Python入门十二天- 迭代器、生成器和模块

day12 - 迭代器、生成器和模块

一、有参装饰器

1、应用场景

• 如果实现装饰器的功能时需要额外的数据，就需要有参装饰器

2、固定语法

• def 函数名（参数列表）：

​ 定义无参装饰器函数

​ return 午餐装饰器函数名

• 参数列表 - 参数列表的个数是看实现装饰器功能时需要多少个额外的数据，如果不需要额外的数据就使用无参装饰器
• 函数名 - 创建装饰器的函数名

def creat_tag(name):
    def tag(f):
        def new_f(*args, **kwargs):
            result = f(*args, **kwargs)
            return f'<{name}>{result}'
        return new_f
    return tag


@creat_tag('a')
def func1():
    return 'hello'

print(func1())         # hello

# 练习：写个装饰器将原函数的返回值加上指定的数
def add_number(num):
    def number(f):
        def new_f(*args, **kwargs):
            result = f(*args, **kwargs)
            if type(result) in (int, float, bool, complex):
                return result + num
            return result
        return new_f
    return number
@add_number(10)
def func2(a):
    return a*2
print(func2(10))       # 30

二、迭代器

1、什么是迭代器（iter）

• 迭代器是容器型数据类型
• 迭代器无法直接获取所有的元素，只能一个一个的取，也无法通过len统计元素的个数
• 迭代器的查或者取操作是一个一个的从容器里拿出来，而且支出不进
• 创建迭代器的方法：a.将其他序列转换成迭代器 - iter（）b.生成器

list1 = [1, 20, 4, 56]
i1 = iter(list1)
print(i1)        # 
print(i1, type(i1))   #  
# print(len(i1))   # 迭代器无法通过len统计元素的个数

2、获取元素（查）

• 不管以什么样的方式得到了迭代器中的元素，迭代器里面就不再存在该元素

（1）获取单个元素

• next （迭代器）

（2）遍历

• for 变量 in 迭代器

​ 循环体

• 遍历迭代器遍历结束，迭代器也就空了

i2 = iter('hello')
print(next(i2))      # h
# i3遍历结束的时候会变成空的迭代器
i3 = iter(range(5))
for x in i3:
    print(f'x:{x}')
'''
x:0
x:1
x:2
x:3
x:4
'''
print(list(i3))       # [],i3变成了空的迭代器，转换成列表就是空列表

i4 = iter(range(0, 10, 2))
# i4转换成列表之后会变成空的迭代器
print(list(i4))    # [0, 2, 4, 6, 8]
# print(next(i4))    # 迭代器里面已经空了，会报错 StopIteration

三、生成器

1、什么是生成器

（1）感性认识

• 生成器是一种特殊的迭代器
• 生成器可以理解成生产数据的机器，在存储时其实保存的是产生数据的算法，而不是数据本身

（2）理性认识

• 调用带有yield关键字的函数就可以得到一个生成器
• 如果一个函数中有yield，那么调用这个函数不会执行函数体，也不会获取返回值，函数调用表达式的值是一个生成对象

def func1():
    print('========')
    return 100

result = func1()
print(f'result:{result}')
# ========
# result:100

2、怎么创建生成器

def func2():
    yield
    print('========')
    return 100

result = func2()    # result就是一个生成器
print(f'result:{result}')  # result:

3、生成器产生数据的能力怎么确定

• 看执行完生成器对应的函数会遇到几次yield，那么这个生成器就可以创造多少个数据
• 每次遇到yield，yield后面的值是什么，对应创造的数据就是什么

def func3():
    yield
    yield 10
    yield 100
gen1 = func3()
print(next(gen1))    # None
print(next(gen1))    # 10
print(next(gen1))    # 100

def func4():
    for x in range(5):
        yield 10**2

gen2 = func4()
for x in gen2:
    print(f'x:{x}')

3、产生数据的原理

• 生成器对应的函数在调用函数的时候不会执行函数体；获取生成器中的数据的时候才会执行函数体，每次获取数据的时候都是从上一次结束的位置开始执行函数体，直到遇到yield就停下来，将yield后面的数据作为结果返回并记录结束位置
• 如果是next去取， 执行的时候如果遇到函数结束都没遇到yield就报错

def func4():
    print('==============1========')
    yield 10
    print('========2======')
    yield 20
    yield 30
    yield 40
gen3 = func4()
print('第一次取：', next(gen3))
# ==============1========
# 第一次取： 10
print('第二次取：', next(gen3))
# ========2======
# 第二次取： 20

# 练习：写一个生成器能够产生指定前缀指定长度的学号
# 1 -> 001; 23 -> 023
def add_prefix_length(prefix, length):
    for x in range(1, 10**length):
        result = prefix + str(x).zfill(length)
        yield result

nums = add_prefix_length('py', 3)
print(nums)         # 
print(next(nums))     # py001
for _ in range(10):
    print(next(nums))
print('==:', next(nums))

四、模块

1、什么是模块

• python中一个py文件就是一个模块

2、怎么在一个模块中使用另外一个模块的内容

• 注意：一个模块要是想要被其他模块使用，那么这个模块在命名的时候必须符合标识符的要求
• 一个模块要想使用另外一个模块中的内容，必须先导入

（1）import 模块名

• 导入指定模块，能够使用模块中的所有全局变量
• 使用时通过‘模块名.'的方式

# 1）第一种导入方式：import
import test
print(test.test_a)       # 100

（2）from 模块名 import 变量名1，变量名2…

• 能够使用模块中的指定变量
• 使用时变量直接使用，没有导入的不能使用

# 2）第二种导入方式
from test import test_a
print(test_a)             # 100

（3）模块重命名：import 模块 as 新模块名

# 3）第三种导入方式：模块重命名
import test as TS
print(TS.test_a)         # 100

（4）变量重命名：from 模块名 import 变量 as 新变量名

• 要对哪个变量重命名就在哪个变量后面加as,不需要重命名的就保持原来的样子

# 4）第四种导入方式：变量重命名
from test import test_a as new_a
print(new_a)

（5）导入所有变量：from 模块 import*

五、导入模块的原理

• 当代码执行到导入模块的时候，系统会自动将被导入的模块中的代码全部执行一遍
• 放在if语句里面的代码在被别的代码导入的时候就不会执行，if语句外面的就会执行
• 如果直接运行当前模块，模块这个if中的代码会被执行

if __name__ == '__main__':