装饰器的进阶主要包含叠加装饰器和有参装饰器

叠加装饰器:在一个被装饰的对象中,添加多个装饰器。

为什么要用叠加装饰器的原因:    -每一个新的功能都应该写一个新的装饰器,否则会导致,代码冗余,结构不清晰,可扩展性差。

理解叠加装饰器的工作原理:装饰的时候就近原则,从下到上装饰,将函数包装起来。调用的时候自上往下执行最后,在最上层装饰器中return结束。

有参装饰器:

装饰中要传递参数,用三层结构的装饰器即可将参数传递。

@wrapper('参数')

有参装饰器的固定句式(一个参数)

# _*_ coding: gbk _*_
# @Author: Wonder
def certified(paramater): #这里只试验一个参数
def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
if('# 对paramater做个判断'):
#做一波条件成立的操作
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
#做条件不成立的操作
res = func(*args, **kwargs)
return res
return inner
return wrapper @certified('paramater') # 传参数,这里只试验一个参数
def func():
print('做一波func的操作')
return func( ) # 调用

  传多个参数的时候,在装饰器内部写入多种判断情况。可以拷贝被装饰对象,并在其上方添加参数不同的装饰器,即可实现多种判断。


wraps:是一个修复工具,修复的是被装饰对象的空间。在装饰过程中,将装饰器中的闭包函数加入
导入from functools import wraps,用法:在装饰器闭包函数上面
#6.请实现一个装饰器,限制该函数被调用的频率,如10秒一次

import time
from functools import wraps runed_time = [0]
def wrapper(func):
@wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
hz = int(time.time())
if hz - runed_time[0] > 10: # 查看当前执行时间和上次执行时间之差
print('没等')
res = func(*args, **kwargs)
runed_time[0] = hz
return res
else:
print('登陆中...')
p = 10 - (hz - runed_time[0])
time.sleep(p)
runed_time[0] = hz
print(f'else等候了{p}秒')
res = func()
return res return inner @wrapper
def drug():
print('执行一次') while True:
input('>>>')
drug() 
# 函数对象.__doc__: 查看函数内部的注释

迭代器 

迭代:迭代指的是重复迭代,每一次迭代都是基于上一次的结果而来的。

迭代器:迭代器指的是迭代取值的工具,它可以迭代取值

可迭代对象,字符串str、列表list、元组tuple、字典dict、集合set、文件f

可迭代对象可以通过  .__iter__()变成迭代器对象。

迭代器对象可以通过 .__next__()取值。

可迭代对象不一定是迭代器对象。   只有文件f是迭代器对象,其他都不是迭代器对象。

迭代器对象都是可迭代对象。

迭代器取值示范:

# _*_ coding: gbk _*_
# @Author: Wonder
list1 = [0, 1, 2, 3, 4]
iter_list1 = list1.__iter__() # 可迭代对象变迭代器对象
while True:
try:
print(iter_list1.__next__())
except StopIteration: # 捕获异常
break

  

迭代器的优点:

1.节省内存空间

2.提供了一种不依赖索引取值的方式

缺点:

1.无法通过len()方法计算长度

2.取指定位置的值非常麻烦

3.每次取值都从第一位开始,不可以索引取值

for循环的原理

for i in 可迭代对象
in的操作 将可迭代对象.__iter__()转变为迭代器对象,
再将迭代器对象.__next__(),对迭代器对象取值。

可迭代对象不一定都是迭代器对象,因为除文件之外的可迭代对象都不是迭代器对象
迭代器对象都是可迭代对象。

可迭代对象都有 .__iter__( )方法
迭代器对象都有.__next__( )的取值方法

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