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送你入门python的三大神器,在你进阶的路上助你一臂之力!

  • 发布:繁华落尽and曲终人散
  • 来源:头条
  • 时间:2018-06-08 14:56

对于刚开始接触Python的小伙伴来说,没有思路方法,不知道从何开始学习,把软件环境安装好后就不知所措了!接下来我给大家分享Python的三大神器:生成器、迭代器与装饰器!入门python编程的三大神器,直接来上干货助你一臂之力!

入门python编程的三大神器一:生成器

仅仅拥有生成某种东西的能力,如果不用__next__方法是获取不到值得。

创建一个生成器函数

>>> def scq():... print("11")

# 当函数代码块中遇到yield关键字的时候,这个函数就是一个生成器函数

... yield 1... print("22")... yield 2... print("33")... yield 3...

把生成器赋值给一个对象

>>> r = scq()

查看r的苏剧类型并且输出r的值

>>> print(type(r),r)<class 'generator'> <generator object scq at 0x000001F117D8DF10>

当执行生成器的__next__的时候,代码会按照顺序去执行,当执行到yield时会返回并提出,yield后面的值就是返回值,然后记录代码执行的位置,并退出:

入门python编程的三大神器一:生成器 

入门python编程的三大神器一:生成器

执行结果

C:Python35python.exe F:/Python_code/sublime/Week5/Day03/s1.py0 1 2 3 4Process finished with exit code 0

入门python编程的三大神器二:迭代器

具有访问生成器的能力,可以访问到生成器的值,类似于生成器的__next__方法,一个一个值一个值得去迭代,只能够按照顺序的去查找。

特点:

访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容;

不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问;

访问到一半时不能往回退;

便于循环比较大的数据集合,节省内存;

优化上面range或xrange的生成器。

def irange(start, stop, step=1): while start != stop: yield start start += step else: raise StopIteration for n in irange(1, 10): 
"""for循环只要遇到StopIteration就会停止""" 
print(n)ret = irange(1, 20) print(ret) 
# 返回一个生成器,相当于只在内存中创建了一个值 print(list(ret)) 
# 如果想要得到全部的值,变成列表就可以。

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/ansheng/MyPythonCode/hello.py

1

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7

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9

<generator object irange at 0x1021df7d8>

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

Process finished with exit code 0

入门python编程的三大神器三:装饰器

入门python编程的三大神器三:装饰器

现要在执行func这个函数前后执行一些操作,就可以创建一个装饰器来实现:

#!/usr/bin/env python

# _*_ coding: utf-8 _*_

def decorator(func): # 创建一个装饰器函数,接受的参数arg参数就是func函数名

def inner(*args, **kwargs):

print("执行函数之前")

ret = func(*args, **kwargs)

print("执行函数之后")

return ret

return inner

@decorator # 如果要让某个函数使用装饰器,只需要在这个函数上面加上@+装饰器名

def func(arg):

print(arg)

func("Hello World!")

输出结果为:

/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py

执行函数之前

Hello World!

执行函数之后

Process finished with exit code 0

多个装饰器装饰同一个函数

#!/usr/bin/env python

# _*_ coding: utf-8 _*_

def decorator1(func):

def inner():

print("开始之前执行装饰器01")

ret = func()

print("结束之后执行装饰器01")

return ret

return inner

def decorator2(func):

def inner():

print("decorator2>>>Start...")

ret = func()

print("decorator2>>>End...")

return ret

return inner

@decorator1

@decorator2

def index():

print("执行函数...")

index()

输出结果:

/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py

开始之前执行装饰器01

decorator2>>>Start...

执行函数...

decorator2>>>End...

结束之后执行装饰器01

Process finished with exit code 0

更多实例

#!/usr/bin/env python

# _*_ coding:utf-8 _*_

# Created by 安生 on 2017/2/9

"""

函数装饰器

"""

def decorator(func):

def wrapped(*args, **kwargs):

return func(*args, **kwargs)

return wrapped

@decorator

def func(a, b):

return a + b

print(func(1, 2))

"""

类装饰器

"""

class decorator:

def __init__(self, func):

self.func = func

def __call__(self, *args, **kwargs):

return self.func(*args, **kwargs)

@decorator

def func(a, b):

return a + b

print(func(1, 2))

"""

带参数的函数装饰器

"""

def parameter(a, b):

print(a, b)

def decorator(func):

def wrapped(*args, **kwargs):

return func(*args, **kwargs)

return wrapped

return decorator

@parameter(1, 2)

def func(a, b):

return a + b

print(func(10, 20))

"""

带参数的类装饰器

"""

def parameter(a, b):

print(a + b)

class decorator:

def __init__(self, func):

self.func = func

def __call__(self, *args, **kwargs):

return self.func(*args, **kwargs)

return decorator

@parameter(1, 2)

def func(a, b):

return a + b

print(func(10, 20))

"""

带参数的类装饰器

"""

def parameter(a, b):

print(a, b)

def decorator(cls):

class wrapped:

def __init__(self, *args, **kwargs):

self.cls = cls(*args, **kwargs)

def __getattr__(self, item):

return getattr(self.cls, item)

return wrapped

return decorator

@parameter(1, 2)

class CLS:

def __init__(self):

self.a = 'a'

def P(self, v):

print(v)

obj = CLS()

print(obj.a)

obj.P('Hello,')

"""

为函数中和类中的方法添加装饰器

"""

def Call(aClass):

calls = 0

def onCall(*args, **kwargs):

onlocal calls

calls += 1

print('call %s to %s' % (calls, func.__name__))

return aClass(*args, **kwargs)

return onCall

@Call

def func(a, b):

return a + b

print(func(1, 2))

class CLS:

def __init__(self):

self.a = 'a'

@Call

def b(self):

return self.a

obj = CLS()

print(obj.b())

感谢您的阅读,了解了python的三大神器生成器、迭代器和装饰器,半只脚就已经迈进了python编程的大门,恭喜你离自己的梦想又近了一步,还想了解更多python相关的知识,那就来达内python培训机构进行咨询吧。

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