用人话讲盘算机：Python篇！（十五）迭代器、天生器、装饰器

一、迭代器

（1）界说

标准表明：迭代器是 Python 中实现了迭代协议的对象，即提供__iter__()和 __next__()方法，任何实现了这两个方法的对象都可以被称为迭代器。
所谓__iter__()，即返回迭代器自身
所谓__next__()，即返回容器的下一个元素。
（是不是没看懂，别急，听下面的人话怎么说）
简朴来说，你听我徐徐道来
起首，我们看python中的 for 循环：

2. for i in 对象

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此中，对象必须是可迭代的，什么叫可迭代，就比如对象是[1,2，3]，i会依次变为1,2，3，那么这个对象就是可迭代的，假如这个对象是33，i只会酿成33，这行代码还会报错，这个对象就是不可迭代的
然后，我们来明白下这行代码的逻辑：
假如对象是[1,2，3]，那么它是可以迭代的，而这个可以迭代的对象，就叫做__iter__( ) 方法。
以是这一点，我们可以这么明白，假如没有__iter__( )方法，那么对象就不可迭代，那么步伐就会报错。
当 i 依次变为1,2，3的过程中，它能本身变，就是从1酿成2，又从2酿成3，这种可以自动下一个的过程，就叫做__next__()方法
那么迭代器我们就可以这么去明白了：
迭代器=__iter__()方法+ __next__()方法
即，一个对象，它具有__iter__()方法和__next__()方法，那么它就是迭代器
（留意，诸如__iter__()中左右横线是英文状态下的两个“_”连在一起的） 
（2）利用

我们来看一个迭代器的例子，加深明白：

2. list = [1, 2, 3]
4. # 用inter（）方法获取迭代器对象
5. a = iter(list)
7. # 使用迭代器遍历元素
8. print(next(a)) # 输出 1
9. print(next(a)) # 输出 2
10. print(next(a)) # 输出 3
12. # 若再写一行print(next(a))
13. # 则下一次调用将会抛出 StopIteration 异常，因为列表中没有更多的元素了

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表明：
我们起首界说一个列表，
然后用 iter（）方法获取了可迭代对象
末了再用 next（）方法举行了输出
留意：有人大概发现我们之前不绝说的都是__iter__()，而这里写的却是 iter（）
缘故起因在于，这里代码中的 iter() 是一个函数，它用于调用该对象的 __iter__() 方法，进而返回一个迭代器。
那么，什么时间写 iter（ ）什么时间写__iter__( ) 呢？

•  何时写 iter（ ）：
  

当你已有一个可迭代对象，并渴望得到它的迭代器时，你可以直接利用 iter() 函数。
比方，你有一个列表，想获取它的迭代器。

• 何时写__iter__( ) ：
  

你创建了一个类，并渴望它可以被 for 循环遍历，大概可以被 next() 函数逐个获取元素
（这个新概念“类”，不懂可以先跳过，背面的章节会具体表明，什么叫“类”）

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提及利用，这里尚有个告急知识点：获取迭代器的值
在上面的例子中，我们可以看到获取迭代器的值，用的是 next（迭代器对象）
着实，我们还可以用  迭代器对象.__next__（）  来获取，如：

增补：：除此之外，还可以用一个报错的方法来输出

为啥我说报错呢，由于for循环时内部会报错，但是我们看不到而已。
（3）作用

我们利用时可以发现，迭代器输出时是一个一个往外蹦的，我们不消next方法，它就不会输出。
以是这里的一个告急作用，便是它只有在必要时才盘算和返回下一个数据。
这意味着它们不会一次性盘算出全部效果，而是每次调用时都产生下一个值，从而克制了不须要的盘算和内存占用。
二、天生器

（1）界说

天生器，就是一个特殊的迭代器。
特殊在哪呢？
就在于，它多了个带 yield 关键字的函数
什么是yield关键字？
你可以把它明白为函数里的return
它长什么样？它长下面如许：

此中，gen就是一个天生器。
前面谁人my_generator()函数，背面不是带了三个yield吗，以是给gen后，gen就酿成天生器了。
（2）yield关键字

我们来具体表明下，这个yield关键字：
起首，我们要知道，利用 yield 关键字的函数会酿成一个天生器，以后，它就不是平凡的函数了。（yield可以有多个）
与return差别的是： 

• 每次调用yield时，函数会停息，并返回一个值。
  

即盘算机实行完第一个print(next(gen))时，函数会将当前第一个值 1 返回，然后自身停息到yield1和yield2之间。
实行第二个print(next(gen))时，函数就重新起步，然后返回当前第一个值 2 （由于它之前不是停息到yield1和yield2之间了吗，以是此时2是第一个值），然后再次停息到了yield2和yield3之间
依次类推，是谓函数会停息，并返回一个值。
以是，到此，天生器的作用也就体现出来了，即：它可以停息函数的实行，并在 必要时恢 复实行，不会一次性生玉成部的数据，而是什么时间必要，什么时间 天生，从而节省内存。 
（3）天生器的实行

说白了，就是输出值：
我们之前说了，天生器是特殊的迭代器，以是迭代器获取值的方法，天生器同样实用，即：

• next（天生器对象）
  
• 天生器对象.__next__（）
  
• 用for遍历
  

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我们来看一个复杂点的例子：

2. def fun1(L:list):    #L：list 表明 L参数预期得到一个列表类型
3.     sum = 0
4.     for i in L:
5.         sum += i
6.         yield sum
8. l=[1,4,3]
9. print(list(fun1(l)))    #list（）将结果转换为易看懂的列表
11. #输出[1, 5, 8]

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当l列表中第一个元素 1 到函数fun1中时，sum=1 ，返回1，然后停息
当l列表中第二个元素 4 到函数fun1中时，sum=1+4，返回5，然后停息
当l列表中第三个元素 3 到函数fun1中时，sum=5+3，返回8
而，假如把上面的yield换成return的话，终极只会输出一个1，然后之间竣事了（记得删掉list（），由于yield返回的是迭代对象，以是必要转化，而return的话则不必要）

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（4）传值

前文我们说了不少获取值的方法，着实这里尚有个传入值的方法，那就是send（）函数

2. <strong>格式：</strong>生成器对象.send(value)

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此中value这个参数可有，也可无。但作用很差别。

• 当无参数时，我们将value写作None，即 天生器对象.send（None）
  

此时，它和 next() 函数的功能完全雷同，如图：

• 当有参数时，它会将停息的步伐继续实行，而 value 值会赋值给之前停息 yield 。
  

2. def a():
3.     b = yield "hello"    #此时b是第一个yield的接受者
4.     c = yield b          #此时c是第二个yield的接受者
5.     yield c
6.     print(b)             #输出b的值
7.     print(c)             #输出c的值
8.     yield "输出完毕"
10. d = a()
12. print(d.send(None))
13. print(d.send(1))    #将值1输送进去
14. print(d.send(2))    #将值2输送进去
16. print("输出b、c的值：")
17. print(d.send(None))

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输出：
hello
1
2
输出b、c的值：
1
2
输出完毕
表明：
实行print(d.send(None))时，相当于next方法，即将yield返回，以是起首输出hello。（留意此时b还没有被赋值，便已经停息了。）
实行print(d.send(1))时，值1被赋值给被停息的yield，以是成了b=1
然后继续实行代码c = yield b
此时遇到yield，以是输出b的值1，然后停息。
实行print(d.send(2))，将刚才停息的yield值赋值为2，以是成了c=2，然后继续实行到第三个yield语句，输出c的值。
末了，我们又用send查验了一下b和c的值，发现确实是如许。
（5）制止运行

假如说，我们想制止该天生器，让厥后续将无法再调用 next() 函数 大概 __next__() 方法启动实行，否则抛出 StopIteration 非常
我们可以利用close（）函数
如图

三、装饰器

（1）界说

标准表明：在Python中，装饰器（decorators）是一种高级功能，它答应你在不修改 原有函数或方法界说的环境下，给函数或方法添加新的功能。装饰器本质上 是一个函数，它吸取一个函数作为参数，并返回一个新的函数或修改原来的 函数。
用人话来说，比如我们有一个a函数，a函数中有 b功能代码、c功能代码、d功能代码等等。
我们不想直接去修改b功能代码，由于c功能等大概跟b有关系，要修改b的话，大概整个a函数的各板块都要大改。
以是我们可以用装饰器阐明一下，即，在别处写好一个n功能代码，然后利用装饰器，让n功能代码平替了b功能代码，如许就不消大改了。
（2）格式

格式： @须装饰的函数名
此时，我们称谁人被装饰的函数名为装饰器
除此之外，装饰器函数一样寻常必要函数闭包情势实现。
言内之意，就是装饰器必须是函数嵌套那样的。
（说一样寻常，是由于还可以利用类来实现装饰器，后续文章再具体先容）
（3）用法

比如，我们有n、c、d功能代码，我们想盘算这些代码的运行时间
假如没用装饰器，我们大概会写：

2. import time
3. def a1(m):
4.     time1=time.time()
5.     b功能代码
6.     time2=time.time()
7.     time0=time2-time1   
8.     return time0
9. def a2(m):
10.     time1=time.time()
11.     c功能代码
12.     time2=time.time()
13.     time0=time2-time1   
14.     return time0
15. def a3(m):
16.     time1=time.time()
17.     d功能代码
18.     time2=time.time()
19.     time0=time2-time1   
20.     return time0
21. print (a1(True))
22. print (a2(True))
23. print (a3(True))

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假如用上装饰器，就会简朴许多，

2. import time
3. def a(m):
4.     def n():    #函数嵌套，即闭包
5.         time1=time.time()    #起始那会的时间
6.         m()
7.         time2=time.time()    #结束那会的时间
8.         time0=time2-time1    #计算时间差
9.         return time0
10.     return n
12. @a    #启用装饰器，会将b函数平替m（）
13. def b(x):
14.     代码
15. print (a(True))    #输出平替后的运行b函数的时间
17. @a     
18. def c(x):
19.     代码
20. print (a(True))
22. @a   
23. def d(x):
24.     代码
25. print (a(True))

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