python迭代器、生成器、裝飾器

1 迭代器

這里我們先來回顧一下什么是可迭代對象（Iterable）？

可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象，即Iterable。
　　# 一是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；
　　# 二是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

那么什么又是迭代器（Iterator）？

可以被next()函數調用並不斷返回下一個值（直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤）的對象稱為迭代器，即Iterator。

import collections
print(isinstance([], collections.Iterable))            # True
print(isinstance(iter([]), collections.Iterator))      # True
print(isinstance(iter([]), collections.Iterable))      # True
print(isinstance([], collections.Iterator))            # False
print(isinstance((x * x for x in range(10)), collections.Iterable))

# isinstance() 是python內建函數，返回對象是否是類或其子類的實例。若是，返回True,反之返回False。
# Iterable 英文是‘可迭代的’，形容詞；Iterator英文是‘迭代器’，名詞。

# 那么當 isinstance()的第二個參數是collections.Iterable時，是判斷第一個參數是不是Iterable對象（可迭代對象）
# 當 isinstance()的第二個參數是collections.Iterator時，是判斷第一個參數是不是Iterator對象（迭代器對象）

# 那么什么是可迭代對象？可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象，即Iterable。
# 一是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；
# 二是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

# 是么是迭代器？可以被next()函數調用並不斷返回下一個值（直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤）的對象稱為迭代器：Iterator。

# 你可能會問，為什么list、dict、str等數據類型不是Iterator？
# 這是因為Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。
# 可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，
# 所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。
# Iterable 可以通過iter()函數轉換得到 Iterator，但Iterable不一定是Iterator;而Iterator可以直接作用於for循環，所以Iterator是Iterable。

2 生成器

首先先理清幾個概念:

　　generator : A function which returns a generator iterator. It looks like a normal function except that it contains yield expressions for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function.

　　generator iterator : An object created by a generator funcion.

　　generator expression : An expression that returns an iterator.

      可見,我們常說的生成器，就是帶有 yield 的函數，而 generator iterator 則是 generator function 的返回值，即一個 generator 對象；

      形如 (elem for elem in [1, 2, 3]) 的表達式，稱為 generator expression ，實際使用與 generator 無異。

　　Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol.

　　也就是說： generator 就是 iterator 的一種,以更優雅的方式實現的 iterator 。我們來一個例子：

from collections import Iterable
from collections import Iterator
from collections import Generator

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)

ge = odd()
print(isinstance(ge, Iterator))
print(isinstance(ge, Iterable))
print(isinstance(ge, Generator))
print(type(ge))
# 結果
# True
# True
# True
# <class 'generator'>

這也充分印證了上面的說法，generator就是一種iterator。而且Gennerator這個類是繼承了Iterator的。

 

3 裝飾器

什么是裝飾器（Decorator）？

　　本質上：是一個返回函數的高階函數。

生產上，什么時候用裝飾器？

　　當我們想要給一個函數func()增加某些功能，但又不希望修改func()函數的源代碼的時候就需要用裝飾器了。（在代碼運行期間動態增加功能）

假如，你有一個網站，之前是免費開放的，誰都可以訪問。但是有一天你不想免費開放了，你想讓大家必須登陸后才能訪問，但是呢，網站已經上線了，一直是跑着的，不能修改源碼。這個時候就要用這個裝飾器了。

前奏：

假設你原先的網站首頁是這個函數：

def home():
    print("歡迎來到XX首頁！")

home()

首先我們必須得明白：函數也是一個對象（python里一切皆對象），且可以賦值給其他變量。例如：

def home():
    print("歡迎來到XX首頁！")

f = home
f()

這和直接調用home()結果是一樣的。

那么怎么做到，不改變home的源碼給它加上添加登錄功能呢？看下面的代碼，注意其中的講解：

def login(func):
    """
    在這里從新定義一個高階函數，
    這就是decorator。
    我們一會兒會仔細分析。
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        user = "zingp"   # 假設這是數據庫中的用戶名和密碼
        passwd = "123"
        username = input("輸入用戶名：")
        password = input("輸入密碼：")
        if username == user and password == passwd:
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            print("用戶名或密碼錯誤。")
    return wrapper


@login     # 利用python的@語法，把decorator置於home函數的定義處 相當於home = login(home)
def home():
    print("歡迎來到XX首頁！")

home()

運行看看，是不是沒改變home源碼和home的調用方式，給home添加了登錄驗證的功能？

其實，這里@login相當於做一這么一件事：home = login(home)

那么當執行23行時就是這樣的：login(home)()

　　login(home)是什么？他就是調用login這個函數后的返回值，即wrapper

      此時，login(home)()即變成了 wrapper()

　　執行wrapper() ,返回home()函數並執行home()

整個過程就是這樣。

 但是這里還有個問題，就是當沒加裝飾器的時候print(home.__name__)得到的函數名是home，加了裝飾器后print(home.__name__)得到的結果就是wrapper了。

我們雖然沒有改home函數的源代碼，但是更改了__name__屬性，所以，最美好的結果是連屬性也不更改吧？

你可能想寫個wrapper.__name__ = func.__name__這樣的代碼，就可以了嘛。但是呢，Python內置的functools.wraps就是專門干這個事的。

請看完整的裝飾器代碼：

import functools  # 先得導入這個工具


def login(func):

    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        user = "zingp"   # 假設這是數據庫中的用戶名和密碼
        passwd = "123"
        username = input("輸入用戶名：")
        password = input("輸入密碼：")
        if username == user and password == passwd:
            return func(*args, **kw)
        else:
            print("用戶名或密碼錯誤。")
    return wrapper


@login
def home():
    print("歡迎來到XX首頁！")

home()
print(home.__name__)

現在是不是屬性也沒改了？