Python小白到老司机，快跟我上车！基础篇(十四)

概述5.2函数（下）1、迭代器迭代器是Python提供的用于访问集合，是一种可以记住遍历位置的对象，会从第一个元素开始访问，直到结束。可以通过内置的iter()函数来获取对应的迭代器对象，然后直接循环遍历这个迭代器对象；或者通过另外一个内置的next()函数，返回容器的下一个元素，不 5.2 函数（下）1、迭代器

迭代器是Python提供的 用于访问集合 ，是一种 可以记住遍历位置的对象 ，会从第一个元素开始访问，直到结束。可以通过内置的 iter()函数 来获取对应的 迭代器对象，然后直接循环遍历这个迭代器对象；或者通过另外一个内置的 next()函数 ，返回 容器的下一个元素 ，不过如果超过结尾会报 stopiteration异常 ，使用代码示例如下：

import sysa = [1, 2, 3, 4, 5]it1 = iter(a)# 直接遍历迭代器对象for x in it1:    print(x, end='\t')else:    print()# 每调用一次next向后访问一个元素，超过元素会报stopiteration异常it2 = iter(a)print(next(it2), end='\t')print(next(it2), end='\t')print(next(it2), end='\t')print(next(it2), end='\t')print(next(it2), end='\t')print()# 带异常捕获方法it3 = iter(a)while True:    try:        print(next(it3), end='\t')    except stopiteration:        sys.exit()

运行结果如下：

1   2   3   4   5 1   2   3   4   5 1   2   3   4   5

另外有一点要进行区分：iterable 和 iterator，前者只实现了 iter函数，而后者同时实现了 iter和next函数 。比如List只是一个iterable而不是iterator，所以只支持iter()，不支持next()，需要调用iter()函数获得一个iterator对象。如果调用下type(it1)，会发现数据类型是： <class 'List_iterator'> ，这是Python为List提供的默认迭代器对象。我们也可以自己来实现一个iterator，代码示例如下：

class MyIterator():    def __init__(self, names):        self.names = names        self.index = 0    def __iter__(self):        return self    def __next__(self):        if self.index >= len(self.names):            raise stopiteration("已到达末尾")        else:            self.index += 1            return self.names[self.index - 1]iterator = MyIterator([1, 2, 3, 4, 5])for i in iterator:    print(i, end='\t')

运行结果如下：

1   2   3   4   5

2、生成器

叫「生成器函数」会更贴切一些，一种特别的函数，用 yIEld关键字 来返回一个生成器对象，本质上还是迭代器，只是更加简洁，yIEld对应的值在函数调用时候不会立即返回，只有去调用 next()函数 的时候才会返回，而使用for xxx in xxx的时候其实调用的还是 next()函数 ，最简单的生成器代码示例如下：

def func(n):    yIEld n * nif __name__ == '__main__':    print(func(10))    print(next(func(10)))    for i in func(10):        print(i)

运行结果如下：

<generator object func at 0x0000015D06436308>100100

可以看到返回的对象类型是 generator ，相比起迭代器，生成器显得更加优雅简洁，比如最经典的实现斐波那契数列的例子：

def func(n):    a, b = 0, 1    while n > 0:        n -= 1        yIEld b        a, b = b, a + bfor i in func(10):    print(i, end="\t")

运行结果如下：

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

3、装饰器

本质上也是「函数」，作用是：帮助其他函数在不改动代码的情况下增加额外的功能，装饰器函数的返回值也是一个函数。

① 一步步了解装饰器

装饰器对于很多初学者来说有点难以理解，举个简单的奶茶例子慢慢引入吧（因为手边刚好有一杯一点点奶茶，另外函数名不要用中文，这里用中文只是想让读者更容易理解，还有命名习惯：类名驼峰命名，函数名下划线分割命名！）

import timedef 波霸奶茶():    time.sleep(1)    print("制作一杯波霸奶茶")if __name__ == '__main__':    波霸奶茶()

运行结果如下：

制作一杯波霸奶茶

现在笔者想知道制作一杯波霸奶茶花费的时间，可以改动下波霸奶茶这个函数：

def 波霸奶茶():    start = time.clock()    time.sleep(2)    print("制作一杯波霸奶茶")    end = time.clock()    print("耗时", end - start)if __name__ == '__main__':    波霸奶茶()

运行结果如下：

制作一杯波霸奶茶耗时 1.004335880279541

这个时候问题来了，除了波霸奶茶还有四季奶绿这款奶茶：

def 四季奶绿():    time.sleep(2)    print("制作一杯四季奶绿")

而我也想知道四季奶绿的制作时间，需要把统计时间那部分代码粘贴复制一下，有点繁琐，如果还有一款格雷三兄弟，也是要复制下，好繁琐啊。有没有什么方法能简化这个过程呢？答案肯定是有的：「Python支持函数作为参数」，我们可以把计时部分剥离成一个单独的函数，然后把需要查看制作时间的奶茶函数传入即可，所以有了下面这样的代码：

def 波霸奶茶():    time.sleep(1)    print("制作一杯波霸奶茶")    def 四季奶绿():    time.sleep(2)print("制作一杯四季奶绿")def 计时(func):    start = time.time()    func()    end = time.time()print("耗时", end - start)if __name__ == '__main__':    计时(波霸奶茶)    计时(四季奶绿)

运行结果如下：

制作一杯波霸奶茶耗时 1.0002198219299316制作一杯四季奶绿耗时 2.0016701221466064

可以，这个时候问题又来了，上面的代码意味着：所有调用到制作奶茶方法的地方都要改成计时(奶茶)，如果奶茶有N多种的话，每个调用制作奶茶的函数都要改成这样的形式，有没有更简单的方法啊？答案肯定是有的，Python支持返回一个函数。我们要做的是通过一个内嵌的包装函数，为传入的函数附加功能，然后返回这个函数，具体的代码如下：

def 计时(func):    def decorator():        start = time.time()        func()        end = time.time()        print("耗时", end - start)return decoratorif __name__ == '__main__':    波霸奶茶 = 计时(波霸奶茶)    波霸奶茶()    四季奶绿 = 计时(四季奶绿)    四季奶绿()

运行结果如下：

制作一杯波霸奶茶耗时 1.0033059120178223制作一杯四季奶绿耗时 2.0044848918914795

可以，没毛病，而且只有在我们需要查询某种奶茶的制作时间时才需要这样写，平常的函数还是正常使用。嗯，你以为到这里就完了，对于装饰器函数，Python还为我们提供了一枚语法糖，语法糖可以理解成一种便捷的写法吧，在Python中通过一个@ 就可以简化我们上面的代码，具体代码如下：

def 计时(func):    def decorator():        start = time.time()        func()        end = time.time()        print("耗时", end - start)return decorator@计时def 波霸奶茶():    time.sleep(1)print("制作一杯波霸奶茶")@计时def 四季奶绿():    time.sleep(2)print("制作一杯四季奶绿")if __name__ == '__main__':    波霸奶茶()    四季奶绿()

一样的运行结果，更加精简的代码，相信读者都体验到了语法糖的便利，但是要注意一点：大部分的语法糖只是减少我们写繁琐代码的时间，让我们把更多的时间花在逻辑流程上，代码写少了不一定就会带来性能上的提升，底层的代码可能还是那些东西！

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② 带参数的装饰器

上面演示的是无参数的装饰器的用法，有时我们可能需要传入一些参数，需要在 原闭包的基础上再加一层闭包 ，具体流程与代码示例如下：

import timedef 计时(配料="珍珠"):    def decorator(func):        def inner():            print("加入配料：%s" % 配料 )            start = time.time()            func()            end = time.time()            print("耗时", end - start)            return func        return inner    return decorator@计时(配料='波霸')def 波霸奶茶():    time.sleep(1)    print("制作一杯波霸奶茶")@计时(配料='椰果')def 四季奶绿():    time.sleep(2)    print("制作一杯四季奶绿")if __name__ == '__main__':    波霸奶茶()    print()    四季奶绿()

运行结果如下：

加入配料：波霸制作一杯波霸奶茶耗时 1.0022242069244385加入配料：椰果制作一杯四季奶绿耗时 2.0034420490264893

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③ 多个装饰器的执行顺序

一个函数可以搭配多个修饰器使用，执行的顺序：「从下往上，就近原则，靠近函数定义的先执行」。验证代码示例如下：

def func_a(func):    def decorator():        func()        print("Call func_a")return decoratordef func_b(func):    def decorator():        func()        print("Call func_b")return decoratordef func_c(func):    def decorator():        func()        print("Call func_c")return decorator@func_a@func_b@func_cdef func_t():passif __name__ == '__main__':    func_t()

运行结果如下：

Call func_cCall func_bCall func_a

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④ 四种不同类型的装饰器

Python中有四种不同类型的装饰器，分别是：「函数装饰函数」「函数装饰类」「类装饰函数」
「类装饰类」， 和类有关的装饰器可以等后面学完类和对象再回头看，不用死记，用到的时候
照葫芦画瓢改改就好。另外类装饰函数或类主要依赖类的 __call__ 函数，当使用@形式将装饰器
附加到函数上时，就会调用该函数。

「函数装饰函数」，使用代码示例如下：

def func_func(func):    def decorator(a, b):        print("函数装饰的函数名：", func.__name__)        result = func(a, b)        return resultreturn decorator@func_funcdef func_add(a, b):return a + bif __name__ == '__main__':    print(func_add(1, 2))

运行结果如下：

函数装饰的函数名： func_add3

「函数装饰类」，使用代码示例如下：

def func_class(cls):    def decorator(name):        print("函数装饰的类：", cls.__name__, name)        return cls(name)return decorator@func_classclass A:    def __init__(self, n):        self.n = n    def show(self):        print("a = " + self.n)a = A('123')a.show()

运行结果如下：

函数装饰的类： A 123a = 123

「类装饰函数」，使用代码示例如下：

class class_func:    def __init__(self, _func):        self._func = _func    def __call__(self, name):        print("类装饰的函数名：", self._func.__name__, name)        return self._func(name)@class_funcdef func(a):    return aif __name__ == '__main__':    print(func('123'))

运行结果如下：

类装饰的函数名： func 123123

「类装饰类」，使用代码示例如下：

class class_class:    def __init__(self, _cls):        self._cls = _cls    def __call__(self, name):        print("类装饰的类的类名：", self._cls.__name__, name)        return self._cls(name)@class_classclass A:    def __init__(self, a):        self.a = a    def show(self):        print('self.a = ', self.a)if __name__ == '__main__':    a = A('123')    a.show()

运行结果如下：

类装饰的类的类名： A 123self.a =  123

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python小白到老司机，快跟我上车！基础篇(十四)全部内容，希望文章能够帮你解决Python小白到老司机，快跟我上车！基础篇(十四)所遇到的程序开发问题。

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