Python三大黑科技迭代器生成器裝飾器

可迭代物件是迭代器、生成器、裝飾器的基礎，可迭代物件簡單來說就是可以用for迴圈遍歷的物件，比如常見的list，set和dict。

對所有的可迭代物件呼叫 dir() 方法時，會發現他們都實現了iter方法。這樣就可以通過 iter(object) 來返回乙個迭代器。

a =
'abcdefg'
b =iter
(a)# 建立迭代器物件
print
(type
(b))
#

可以看到呼叫 iter() 之後，變成了乙個 str_iterator 的物件。會發現增加了 __next__方法。所有實現了 __iter__和__next__兩個方法的物件，都是迭代器。

迭代器是帶狀態的物件，它會記錄當前迭代所在的位置，以方便下次迭代的時候獲取正確的元素。__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下乙個值，如果容器中沒有更多元素了，則丟擲stopiteration異常。

# 迭代器
a ='abcdefg'
b =iter
(a)# 建立迭代器物件
print
(type
(b))
while
true
:try
:print
(next
(b))
except stopiteration:
break

python的for迴圈本質上就是通過不斷呼叫next()函式實現的。

生成器就是含有yield關鍵字的函式,是一種用普通語法定義的迭代器。

# 生成器
defgenerator()
:yield
'a'yield
'b'yield
'c'g = generator(
)print
(type
(g))
while
true
:try
:print
(next
(g))
except stopiteration:
break

同樣是通過 def 定義，然後通過 yield 來支援迭代器協議，所以比迭代器寫起來更簡單。

進行函式呼叫的時候，返回乙個生成器物件。在使用 next() 呼叫的時候，遇到 yield 就返回，記錄此時的函式呼叫位置，下次呼叫 next() 時，從斷點處開始。

def
gen(n)
:while n >0:
print
('before'
)yield n
n-=1print
('after'
)gg = gen(3)
while
true
:try
:print
(next
(gg)
)print
('-------------'
)except stopiteration:
break

輸出結果：

before 3------------- after before 2------------- after before 1-------------

after

你完全可以像使用 iterator 一樣使用 generator ，當然除了定義。定義乙個iterator，你需要分別實現__iter__()方法和__next__()方法,但 generator 只需要乙個小小的yield 。

generator 還有 send() 和 close() 方法，都是只能在next()呼叫之後，生成器出去掛起狀態時才能使用的。

生成器在python中是乙個非常強大的程式設計結構，可以用更少地中間變數寫流式**，此外，相比其它容器物件它更能節省記憶體和cpu，當然它可以用更少的**來實現相似的功能。現在就可以動手重構你的**了，但凡看到類似：

def
something()
:    result =
for...
in...
:return result

就可以用生成器函式來代替：

def
iter_something()
:for..
.in..
.:yield x

下面使用普通函式、迭代器、生成器來實現斐波那契數列

def
fab(
max)
:	x,y,z =0,
0,1list=[
]while x <
max:
list
y,z = z, x+y+z
x +=
1return
list

iterator方法：

class
fab(
object):
'''    iterator to produce fibonacci
'''def__init__
(self,
max)
:        self.
max=
max        self.x =
0        self.y =
0        self.z =
1def
__iter__
(self)
:return self
def__next__
(self)
:if self.x < self.
max:
r = self.z
self.y,self.z = self.z,self.x + self.y + self.z
self.x +=
1return r
raise stopiteration(
'done'
)

為了節省記憶體，和處於未知輸出的考慮，使用迭代器來改善**，但是迭代器什麼都好，就是寫起來不簡潔。所以用 yield 來改寫第三版。

generator：

def
fab(
max)
:    x,y,z =0,
0,1while x <
max:
yield z
y,z = z,x+y+z
x +=
1for x in fab(8)
:print
(x)

裝飾器（decorator）是python中最吸引人的特性，裝飾器本質上還是乙個函式，它可以讓已有的函式不做任何改動的情況下增加功能。

非常適合有切面需求的場景，比如許可權校驗，日誌記錄和效能測試等等。比如你想要執行某個函式前記錄日誌或者記錄時間來統計效能，又不想改動這個函式，就可以通過裝飾器來實現。

1.定義：增強函式或類的功能的乙個函式。

2.作用：增強函式的功能

# 偽**
defdecorator
(func)
:def
(*args,
**kwargs)
:# 可以自定義傳入的引數
# *args：將函式傳入的引數儲存在元組型別的變數args中
# **kwargs：將函式的引數和值儲存在字典型別的變數kwargs中
print
(func.__name__)
# 返回傳入的方法名引數的呼叫
return func(
*args,
**kwargs)
# 返回內層函式的函式名
@decorator
deff()
:pass
f()

3.裝飾器可以傳參，也可以不傳參

# 裝飾器
defdecorator
(func)
:# 巢狀函式
defwrap
(*args,
**kwargs)
:print
('start!'
)        func(
*args,
**kwargs)
# 類似於閉包，但是沒有外部環境
print
('end!'
)return wrap
@decorator  # 放在需要裝飾的函式前
deff1
(name)
:print
('my name is '
+ name)
f1('hqh'
)# 呼叫方式不變

實際上是對裝飾器的乙個函式封裝，並返回乙個裝飾器。可以把它看成乙個帶引數的閉包。

有了裝飾器，我們就可以剝離出大量與函式功能本身無關的**，增加了**的重用性。

部分理論引用於：

Python三大黑科技迭代器生成器裝飾器

python三大器之迭代器

Python三大神器之迭代器

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