一、装饰器

1、为何要用装饰器

#开放封闭原则:对修改封闭,对扩展开放

2、 什么是装饰器

装饰器他人的器具,本身可以是任意可调用对象,被装饰者也可以是任意可调用对象。
强调装饰器的原则:1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式
装饰器的目标:在遵循1和2的前提下,为被装饰对象添加上新功能
import time

def index():
time.sleep(3)
print('welcome to index') # index() def wrapper(func):
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time)) wrapper(index) # ================闭包实现=============================
import time def index():
time.sleep(3)
print('welcome to index') def timmer():
func = index # 这么写严格收到层级限制了,内部的函数无法调取,需要return返回值 def wrapper(): # 注意这里,func已经定义了等于index,就不需要写默认参数了
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time)) return wrapper # wrapper=timmer() #运行timmer,得到的结果是wrapper,并且把值赋给了wrapper
# wrapper() index = timmer() # 如上,既然可以把timmer运行的返回值赋值给warpper,那么同理也可以赋值给index
index() ####这么写没有修改源代码,也没有修改调用方式,也加上的新功能。实现了装饰器
####这么写其实是有问题的,如果又来了一个函数。这种闭包就无法实现了。解决方法如下
# ============================================== import time def index():
time.sleep(3)
print('welcome to index') def home():
time.sleep(2)
print('welcome to home page') # index()
def timmer(func):
# func=index
def wrapper(): # 注意这里,func已经定义了等于index,就不需要写默认参数了
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time)) return wrapper index = timmer(index) # 给func一个index的值,最后返回的值是wrapper,我可以把它赋值给index,home同理
home = timmer(home)
index()
home() # =================装饰器======================= import time def timmer(func):
# func=index
def wrapper():
start = time.time()
func()
stop = time.time()
print('run time is %s' % (stop - start)) return wrapper @timmer # index=timmer(index) 自上而下运行,代表调用timmer 并且给timmer传值为index
def index():
time.sleep(3)
print('welcome to index') @timmer # home=timmer(home)
def home():
time.sleep(2)
print('welcome to home page') index()
home() # =================被装饰器是有参函数======================= import time def timmer(func):
# func=index
def wrapper(name):
start = time.time()
func(name)
stop = time.time()
print('run time is %s' % (stop - start)) return wrapper @timmer # home=timmer(home)
def home(name):
time.sleep(2)
print('welcome %s home ' % (home)) home('egon') # ===========有参和无参混合用=======================
import time def timmer(func):
# func=index
def wrapper(*args, **kwargs): # 闭包函数适应有参无参,各种* 传参的方式
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print('run time is %s' % (stop - start)) return wrapper @timmer # index=timmer(index) 自上而下运行,代表调用timmer 并且给timmer传值为index
def index():
time.sleep(3)
print('welcome to index') @timmer # home=timmer(home)
def home(name):
time.sleep(2)
print('welcome %s to home ' % (name)) index()
home('agon')
import time

def timmer(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs) stop = time.time()
print('run time is %s' % (stop - start))
return res return wrapper @timmer # index=timmer(index)
def index():
time.sleep(3)
print('welcome to index')
return 123 @timmer # home=timmer(home)
def home(name):
time.sleep(2)
print('welcome %s to home page' % name) # res=index() #res=wrapper()
# print(res) res1 = home('egon') # wrapper('egon')
print(res1)

装饰器返回值

3、装饰器的使用

import time
def timmer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
res=func(*args,**kwargs)
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res
return wrapper @timmer
def foo():
time.sleep(3)
print('from foo')
foo()

无参装饰器

def auth(driver='file'):
def auth2(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
name=input("user: ")
pwd=input("pwd: ") if driver == 'file':
if name == 'egon' and pwd == '':
print('login successful')
res=func(*args,**kwargs)
return res
elif driver == 'ldap':
print('ldap')
return wrapper
return auth2 @auth(driver='file')
def foo(name):
print(name) foo('egon')

有参装饰器

4、装饰器语法

被装饰函数的正上方,单独一行
@deco1
@deco2
@deco3
def foo():
pass foo=deco1(deco2(deco3(foo)))

5、加认证功能的装饰器

current_user = {'user': None}

def auth(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if current_user['user']:
return func(*args, **kwargs) name = input('name: ').strip()
password = input('password: ').strip() with open('db.txt', encoding='utf-8') as f:
user_dic = eval(f.read())
if name in user_dic and password == user_dic[name]:
res = func(*args, **kwargs)
current_user['user'] = name
return res
else:
print('user or password error') return wrapper @auth # index=auth(index) index=wrapper
def index():
print('from index') index() @auth
def home(name):
print('welcome %s' % name) index() # wrapper()
home('egon')

无参版本

current_user = {'user': None}

def auth(auth_type='file'):
def deco(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if auth_type == 'file':
if current_user['user']:
return func(*args, **kwargs)
name = input('name: ').strip()
password = input('password: ').strip() with open('db.txt', encoding='utf-8') as f:
user_dic = eval(f.read())
if name in user_dic and password == user_dic[name]:
res = func(*args, **kwargs)
current_user['user'] = name
return res
else:
print('user or password error')
elif auth_type == 'mysql':
print('mysql') elif auth_type == 'ldap':
print('ldap')
else:
print('not valid auth_type') return wrapper return deco @auth(auth_type='mysql') # @deco #index=deco(index)
def index():
print('from index') @auth(auth_type='file')
def home(name):
print('welcome %s' % name) index() # wrapper()
home('egon')

有参版本

6、装饰器补充:wraps  

from functools import wraps

def deco(func):
@wraps(func) #加在最内层函数正上方
def wrapper(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return wrapper @deco
def index():
'''哈哈哈哈'''
print('from index') print(index.__doc__)

二、迭代器

1、迭代的概念

#迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复,因而不是迭代
print('===>') l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
print(l[count])
count+=1

2、为何要有迭代器?什么是可迭代对象?什么是迭代器对象?  

#1、为何要有迭代器?
对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器 #2、什么是可迭代对象?
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__ #3、什么是迭代器对象?
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象 文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__() #4、注意:
迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象

3、迭代器对象的使用  

dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象,迭代器对象即有__iter__又有__next__,但是:迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration,或者说结束标志 #有了迭代器,我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break #这么写太丑陋了,需要我们自己捕捉异常,控制next,python这么牛逼,能不能帮我解决呢?能,请看for循环

4、for循环

#基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
print(dic[k]) #for循环的工作原理
#1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

5、迭代器的优缺点

#优点:
- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
- 惰性计算,节省内存
#缺点:
- 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
- 一次性的,只能往后走,不能往前退

三、生成器  

1、什么是生成器  

#只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码

def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end') g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>

2、生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器,因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)

3、练习

1、自定义函数模拟range(1,7,2)

2、模拟管道,实现功能:tail -f access.log | grep '404'

#题目一:
def my_range(start,stop,step=1):
while start < stop:
yield start
start+=step #执行函数得到生成器,本质就是迭代器
obj=my_range(1,7,2) #1 3 5
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj)) #StopIteration #应用于for循环
for i in my_range(1,7,2):
print(i) #题目二
import time
def tail(filepath):
with open(filepath,'rb') as f:
f.seek(0,2)
while True:
line=f.readline()
if line:
yield line
else:
time.sleep(0.2) def grep(pattern,lines):
for line in lines:
line=line.decode('utf-8')
if pattern in line:
yield line for line in grep('',tail('access.log')):
print(line,end='') #测试
with open('access.log','a',encoding='utf-8') as f:
f.write('出错啦404\n')

3、tail.py -f access.log | grep 'error'

import time

def tail(filepath):
with open(filepath, 'r') as f:
f.seek(0, 2)
while True:
line = f.readline()
if line:
yield line
else:
time.sleep(0.2) def grep(pattern, lines):
for line in lines:
if pattern in line:
print(line, end='') grep('error', tail('access.log'))

4、yield与return的比较?

#相同:都有返回值的功能
#不同:return只能返回一次值,而yield可以返回多次值  

四、协程函数  

#yield关键字的另外一种使用形式:表达式形式的yield
def eater(name):
print('%s 准备开始吃饭啦' %name)
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
print('%s 吃了 %s' % (name,food))
food_list.append(food) g=eater('egon')
g.send(None) #对于表达式形式的yield,在使用时,第一次必须传None,g.send(None)等同于next(g)
g.send('蒸羊羔')
g.send('蒸鹿茸')
g.send('蒸熊掌')
g.send('烧素鸭')
g.close()
g.send('烧素鹅')
g.send('烧鹿尾')

1、练习

1、编写装饰器,实现初始化协程函数的功能

2、实现功能:grep  -rl  'python'  /etc

#题目一:
def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
g=func(*args,**kwargs)
next(g)
return g
return wrapper
@init
def eater(name):
print('%s 准备开始吃饭啦' %name)
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
print('%s 吃了 %s' % (name,food))
food_list.append(food) g=eater('egon')
g.send('蒸羊羔') #题目二:
#注意:target.send(...)在拿到target的返回值后才算执行结束
import os
def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
g=func(*args,**kwargs)
next(g)
return g
return wrapper @init
def search(target):
while True:
filepath=yield
g=os.walk(filepath)
for dirname,_,files in g:
for file in files:
abs_path=r'%s\%s' %(dirname,file)
target.send(abs_path)
@init
def opener(target):
while True:
abs_path=yield
with open(abs_path,'rb') as f:
target.send((f,abs_path))
@init
def cat(target):
while True:
f,abs_path=yield
for line in f:
res=target.send((line,abs_path))
if res:
break
@init
def grep(pattern,target):
tag=False
while True:
line,abs_path=yield tag
tag=False
if pattern.encode('utf-8') in line:
target.send(abs_path)
tag=True
@init
def printer():
while True:
abs_path=yield
print(abs_path) g=search(opener(cat(grep('你好',printer()))))
# g.send(r'E:\CMS\aaa\db')
g=search(opener(cat(grep('python',printer()))))
g.send(r'E:\CMS\aaa\db')

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