带参装饰器

通常,装饰器为被装饰的函数添加新功能,需要外界的参数
   -- outer参数固定一个,就是func
  -- inner参数固定同被装饰的函数,也不能添加新参数
  -- 可以借助函数的嵌套定义,外层给内层传参

def wrap(info):
def outer(func):
# info = 0
def inner(*args, **kwargs):
print('新:拓展的新功能,可能也需要外界的参数%s' % info)
res = func(*args, **kwargs)
return res
return inner
return outer @wrap('外部参数')
def fn(): pass

# 系统的wraps带参装饰器:改变inner的假指向,本质外界使用的还是inner,但是打印显示的是wraps中的函数

from functools import wraps
def outer(func):
@wraps(func)
def inner(*args, **kwargs): res = func(*args, **kwargs)
return res
return inner @outer
def fn(): pass

迭代器

迭代器:循环反馈的容器(集合类型)
  -- 不同于索引取值,但也可以循环的从容器对象中从前往后逐个返回内部的值

迭代器优点:可以不用依赖索引取值
迭代器缺点:只能从前往后依次取值

迭代器对象: 可以不用依赖索引取值的容器
可迭代对象:可以通过某种方法得到迭代器对象

可迭代对象

可迭代对象:有__iter__()方法的对象是可迭代对象,可迭代对象调用__iter__()得到迭代器对象

ls = [4, 1, 5, 2, 3]
res = ls.__iter__() # => 可迭代对象
print(res) # <list_iterator object at 0x000002732B0C7470>

迭代器对象有哪些:str | list | tuple | set | dict | range() | enumerate() | file | 生成器对象

迭代器对象

迭代器对象:有__next__()方法的对象是迭代器对象,迭代器对象依赖__next__()方法进行取值

with open('1.txt', 'rb') as f:
res = f.__next__() # 文件中的第一行内容
print(res)
res = f.__next__() # 文件中的第二行内容
print(res)

迭代器对象有哪些:enumerate() | file | 生成器对象

注:迭代器对象调用__iter__()方法返回的还是迭代器对象

for循环迭代器

直接用while True循环在迭代器对象中通过 __next__() 取值,终究会有取空的时候,取空再取值,报StopIteration异常

ls = [3, 1, 2, 3, 5]
iterator = ls.__iter__()
while True:
try:
print(iterator.__next__())
except StopIteration:
# print('取空了')
break

for循环就是对while取迭代器对象的封装

for v in ls:
print(v) for v in ls.__iter__(): # 可迭代对象.__iter__() => 迭代器对象
print(v) iterator = ls.__iter__()
for v in iterator: # 迭代器对象.__iter__() => 自身
print(v)

for循环迭代器的工作原理:
for v in obj: pass
1)获取obj.__iter__()的结果,就是得到要操作的 迭代器对象
2)迭代器对象通过__next__()方法进行取值,依次将当前循环的取值结果赋值给v
3)当取值抛异常,自动处理StopIteration异常结束取值循环

枚举对象

给可迭代器对象及迭代器对象添加迭代索引

s = 'abc'
for v in enumerate(s):
print(v) # (0 'a') | (1 'b') | (2 'c')

生成器

生成器:自定义的迭代器对象
  -- 就是用函数语法来声明生成器,用yield关键字取代return关键字来返回值,参数没有多少变化

总结:有yield关键字的函数,函数名() 不是调用函数,而是生成得到 生成器对象,生成器对象就是迭代器对象,可以通过 __next__() 进行取值

# 执行流程:
def fn():
yield 1
yield 3
yield 5
obj = fn()
obj.__next__() # 从开始往下执行,遇到第一个yield停止,拿到yield的返回值
obj.__next__() # 从上一次停止的yield往下执行,在再遇到的yield时停止,拿到当前停止的yield的返回值
# ... # 以此类推,直到无法获得下一个yield,抛StopIteration异常 # 可以直接被for循环遍历
for v in fn():
print v
# 案例一:创建生成器,从其取值,依次得到1! 2! 3! ...
def jiecheng():
ji = 1
count = 1
while True:
ji *= count
yield ji
count += 1 obj = jiecheng()
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())
print(obj.__next__()) # 可以无限取
# 案例二:
def jiecheng_num(num):
ji = 1
for i in range(1, num + 1):
ji *= i
yield ji
# ... obj = jiecheng_num(3)
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())
print(obj.__next__()) # 有异常了 for v in jiecheng_num(5):
print(v) # 会自动处理异常停止
# 案例三:
def my_range(num): # => [0, 1, 2, ..., num - 1]
count = 0
while count < num:
yield count
count += 1 for v in my_range(10):
print(v, end=' ') print(list(my_range(10)))

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