裝飾器

1.速查筆記

#-- 函數裝飾器:是它後邊的函數的運行時的聲明 由@符號以及後邊緊跟的"元函數"(metafunction)組成  
        @staticmethod  
        def smeth(x): print(x)  
    # 等同於:  
        def smeth(x): print(x)  
        smeth = staticmethod(smeth)  

定義：在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”（Decorator）

經典示例：

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

import time
def timer(func): #把被裝飾的函數ceshi的內存地址傳給了func
    def deco(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        func(*args,**kwargs)
        stop_time = time.time()
        print(‘測試函數運行時間‘,(stop_time-start_time))
    return deco #返回deco的內存地址

@timer
def ceshi(a):
    time.sleep(
 
3)
    print(‘測試%s‘%a)
ceshi(‘裝飾器‘)

2. 原則：①不能修改被裝飾函數的源代碼；②不能修改被裝飾函數的調用方式

3.實現裝飾器的技能儲備

① 函數本身即是變量

② 高階函數，把一個函數名當做實參穿給另一個函數

③ 嵌套函數

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

生成器

1.速查筆記

#-- 生成器函數:yield VS return  
 

    def gensquare(N):  
        for i in range(N):  
            yield i** 2                 # 狀態掛起 可以恢復到此時的狀態  
    for i in gensquare(5):              # 使用方法  
        print(i, end = ‘ ‘)             # [0, 1, 4, 9, 16]  
    x = gensquare(2)                    # x是一個生成對象  
    next(x)                             # 等同於x.__next__() 返回0  
    next(x)                             # 等同於x.__next__() 返回1  
    next(x)                             # 等同於x.__next__() 拋出異常StopIteration  
      
#-- 生成器表達式:小括號進行列表解析  
    G = (x ** 2 for x in range(3))      # 使用小括號可以創建所需結果的生成器generator object  
    next(G), next(G), next(G)           # 和上述中的生成器函數的返回值一致  
    #（1）生成器(生成器函數/生成器表達式)是單個叠代對象  
    G = (x ** 2 for x in range(4))  
    I1 = iter(G)                        # 這裏實際上iter(G) = G  
    next(I1)                            # 輸出0  
    next(G)                             # 輸出1  
    next(I1)                            # 輸出4  
    #（2）生成器不保留叠代後的結果  
    gen = (i for i in range(4))  
in gen                            # 返回True  
in gen                            # 返回True  
in gen                            # 返回False，其實檢測2的時候，1已經就不在生成器中了，即1已經被叠代過了，同理2、3也不在了  

2. 生成器表達式

局限性：只能適合簡單的算法

示例：

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

3. 生成器函數 yield

斐波那契函數的打印示例：

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)

python3 速查參考- python基礎 -> 函數編程之 裝飾器、生成器