装饰器&生成器&迭代器&推导式

一:普通装饰器

概念:在不改变原函数内部代码的基础上,在函数执行之前和之后自动执行某个功能,为已存在的对象添加某个功能

普通装饰器编写的格式

def 外层函数(参数)
    def 内层函数(*args,**kwargs) 
        #函数执行之前
        data= 参数(*args,**kwags)
        #函数执行之后
        return data
    return 内层函数

用法示例:

def func(arg):
    def inner():
        v = arg()
         return v
      return inner

# 第一步:执行func函数并将下面的函数当做参数进行传递,  相当于:func(index)
# 第二步: 将func返回的值重新赋值给下面的函数名   index = func(index)

 @func   #@装饰器的语法
  def index():
        print(123)
        return 666
  print(index)

应用示例

#示例:计算函数执行时间
import time
def base(func):
    def inner():
        start_time = time.time()  --->#函数执行之前
        v= func()
        end_tme = time.time()  ---->#函数执行之后
        print(end_time-start_time)
        return v
    return inner

@base
def func1():
    time.sleep(2)  # 函数执行延缓2秒
    print(123)
    
@base
def func2():
    time.sleep(1)
    print(456)

关于返回值

def base(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        data = func(*args,**kwargs)
        return data
    return inner 
                       
@x1
def index():
    print(123)
    return 666
v1 =index()
print(v1)
#func函数带括号,执行index函数,先打印'123',先将666返回给data,data再返回给v1

关于前后

def base(func):
    def inner(*args,**kwargs)
        print('函数调用之前')
        data = func(*args,**kwargs)   #执行原函数并获取返回值
        print('调用原函数之后')
        return data
    return inner
@base
def index()
    print(123)
index()

二:带参数的装饰器

基本格式

def base(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
            return data
        return inner 
    return wrapper 
@base(9)   
def index():
    pass

 #先执行base函数,然后将返回值wrapper返回,变成不带参数的装饰器

用法示例

#写一个带参数的函,实现:参数是多少,被装饰的函数就要执行多少次,返回最后一次执行的结果

def base(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            for i in range(counter):
                data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
            return data
        return inner
    return wrapper

@base(5)
def index():
    return 好难啊
v = index()
print(v)

三:生成器 (函数的变异)

概念:函数中如果存在yield,那么该函数就是一个生成器函数,调用生成器函数,会返回一个生成器,生成器只有被for循环时,生成器内部代码才会执行,每次循环都会获取yield返回的值

生成器函数 : 内部是否包含yield

def func():
    print('F1')
    yield 1
    print('F2')
    yield 2
    print('F3')
#函数内部代码不会执行,返回一个生成器对象
v1 = func()
#生成器可以被for 循环,一旦开始循环函数内部代码就开始执行
for item in v1:
    print(item)
#  F1  1  F2  2  F3

特殊的迭代对象

def func():
    yield 1

v = func()
result = v.__iter__()
print(result)

四:迭代器

概念:对某种对象(str/lsit/tuple/dict/set类创建的对象)中的元素进行逐一获取,表象:具有__nest__方法且每次调用都获取可迭代对象中的元素
列表转换成迭代器
- v1 = iter([1,2,3,4])
- v2 = [1,2,3,4].__iter__()

迭代器想要获取每个元素 : 反复调用val = v1.__next__()

v1 = "alex"
v2 = iter(v1)
while True:
     try:
        val = v2.__next__()
        print(val)
     except Exception as e:
        break

直到报错:stoplteration错误,表示迭代已经完毕
如何判断一个对象是否是迭代器 : 内部是否有__next__方法

for 循环

v1 = [11,22,33,44]

# 1.内部会将v1转换成迭代器
# 2.内部反复执行 迭代器.__next__()
# 3.取完不报错
for item in v1:
    print(item)

可迭代对象
- 内部具有_iter__方法且返回一个迭代器
- 可以被for 循环

五;推导式

列表推导式(也叫列表生成式)

基本格式

v1 = [i for i in 可迭代对象]
v2 = [i for i in 可迭代对象 if 条件]   #条件为true才进行append

#示例
v1 = [99 if i>5 else 66  for i in range(10)]  

v2 = [lambda : 100 for i in range(10)]
result = v5[9]()  # 100

v3 = [lambda :i for i in range(10)]
result = v7[5]()  # 9

v4 = [lambda x:x*i for i in range(10)] 
# 1.请问 v4 是什么？
函数地址 
# 2.请问 v4[0](2) 的结果是什么？
18

def num():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
# num() -> [函数,函数,函数,函数]
print([ m(2) for m in num() ])   # [6,6,6,6]
  
#####筛选#####
v = [i for i in range(10) if i > 5]

集合推导式
```
v1 = { i for i in 'alex' } 
```

字典推导式

v1 = { 'k'+str(i):i for i in range(10) }

装饰器&生成器&迭代器&推导式

一:普通装饰器

二:带参数的装饰器

三:生成器 (函数的变异)

四:迭代器

五;推导式

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