python入门教程之十一迭代器、生成器和装饰器
迭代器
迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。
字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:
实例(Python 3.0+)
>>> it = iter(list) # 创建迭代器对象
>>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历:
实例(Python 3.0+)
执行以上程序,输出结果如下:
1 2 3 4
也可以使用 next() 函数:
实例(Python 3.0+)
执行以上程序,输出结果如下:
1
2
3
4
创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
如果你已经了解的面向对象编程,就知道类都有一个构造函数,Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。
更多内容查阅:Python3 面向对象
__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
__next__() 方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器,初始值为 1,逐步递增 1:
实例(Python 3.0+)
执行输出结果为:
1
2
3
4
5
StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
在 20 次迭代后停止执行:
实例(Python 3.0+)
执行输出结果为:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
生成器
在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
以下实例使用 yield 实现斐波那契数列:
实例(Python 3.0+)
执行以上程序,输出结果如下:
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
装饰器
由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。
>>> def now():
... print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25
函数对象有一个__name__
属性,可以拿到函数的名字:
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'
现在,假设我们要增强now()
函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()
函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。
本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
观察上面的log
,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:
@log
def now():
print('2015-3-25')
调用now()
函数,不仅会运行now()
函数本身,还会在运行now()
函数前打印一行日志:
>>> now()
call now():
2015-3-25
把@log
放到now()
函数的定义处,相当于执行了语句:
now = log(now)
由于log()
是一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()
函数仍然存在,只是现在同名的now
变量指向了新的函数,于是调用now()
将执行新函数,即在log()
函数中返回的wrapper()
函数。
wrapper()
函数的参数定义是(*args, **kw)
,因此,wrapper()
函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()
函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。
如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一个返回decorator的高阶函数,写出来会更复杂。比如,要自定义log的文本:
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
这个3层嵌套的decorator用法如下:
@log('execute')
def now():
print('2015-3-25')
执行结果如下:
>>> now()
execute now():
2015-3-25
和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:
>>> now = log('execute')(now)
我们来剖析上面的语句,首先执行log('execute')
,返回的是decorator
函数,再调用返回的函数,参数是now
函数,返回值最终是wrapper
函数。
以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象,它有__name__
等属性,但你去看经过decorator装饰之后的函数,它们的__name__
已经从原来的'now'
变成了'wrapper'
:
>>> now.__name__
'wrapper'
因为返回的那个wrapper()
函数名字就是'wrapper'
,所以,需要把原始函数的__name__
等属性复制到wrapper()
函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__
这样的代码,Python内置的functools.wraps
就是干这个事的,所以,一个完整的decorator的写法如下:
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
或者针对带参数的decorator:
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
import functools
是导入functools
模块。模块的概念稍候讲解。现在,只需记住在定义wrapper()
的前面加上@functools.wraps(func)
即可。
练习
请设计一个decorator,它可作用于任何函数上,并打印该函数的执行时间:
# -*- coding: utf-8 -*-
import time, functools
# 测试
@metric
def fast(x, y):
time.sleep(0.0012)
return x + y;
@metric
def slow(x, y, z):
time.sleep(0.1234)
return x * y * z;
f = fast(11, 22)
s = slow(11, 22, 33)
if f != 33:
print('测试失败!')
elif s != 7986:
print('测试失败!')
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