python 生成器的作用

1. 生成器

参考：
https://www.cainiaojc.com/python/python–generator.html

1.1. 什么是生成器？

在 python 中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator.

1.2. 生成器有什么优点？

1、节约内存。python在使用生成器时对延迟操作提供了支持。所谓延迟，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这样在需要的时候才去调用结果，而不是将结果提前存储起来要节约内存。比如用列表的形式存放较大数据将会占用不少内存。这是生成器的主要好处。比如大数据中，使用生成器来调取数据结果而不是列表来处理数据，因为这样可以节约内存。
2、迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的。

1.3. 在python中创建生成器

在python中，有两种创建生成器的方式：

1.3.1. 生成器表达式

类似与列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表。
使用列表推导，将会一次返回所有结果：

li=[i**2 for i in range(5)]
print(li)

运行结果：

[0, 1, 4, 9, 16]

将列表推导的中括号，替换成圆括号，就是一个生成器表达式：

li=(i**2 for i in range(5))
print(li)
for x in range(5):
    print(next(li))

运行结果：

<generator object <genexpr> at 0x7f124b6c8120>
0
1
4
9
16

注意：创建完成生成器后，可以使用next()来调用生成器的数据结果，每调用一次返回一个值，直到调用结束。调用结束后li中为空的，不在有任何值。要想使用它，只能重新创建新的生成器。(生成器表达式的第四行代码也可以改成：print(x).)

1.3.2. 生成器函数

常规函数定义，但是使用 yield 语句而不是 return 语句返回结果。yield 语句每次返回一个结果，但每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。我们下面来看一个例子。下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数。

def odd():
    n = 1
    while True:
        yield n
        n += 2

odd_num = odd()
count = 0
for o in odd_num:
    if count >= 5:
        break
    print(o)
    count += 1

运行结果

1
3
5
7
9

上面的函数中，yield 是必备的，当一个普通函数中包含 yield 时，系统会默认为是一个 generator。

1.3.3. 生成器的两种方法

next() 和 send()
其中，next() 方法和 next 的作用是一样的。如下所示。

def fib(times):
    i=0 # 判断退出使用
    n=1 # 计算奇数使用
    while i < times:
        yield n
        n+=2
        i+=1

f = fib(5)
for index in range(5):
	# print(next(f))
    print(f.__next__())

运行结果：

1
3
5
7
9

从上面的程序中可以看出，f.next() 和 next(f) 是作用是一样的。
下面再来看看send() 方法的使用。

def fib(times):
    i=0 # 判断退出使用
    n=1 # 计算奇数使用
    while i < times:
    	# 添加变量 temp
        temp = yield n
        print("fib", temp)
        n+=2
        i+=1

f = fib(5)

print(f.__next__())
print(f.send("haha"))
print(f.send("heihei"))

运行结果：

1
fib haha
3
fib heihei
5

从上面代码可以看出：使用 send() 时，必须在 yield 前面加上一个变量，并打印这个变量。在调用 send() 方法时其前面需要至少使用一次next() 或 next() 方法，因为生成器不可以在使用之前导入任何非 None 参数。由此可以知道，send() 是用来向生成器中导入参数并返回该参数的，与该参数一起返回的还有生成器中原先保存的数据。

1.3.4. 再看生成器

前面已经对生成器有了感性的认识，我们以生成器函数为例，再来深入探讨一下 python 的生成器：
1、语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用 def 语句进行定义，差别在于，生成器使用 yield 语句返回一个值，而常规函数使用 return 语句返回一个值。
2、自动实现迭代器协议：对于生成器，python 会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for循环，sum函数）。由于生成器自动实现了迭代器协议，所以，我们可以调用它的 next() 方法，并且，在没有值可以返回的时候，生成器自动产生 StopIteration 异常
3、状态挂起：生成器使用 yield 语句返回一个值。yield 语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便以后从它离开的地方继续执行。
生成器的唯一注意事项就是：生成器只能遍历一次

2. 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位置的对象。迭代器只能往前不能后退。
1、什么是可迭代对象
集合数据类型，如 list 、tuple、dict、set、str 等
生成器和带 yield 的 generator function
2、如何判断对象可迭代？
from collections import Iterable
isinstance([ ],Iterable)

try:
    from collections.abc import Iterable
except ImportError:
    from collections import Iterable
#from collections import Iterable
print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance("abcdef", Iterable))
print(isinstance((x for x in range(5)), Iterable))
print(isinstance(123456, Iterable))
print(isinstance(True, Iterable))

运行结果：

True
True
True
False
False

如上，命令行模式下，先导入Iterable模块，然后输入isinstance([ ],Iterable),括号中前面为待判断的对象，结果以布尔类型结束（True或False），列表是可迭代对象，因此返回True。注意：整数是不可迭代对象。

故障排除：
ImportError: cannot import name ‘Iterable’ from ‘collections’ (/home/lianap/anaconda3/lib/python3.10/collections/init.py)
参考：
https://blog.csdn.net/weixin_55201180/article/details/131345280
3、什么是迭代器呢？
**迭代器是可以被 next() 函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。**因此生成器是迭代器的子类，但是注意集合类型的可迭代对象不是迭代器。
iter() 函数：将可迭代对象转换成迭代器。

print(isinstance(iter([1, 2, 3, 4]), Iterable))
print(isinstance([1, 2, 3, 4], Iterable))

运行结果：

True
True

以上描述持怀疑态度。

3. 闭包

3.1. 什么是闭包

内部函数对外部函数作用域里变量的引用（非全局变量），则称内部函数为闭包。
**闭包三要素：**嵌套函数，变量的引用，返回内部函数

# 定义一个嵌套函数（要素1）
def test(num):
    def test_in(num_in):
        # 内部函数引用外部函数的变量（非全局变量）（要素2）
        print("sum=%s"%(num + num_in))
        # 返回的结果可以被打印出来
        return num,num_in
    # 返回内部的函数（要素3）
    return test_in

# 这里的rtn就是 test_in
rtn = test(10)
print(rtn)

# 内部函数test_in传参
print(rtn(20))

运行结果：

<function test.<locals>.test_in at 0x7fbf353c9900>
sum=30
(10, 20)

3.2. 闭包的应用

#求一元一次方程的值，输入x，求y
def fun(a,b):     #其中a,b是固定的
    def fun_in(x):
        return a*x+b
    return fun_in
f = fun(3,5)
print(f(1))    #每次输入不同的x值即可求出对应的y值
print(f(3))

运行结果：

8
14

上面的函数中，利用闭包来求一元一次方程的值，更方便，直接输入x的值即可求出对应的y的值。因为这利用了闭包可以记住外部函数的参数的特性。

4. 装饰器

4.1. 什么是装饰器（decorator）

装饰器其实就是一个闭包，把一个函数当作参数然后返回一个替代版函数。
装饰器有2个特性：
1、可以把被装饰的函数替换成其他函数
2、可以在加载模块时候立即执行
举例如下：
A、装饰器对无参数函数进行装饰：

# 装饰器本质就是一个闭包
# 将函数当做参数传进去
def deco(fun):
    def inner():
        print("你想进行的操作1")
        fun()
        print("你想进行的操作2")
    return inner

# @deco 是一个“语法糖”
@deco
def test():
    print("test函数的操作")

# 这个test已经被装饰了，不是原来的test
# 等同于
# rtn = deco(test)
# rtn()
test()

运行结果：

你想进行的操作1
test函数的操作
你想进行的操作2

4.2. 装饰器的功能有

1、引入日志
2、函数执行时间统计
3、执行函数前预备处理
4、执行函数后清理功能
5、权限校验等场景
6、缓存

4.3. 装饰器的分类

装饰器可分为：对有无参数函数进行装饰的装饰器，对有无返回值函数进行装饰的装饰器，组合起来一共有4种。
即：装饰器对无参数无返回值的函数进行装饰，装饰器对无参数有返回值的函数进行装饰，装饰器对有参数无返回值的函数进行装饰，装饰器对有参数有返回值的函数进行装饰。

4.3.1. 装饰器对无参数函数进行装饰

#定义函数：完成包裹数据
def makeBold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

#定义函数：完成包裹数据
def makeItalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makeBold
def test1():
    return "hello world - 1"

@makeItalic
def test2():
    return "hello world - 2"

@makeBold
@makeItalic
def test3():
    return "hello world - 3"

print(test1())
print(test2())
print(test3())

运行结果：

<b>hello world - 1</b>
<i>hello world - 2</i>
<b><i>hello world - 3</i></b>

上面这个例子是做网页的时候对字体进行设置，对 test1() 进行加粗，对 test2() 斜体处理，对 test3() 先斜体在加粗。
注意：对一个函数可以同时使用多个装饰器，装饰顺序由内而外。

4.3.2. 装饰器对有参数函数进行装饰

# 定义一个装饰器
def deco(func):
    def inner(a, b):    # 内部函数的参数必须和被装饰的函数保持一致
        print("添加的功能1")
        func(a, b)
        print("添加的功能2")

    return inner

@deco
# 有参数的函数
def sum(a, b):
    print(a+b)

sum(10,20)

运行结果：

添加的功能1
30
添加的功能2

当装饰器装饰有参数的函数时，装饰器内部的函数也必须带有和其相同的参数，因为被装饰的参数会被当成参数传进装饰器的内部函数中，如果两者的参数不一致，会报错。

4.3.3. 装饰器对不定长参数函数进行装饰

from time import ctime,sleep
#定义一个装饰器，装饰不定长参数函数
def deco(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("%s called at the %s"%(func.__name__,ctime()))
        func(*args,**kwargs)
    return inner

@deco
def test1(a, b, c):
    print(a+b+c)

@deco
def test2(a, b):
    print(a+b)

test1(10,20,30)
sleep(2)
test1(30,40,50)

sleep(1)
test2(10,20)

运行结果：

test1 called at the Tue Nov 28 22:23:36 2023
60
test1 called at the Tue Nov 28 22:23:38 2023
120
test2 called at the Tue Nov 28 22:23:39 2023
30

4.3.4. 装饰器对有返回值的函数进行装饰

from time import ctime,sleep
#定义一个装饰器，装饰不定长参数函数
def deco(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("%s called at the %s"%(func.__name__,ctime()))
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
#上面的装饰器是一个万能的装饰器，因为它可以装饰任意一种函数
#包括有无参数函数和有无返回值函数

@deco
def test():
    return "---ha--ha---"

t = test()
print(t)

运行结果：

test called at the Tue Nov 28 22:26:46 2023
---ha--ha---

该装饰器是一个万能的装饰器，因为其可以用来装饰任何函数，包括有无参数函数和有无返回值函数。
参考：
https://blog.51cto.com/u_39029/6405726

代码007普通

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