调用函数,函数的调用在装饰器里面,是装饰器调用了函数
迭代器和生成器
生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。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。
>>> l1 = (i for i in range(10))
>>> l1
<generator object <genexpr> at 0x7f6a9fbcaeb8>
>>> l1.__next__()
0
>>> l1.__next__()
1
生成器:只有在调用时才会生成相应的数据;
只有通过__next__()方法进行执行,这种能够记录程序运行的状态,yield用来生成迭代器函数。(只能往后调用,不能向前或者往后推移,只记住当前状态,因此银行的系统用来记录的时候可以使用yield函数)。
'''利用yield实现异步的效果,发送接收消息'''
import time def consumer(name):
'''消费者吃包子模型'''
print("%s准备吃包子了......" %name)
while True:
'''循环,由于没有终止'''
baozi = yield
print("包子%s被%s吃了......" %(baozi,name)) def producer(boss):
'''生产者生产包子模型,生产者要生产包子'''
c1 = consumer("A")
c2 = consumer("B")
c1.__next__()
c2.__next__()
'''接下来,生产者要生产包子了,并传递给消费者'''
for i in range(,):
time.sleep()
c1.send(i)
c2.send(i) producer("Alex") 运行如下:
A准备吃包子了......
B准备吃包子了......
包子1被A吃了......
包子1被B吃了......
包子2被A吃了......
包子2被B吃了......
包子3被A吃了......
包子3被B吃了......
包子4被A吃了......
包子4被B吃了......
包子5被A吃了......
包子5被B吃了......
包子6被A吃了......
包子6被B吃了......
包子7被A吃了......
包子7被B吃了......
包子8被A吃了......
包子8被B吃了......
包子9被A吃了......
包子9被B吃了.....
迭代器
我们已经知道,可以直接作用于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
。
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
(
'abc'
, Iterable)
True
>>>
isinstance
((x
for
x
in
range
(
10
)), Iterable)
True
>>>
isinstance
(
100
, Iterable)
False
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