python3 速查参考- python基础 7 -> 函数编程之 装饰器、生成器

装饰器


1.速查笔记

#-- 函数装饰器:是它后边的函数的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成
@staticmethod
def smeth(x): print(x)
# 等同于:
def smeth(x): print(x)
smeth = staticmethod(smeth)

定义:在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)

经典示例:

# -*-  coding:utf-8 -*-
import time
def timer(func): #把被装饰的函数ceshi的内存地址传给了func
def deco(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
func(*args,**kwargs)
stop_time = time.time()
print('测试函数运行时间',(stop_time-start_time))
return deco #返回deco的内存地址 @timer
def ceshi(a):
time.sleep(3)
print('测试%s'%a)
ceshi('装饰器')

2. 原则:①不能修改被装饰函数的源代码;②不能修改被装饰函数的调用方式

3.实现装饰器的技能储备

① 函数本身即是变量

② 高阶函数,把一个函数名当做实参穿给另一个函数

③ 嵌套函数

参考:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014318435599930270c0381a3b44db991cd6d858064ac0000

生成器


1.速查笔记

#-- 生成器函数:yield VS return
def gensquare(N):
for i in range(N):
yield i** 2 # 状态挂起 可以恢复到此时的状态
for i in gensquare(5): # 使用方法
print(i, end = ' ') # [0, 1, 4, 9, 16]
x = gensquare(2) # x是一个生成对象
next(x) # 等同于x.__next__() 返回0
next(x) # 等同于x.__next__() 返回1
next(x) # 等同于x.__next__() 抛出异常StopIteration #-- 生成器表达式:小括号进行列表解析
G = (x ** 2 for x in range(3)) # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object
next(G), next(G), next(G) # 和上述中的生成器函数的返回值一致
#(1)生成器(生成器函数/生成器表达式)是单个迭代对象
G = (x ** 2 for x in range(4))
I1 = iter(G) # 这里实际上iter(G) = G
next(I1) # 输出0
next(G) # 输出1
next(I1) # 输出4
#(2)生成器不保留迭代后的结果
gen = (i for i in range(4))
in gen # 返回True
in gen # 返回True
in gen # 返回False,其实检测2的时候,1已经就不在生成器中了,即1已经被迭代过了,同理2、3也不在了

2. 生成器表达式

局限性:只能适合简单的算法

示例:

test = (x**2 for x in range(1,10))
print(next(test))
print(test.__next__())

3. 生成器函数 yield

斐波那契函数的打印示例:

def fib(max):
a,b,n = 1,1,0
while n<max:
yield b
a,b = b,a+b
n+=1
return b
test = fib(10)
print(test.__next__())
print(next(test))
for i in test:
print(i)
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