装饰器补充
偷梁换柱：即将原函数名指向的内存地址偷梁换柱成wrapper函数
所以应该将wrapper做的跟原函数一样才行
from functools import wraps
def outter(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args,**kwargs):
'''这是个主页功能'''
res=func(*args,**kwargs)# res = index(1,2)
return res
# 手动将原函数的属性赋值给wrapper函数
# 1.函数wrapper._name_=原函数._name_
# 2.函数wrapper._doc_=原函数._doc_
# wrapper._name_=func._name_
# wrapper._doc_=func._doc_
return wrapper
@outter # index=putter(index)
def index(x,y):
'''这是一个主页功能'''
print(index._name_)
print(index._doc_)# helo(index)
有参装饰器
由于语法糖@的限制，outter函数只能有一个参数，并且该函数才是只用来接被装饰对象的内存地址
def outter(func):
func=函数的内存地址
def wrapper(*args,**kwargs):
res=func(*args,**kwargs)
return res
return wrapper
# @putter # index=outter(index) # index=>wrapper
@outter # outter(index)
def index(x,y):
print(x,y)
偷梁换柱之后
index的参数什么样子，wrapper的参数就应该什么样子
index的返回值什么样子，wrapper的返回值就应该什么样子
index的属性什么样子，wrapper的属性就应该什么样子==》from functools import wraps
山炮玩法：
def auth(func,db_type):
def wrapper(*args,**kwargs):
name=input('your name>>>: ').strip()
pwd=input('your password>>>: ').strip()
if db_type=='file':
print('基于文件的验证')
if name == 'egon' and pwd == '123':
res = func(*args,**kwargs)
return res
else:
print('user or password error')
elif db_type == 'mysql':
print('基于mysql的验证')
elif db_type == 'ldap':
print('基于ldap的验证')
else:
print('不支持该db_type')
return wrapper
# @auth # 账号密码的来源是文件
def index(x,y):
print('index->>%s:%s' %(x,y))
# @auth # 账号密码来源是数据库
def home(name):
print('home->>%s' %name)
# @auth # 账号密码来源是ldap
def transfer():
print('transfer')
index=auth(index,'file')
home=auth(home,'mysql')
transfer=auth(transfrer,'ldap')
index(1,2)
home('egon')
transfer()
山炮二
def auth(db_type):
def deco(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
name=input('you name>>>: ').strip()
pwd = input('your password>>>: ').strip()
if db_type=='file':
print('基于文件的验证')
if name=='egon'and pwd=='123':
res = func(*args,**kwargs)
return res
else:
print('user or password error')
elif db_type=='mysql':
print('基于mysql的验证')
elif db_type == 'ldap':
print('基于ldap的验证')
else:
print('不支持该db_type')
return wrapper
return deco
defo=auth(db_type='file')
@deco # 账号密码的来源是文件
def index(x,y):
print('index->>%s:%s' %（x,y）)
deco=auth(db_type='mysql')
@deco# 账号密码的来源是数据库
def home(name):
print('home->>%s'%name)
deco=auth(db_type='ldap')
@deco # 账号密码的来源是ldap
def transfer():
print('transfer')
index(1,2)
home('egon')
transfer()
语法糖
def auth(db_type):
def deco(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
name=input('your name>>>: ').strip()
pwd=input('your password>>>: ').strip()
if db_type=='file':
print('基于文件的验证')
if name=='egon' and pwd == '123':
res = func(*args,**kwargs)# index(1,2)
return res
else:
print('user or password error')
elif db_type == 'mysql':
print('基于mysql的验证')
elif db_type == 'ladp':
print('基于ldap的验证')
else:
print('不支持该db_type')
return wrapper
return deco
@auth(db_type='file') # @deco # index=deco(index) # index=wrapper
def index(x,y):
print('index->>%s:%s' %(x,y))
@auth(db_type='mysql')# @deco # home=deco(home) # home=wrapper
def home(name):
print('home->>%s' % name)
@auth(db_type='ldap') # 账号密码的来源是ldap
def transfer():
print('transfer')
index(1,2)
home('egon')
transfer()
#有参装饰器模板
def 有参装饰器（x,y,z）:
def outter(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
res = func(*args,**kwargs)
return res
return wrapper
return outter
@有参装饰器（1,y=2,z=3）
def 被装饰对象（）：
pass
迭代器
什么是迭代器：
迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是迭代
为何要有迭代器
迭代器是用来迭代取值的工具，而涉及到把多个值循环取出来的类型有：
列表。字符串。元组。字典。集合。打开文件
l=['egon','liu','alex']
i=0
while i < len(l)
print(l[i])
i+=1
上述迭代取值的方式只适用于有索引的数据类型：列表，字符串，元组，为了解决基于索引迭代器取值的局限性
python必须提供一种能够不依赖于索引的取值方式，这就是迭代器
如何用迭代器：
可迭代的对象：但凡内置有__iter__方法的都称之为可迭代的对象
s1=' '
s1.__iter__()
l=[]
l.__iter__()
t=(1,)
t.__iter__()
d={'a':1}
d.__iter__()
set1={1,2,3}
set1.__iter__()
with open('a.txt',mode='w') as f:
f.__iter__()
pass
调用可迭代对象下的__iter__方法会将其转换成迭代器对象
d={'a':1.'b':2,'c':3}
d_iterator=d.__iter__()
print(d_iterator)
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__())
print(d_iterator.__next__()) # 抛出异常StopIteration
while True:
try:
print(d_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
print('====>>>>')# 在一个迭代器取值取干净的情况下，再对其取值取不到
d_iterator = d.__iter__()
while True:
try:
print(d_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
l=[1,2,3,4,5]
l_iterator=l.__iter__()
while True:
try:
print(l_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
可迭代对象与迭代器对象详解
1.可迭代对象（‘可以转换成迭代器的对象’）：内置有__iter__方法对象可迭代对象.__iter__():得到迭代器对象
2.迭代器对象：内置有__next__方法并且内置有__iter__方法的对象
迭代器对象.__next__():得到迭代器的下一个值
迭代器对象.__iter__():得到迭代器的本身，说白了调了跟没调一个样子
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
dic_iterator=dic.__iter__()
print(dic_iterator is dic_iterator.__iter__().__iter__().__iter__())
可迭代对象：字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象
迭代器对象：文件对象
s1=' '
s1.__iter__()
l=[]
l.__iter__()
t=(1,)
t.__iter__()
d={'a':1}
d.__iter__()
set1={1,2,3}
set1.__iter__()
with open('a.txt',mode="w") as f:
f.__iter__()
f.__next__()
for循环的工作原理：for循环可以称之为叫迭代器循环
d={'a':1,'b':2,'c':3}
1.d.__iter__()得到一个迭代器对象
2.迭代器对象__next__()拿到一个返回值，然后将该返回值赋值给k
3.循环往复步骤2，直到抛出StopIteration异常for循环会捕捉异常然后结束循环
for k in d:
print(k)
with open('a.txt',mode='rt',encodint='utf-8')as f:
for line in f : # f.__iter__()
print(line)
list('hello') # 原理同for循环
迭代器优缺点总结
优点：
1.为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式
2.惰性计算:迭代器对象标识的是一个数据流，可以只在需要时才去调用next来计算出一个值，就迭代器本身来说，同一时刻再内存中只有一个值，因而可以存放无限大的数据流，而对于其他容器类型，如列表，需要把所有的元素都存放于内存中，受内存大小的限制，可以存放的值的个数是有限。
缺点：
1.除非取尽，否则无法获取迭代器的长度
2.只能取下一个值，不能回到开始，更像是‘一次性的’，迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽，否则就会停留在某个位置，等待下一次调用next.若是要再次迭代同个对象，你只能从新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象，如果有两个或多个循环使用同一个迭代器，必然只会有一个循环能取到值
生成迭代器
如何得到自定义的迭代器：
在函数内一旦存在yield关键字，调用函数并不会执行函数体代码
会返回一个生成器对象，生成器即自定义的迭代器
def func():
print('第一次')
yield 1
print('第二次')
yield 2
print('第三次')
yield 3
print*('第四次')
g=func()
pring(g)
生成器就是迭代器
g.__iter__()
g.__next__()
会触发函数体代码的运行，然后遇到yield停下来，将yield后的值当作本次调用的结果返回
res1=g.__next__()
print(res1)
res2=g.__next__()
print(res2)
res3=g.__next__()
print(res3)
res4=g.__next__()
len('aaa') # 'aaa'.len()
next(g) # g.__next__()
iter(可迭代对象) #可迭代对象.__iter__()
应用案例
def my range(start,stop,step=1):
print('start...')'
while start < stop:
yield start
start+=step
print('end...')
g=my_range(1,5,2)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
for n in my_range(1,7,2):
print(n)
总结yield:
有了yield关键字，我们就有了一种自定义迭代器的实现方式，yield可以用于返回值，但不同于return，函数一旦遇到return就结束了，而yield可以保存函数的运行状态挂起函数，用来返回多次值