python生成器

 

在 Python 中，装饰器（decorator）是一种高级功能，用于修改或增强函数或方法的行为。装饰器本质上是一个函数，它接收另一个函数作为参数，并返回一个新的函数或修改后的函数。装饰器常用于代码复用、日志记录、性能测试等场景。

 

基本概念

1. 装饰器的基本语法

装饰器的基本结构如下：

 

python

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def my_decorator(func):

    def wrapper():

        # 在函数调用之前执行的代码

        print("Something is happening before the function is called.")

        func()

        # 在函数调用之后执行的代码

        print("Something is happening after the function is called.")

    return wrapper

 

@my_decorator

def say_hello():

    print("Hello!")

 

say_hello()

在这个例子中，@my_decorator 是一个装饰器的应用，它会在调用 say_hello 函数之前和之后分别打印一些内容。

 

2. 装饰器的工作原理

装饰器的工作原理可以分为以下几个步骤：

 

定义装饰器函数：装饰器是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

应用装饰器：使用 @decorator_name 的语法，将装饰器应用到目标函数上。这个过程实际上是将目标函数传递给装饰器函数，并用装饰器函数返回的新函数替代原来的函数。

调用装饰后的函数：装饰器返回的函数可以在原函数之前或之后执行额外的代码。

常见的装饰器模式

1. 带参数的装饰器

如果需要让装饰器接受参数，可以将装饰器再封装一层：

 

python

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def repeat(num_times):

    def decorator_repeat(func):

        def wrapper(*args, **kwargs):

            for _ in range(num_times):

                func(*args, **kwargs)

        return wrapper

    return decorator_repeat

 

@repeat(num_times=3)

def greet(name):

    print(f"Hello {name}")

 

greet("Alice")

在这个例子中，repeat 装饰器接受一个参数 num_times，表示要重复调用被装饰的函数的次数。

 

2. 装饰器的类实现

装饰器不仅可以用函数实现，还可以用类实现：

 

python

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class MyDecorator:

    def __init__(self, func):

        self.func = func

 

    def __call__(self, *args, **kwargs):

        print("Something is happening before the function is called.")

        result = self.func(*args, **kwargs)

        print("Something is happening after the function is called.")

        return result

 

@MyDecorator

def say_hello():

    print("Hello!")

 

say_hello()

在这个例子中，MyDecorator 是一个装饰器类，它的 __call__ 方法定义了装饰器的行为。

 

内置装饰器

Python 标准库中也提供了一些内置装饰器，例如：

 

@staticmethod：将方法定义为静态方法。

@classmethod：将方法定义为类方法。

@property：将方法定义为属性。

装饰器的实际应用

装饰器在实际开发中非常有用，例如：

 

日志记录：在函数调用时自动记录日志。

权限验证：检查用户是否有权限执行某些操作。

性能测试：测量函数执行的时间。

缓存：缓存函数的结果以提高性能。

总之，装饰器是 Python 中一个强大的工具，能够帮助开发者以更优雅和模块化的方式扩展和修改函数的行为。

 

 

 

 

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python生成器

 

2024/9/4 09:21:52

 

生成器是 Python 中一种用于创建迭代器的工具，它能够逐个产生值，节省内存并使代码更简洁。生成器使用 yield 关键字来返回一个值，每次调用生成器的 __next__() 方法时，生成器会恢复执行，直到遇到下一个 yield。这使得生成器特别适合处理大数据集或流数据。你对生成器的使用有特别的需求或问题吗？

 

 

 

 

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写个案例

 

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当然！下面是一个简单的 Python 生成器示例，演示如何使用生成器来生成一个范围内的平方数。这个生成器将逐个生成平方数，而不是一次性生成所有的平方数，这样可以节省内存。

 

生成器示例

python

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def squares_generator(start, end):

    for number in range(start, end + 1):

        yield number ** 2

 

# 使用生成器

start = 1

end = 5

squares = squares_generator(start, end)

 

# 迭代生成器生成的平方数

for square in squares:

    print(square)

代码解释

定义生成器函数：

 

squares_generator 是一个生成器函数，它接受两个参数 start 和 end，表示要生成平方数的范围。

for number in range(start, end + 1) 遍历从 start 到 end 的所有整数。

yield number ** 2 返回每个整数的平方。yield 关键字会暂停函数的执行，并在下一次迭代时从暂停的地方恢复。

使用生成器：

 

squares = squares_generator(start, end) 创建了一个生成器对象。

for square in squares 遍历生成器对象，square 将依次获取生成器返回的平方数。

输出

运行上述代码，输出将会是：

 

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1

4

9

16

25

这些是从 1 到 5 的每个整数的平方数。使用生成器的好处是它只在需要时生成值，而不是一次性计算并存储所有值，这对于处理大数据集特别有用。

 

生成器的其他用途

生成器在实际应用中有很多用途，比如：

 

处理流数据：如从文件中逐行读取数据，而不是一次性读取所有数据。

延迟计算：按需计算值，避免计算所有值时的高内存消耗。

无限序列：生成无限序列，如斐波那契数列，可以在需要时逐步生成下一个值。