Python_装饰器和生成器

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alogy
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    迭代器

    迭代是访问集合元素的一种方式。
    迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象，迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只往前不会往后退。

    可迭代对象

    以直接作用域for循环的数据类型：

    • 集合数据类型：list, tuple, dict, set, str
    • generator，包括生成器和yield的generator function
    判断是否可以迭代

    使用方法isinstance()判断一个对象是否具有Iterable对象

    from collections import Iterable

isinstance('abc', Iterable) # true
    迭代器

    可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称之为迭代器: Iterator

    生成器, tuple

    from collections import Iterator

isinstance((x for x in range(10)), Iterator) # True
isinstance([], Iterator) # False 列表不是迭代对象

    iter()函数
    生成器都是Iterator对象， 但是list, dict, str虽然是Iterable,却不是Iterator

    可以把其他类型转成生成器, 使用iter()函数

    闭包

    函数是引用

    闭包:

    def test(number):
    def test_in(number_in):
        print(number_in)
        return number + number_in
    return test_in

test(10)(20)

    装饰器

    对函数或方法起装饰作用

    写代码要遵循开放封闭原则。
    它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展。

    封闭: 已实现的功能代码块
    开放: 对扩展开发

    装饰器原理：

    def a(func):
    def inner():
        func()
    return inner()
    
def f1():
    print('f1')

f1 = a(f1) # 函数名作为变量名，重新赋值使用
f1()

    装饰器语法糖：

    def a(func):
    def inner():
        func()
    return inner()

@a
def f1():
    print('f1')

f1()
    二个装饰器
    def makeBold(fn):
    def warpped():
        print('1')
        return '<b>' + fn() + '</b>'
    return warpped

def makeItalic(fn):
    def warpped():
        print('2')
        return '<i>' + fn() + '</i>'
    return warpped

@makeBold
@makeItalic
def test1():
    print('3')
    return 'hello world'

ret = test1()
print(ret)

# 输出结果:
# 1
# 2
# 3
# <b><i>hello world</i></b>
    装饰器执行的时间
    def w1(func):
    print('1')
    def inner():
        print('2')
        func()
    return inner

def w2(func):
    print('4')
    def inner():
        print('5')
        func()
    return inner

@w2
@w1
def f1():
    print(3)

# 执行f1
f1()
# 1 2 3 # 只有w1 装饰
# 1 4 5 2 3 # w1,w2共同装饰

# 不执行f1
# 1 4
    装饰器对有参数、无参数函数进行装饰
    def func(funName):
    print('1')
    def func_in(argA, argB): # 形参
        print('2')
        funName(argA, argB) # 调用传递参数
    return func_in


@func
def test(a, b):    
    print('a=%d,b=%d'%(a,b))

test(10, 20)

    以*args来解决多参数问题

    def func(funName):
    print('1')
    def func_in(*args, **kwargs): # 形参
        print('2')
        funName(*args, **kwargs) # 调用传递参数
    return func_in


@func
def test(a, b):    
    print('a=%d,b=%d'%(a,b))

test(10, 20)
    装饰器对带有返回值的函数进行装饰
    def func(funName):
    print('1')
    def func_in():
        print('2')
        return funName() # 返回值
    return func_in


@func
def test():    
    return 'test'

ret = test()
print(ret)
    通用装饰器
    def func(funName):
    def func_in(*args, **kwargs):
        return funName(*args, **kwargs) # 返回值
    return func_in


@func
def test():    
    return 'test'

ret = test()
print(ret)
    带有参数装饰器
    from time import ctime, sleep

def timefun_arg(pre="hello"):
    def timefun(func):
        def warppedfunc():
            print('%s called at %s %s'%(func.__name__, ctime(), pre))
            return func()
        return warppedfunc
    return timefun


@timefun_arg('it') # 执行，主动调用。需要多一层闭包函数
def foo():
    print('foo')

@timefun_arg('python')
def too():
    print('too')

foo()
sleep(2)
too()

    作用域

    globals

    查看命名空间中所有全局变量：
    globals()以字典方式返回

    {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>}
    locals

    查看命名空间中局部变量
    locals()以字典方式返回：

    {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>}
    LEGB规则

    Python使用LEGB的顺序来查找一个符号对应的对象

    locals -> enclosing function -> globals -> builtins

    locals: 当前所在的命名空间(如函数，模块)，函数的参数也属于命名空间内的变量
    enclosing: 外部嵌套函数的命名空间
    globals: 全局变量，函数定义所在模块的命名空间
    builtins: 内建模块的命名空间

    查看内建模块的变量：dir(__builtins__)

    ['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'BaseException', 'BlockingIOError', 'BrokenPipeError', 'BufferError', 'BytesWarning', 'ChildProcessError', 'ConnectionAbortedError', 'ConnectionError', 'ConnectionRefusedError', 'ConnectionResetError', 'DeprecationWarning', 'EOFError', 'Ellipsis', 'EnvironmentError', 'Exception', 'False', 'FileExistsError', 'FileNotFoundError', 'FloatingPointError', 'FutureWarning', 'GeneratorExit', 'IOError', 'ImportError', 'ImportWarning', 'IndentationError', 'IndexError', 'InterruptedError', 'IsADirectoryError', 'KeyError', 'KeyboardInterrupt', 'LookupError', 'MemoryError', 'ModuleNotFoundError', 'NameError', 'None', 'NotADirectoryError', 'NotImplemented', 'NotImplementedError', 'OSError', 'OverflowError', 'PendingDeprecationWarning', 'PermissionError', 'ProcessLookupError', 'RecursionError', 'ReferenceError', 'ResourceWarning', 'RuntimeError', 'RuntimeWarning', 'StopAsyncIteration', 'StopIteration', 'SyntaxError', 'SyntaxWarning', 'SystemError', 'SystemExit', 'TabError', 'TimeoutError', 'True', 'TypeError', 'UnboundLocalError', 'UnicodeDecodeError', 'UnicodeEncodeError', 'UnicodeError', 'UnicodeTranslateError', 'UnicodeWarning', 'UserWarning', 'ValueError', 'Warning', 'WindowsError', 'ZeroDivisionError', '_', '__build_class__', '__debug__', '__doc__', '__import__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'abs', 'all', 'any', 'ascii', 'bin', 'bool', 'bytearray', 'bytes', 'callable', 'chr', 'classmethod', 'compile', 'complex', 'copyright', 'credits', 'delattr', 'dict', 'dir', 'divmod', 'enumerate', 'eval', 'exec', 'exit', 'filter', 'float', 'format', 'frozenset', 'getattr', 'globals', 'hasattr', 'hash', 'help', 'hex', 'id', 'input', 'int', 'isinstance', 'issubclass', 'iter', 'len', 'license', 'list', 'locals', 'map', 'max', 'memoryview', 'min', 'next', 'object', 'oct', 'open', 'ord', 'pow', 'print', 'property', 'quit', 'range', 'repr', 'reversed', 'round', 'set', 'setattr', 'slice', 'sorted', 'staticmethod', 'str', 'sum', 'super', 'tuple', 'type', 'vars', 'zip']

    动态绑定

    动态绑定属性：

    class Person(object):
    def __init__(self):
        pass
        
p1 = Person
p1.name = 'pp' # 动态添加属性

print(p1.name)

    动态绑定方法：

    import types
class Person(object):
        def __init__(self, newName, newAge):
                self.name = newName
                self.age = newAge
        def eat(self):
                print('eat-', self.name)

def run(self):
        print('run-', self.name)

p1 = Person('p1', 24)
p1.eat()

# 通过types库中的MethodType方法来修改指向函数中的this指针
p1.run = types.MethodType(run, p1) # 动态添加方法

p1.run()

    绑定静态方法和静态属性：

    class Person(object):
    def __init__(self):
        pass



@staticmethod
def test():
    print('static method')

Person.test = test # 绑定静态方法
Person.name = 'alogy' # 绑定静态属性

Person.test()

    绑定类属性：

    class Person(object):
    def __init__(self):
        pass


@classmethod
def printNum(cls):
    print('class method')

Person.printNum = printNum

Person.printNum()
    slots

    动态语言：可以在运行过程中，修改代码
    静态语言：编译时已经确定好代码，运行过程中不能修改

    __slots__作用：限制实例的属性

    class Person(object):
    __slots__ = ('name', 'age')
    
p = Person()
p.name = 'alogy'
p.age = 24

    Note:
    __slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用

    生成器

    目标：列表中有大量数据，还不想占用大量内存空间。

    生成器特点：保存了一套生成数值的算法。(什么时候需要使用到了，才去生成。)

    生成器定义方法

    方法1:()

    a = (x for x in range(10))
print(a)

    方法2: yield

    def createNum():
    print('--start')
    a,b = 0,1
    for i in range(5):
        print('--11')
        yield b
        print('--22')
        a,b = b,a+b
        print('--33')
    print('--end')

t = createNum()

for num in t:
    print(num)

    输出结果：

    --start
--11
1
--22
--33
--11
1
--22
--33
--11
2
--22
--33
--11
3
--22
--33
--11
5
--22
--33
--end

    send方法: 与yield的结果配合使用，使得yield执行的时候，外部可以传递参数到生成器中。
    能够执行next()且还可以传递参数

    def test():
    i = 0
    while i < 5:
        temp = yield i
        print(temp)
        i += 1

t = test()
print(t.next()) 
# 0
print(t.next()) 
# None
# 1
print(t.send('args'))
# args
# 2

    Note:
    send()第一次直接调用报错，是参数不知道给那个函数。
    报错为：

    Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator

    解决方法：

    1. 通过next()先调用一次，然后再使用send()
    2. 第一次调用send(None)传递空值进去，后续几次传递该传递的值
    完成多任务
    def test1():
    while True:
        print('test1')
        yield None

def test2():
    while True:
        print('test2')
        yield None

t1 = test1()
t2 = test2()

while True:
    t1.next()
    t2.next()

    一齐执行test1(),test2(),test3(),三个while True同时执行
    三个多任务或者三个以上同时执行称之为：协程

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