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Python生成器怎么使用

发表于:2024-11-28 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月28日,本篇内容介绍了"Python生成器怎么使用"的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!生成器仅仅拥
千家信息网最后更新 2024年11月28日Python生成器怎么使用

本篇内容介绍了"Python生成器怎么使用"的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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) 

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

执行结果

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

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:

  1. 鸿蒙官方战略合作共建--HarmonyOS技术社区

  2. 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

  3. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问

  4. 访问到一半时不能往回退

  5. 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 2 3 4 5 6 7 8 9  [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

Python之装饰器

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

  1. #!/usr/bin/env python

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

  3. # Created by 安生 on 2017/2/9

  4. """

  5. 函数装饰器

  6. """

  7. def decorator(func):

  8. def wrapped(*args, **kwargs):

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

  10. return wrapped

  11. @decorator

  12. def func(a, b):

  13. return a + b

  14. print(func(1, 2))

  15. """

  16. 类装饰器

  17. """

  18. class decorator:

  19. def __init__(self, func):

  20. self.func = func

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

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

  23. @decorator

  24. def func(a, b):

  25. return a + b

  26. print(func(1, 2))

  27. """

  28. 带参数的函数装饰器

  29. """

  30. def parameter(a, b):

  31. print(a, b)

  32. def decorator(func):

  33. def wrapped(*args, **kwargs):

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

  35. return wrapped

  36. return decorator

  37. @parameter(1, 2)

  38. def func(a, b):

  39. return a + b

  40. print(func(10, 20))

  41. """

  42. 带参数的类装饰器

  43. """

  44. def parameter(a, b):

  45. print(a + b)

  46. class decorator:

  47. def __init__(self, func):

  48. self.func = func

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

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

  51. return decorator

  52. @parameter(1, 2)

  53. def func(a, b):

  54. return a + b

  55. print(func(10, 20))

  56. """

  57. 带参数的类装饰器

  58. """

  59. def parameter(a, b):

  60. print(a, b)

  61. def decorator(cls):

  62. class wrapped:

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

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

  65. def __getattr__(self, item):

  66. return getattr(self.cls, item)

  67. return wrapped

  68. return decorator

  69. @parameter(1, 2)

  70. class CLS:

  71. def __init__(self):

  72. self.a = 'a'

  73. def P(self, v):

  74. print(v)

  75. obj = CLS()

  76. print(obj.a)

  77. obj.P('Hello,')

  78. """

  79. 为函数中和类中的方法添加装饰器

  80. """

  81. def Call(aClass):

  82. calls = 0

  83. def onCall(*args, **kwargs):

  84. nonlocal calls

  85. calls += 1

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

  87. return aClass(*args, **kwargs)

  88. return onCall

  89. @Call

  90. def func(a, b):

  91. return a + b

  92. print(func(1, 2))

  93. class CLS:

  94. def __init__(self):

  95. self.a = 'a'

  96. @Call

  97. def b(self):

  98. return self.a

  99. obj = CLS()

  100. print(obj.b())

"Python生成器怎么使用"的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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