【Python系列】为啥老问装饰器、迭代器、生成器？

"""
1、无参函数装饰器
把@funA放到funA_test()函数的定义处，相当于执行了语句：funA_test = funA(funA_test)
"""
def funA(func):
    print('1、装饰器函数 funA 增强 %s()' % func.__name__)
    func()

@funA
def funA_test():
    print('1、原函数 funA_test')
    
funA_test()
    
输出结果：
1、装饰器函数 funA 增强 funA_test()
1、原函数 funA_test

"""
2、不定长参数函数装饰器
wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
"""
def funB(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('2、装饰器函数 funB 增强 %s()' % func.__name__)
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper


@funB
def funB_test(x, y):
    print('2、原函数 funB_test', x, '+', y, '=', x + y)
    
funB_test(2, 4)
       
输出结果：
2、装饰器函数 funB 增强 funB_test()
2、原函数 funB_test 2 + 4 = 6

# 定义一个迭代器
class IterDemo:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self  # __iter__ 方法返回了实例本身 self，也就是说返回了一个迭代器，所以 IterDemo 的实例 iterDemo 也是一个「可迭代对象」

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        if self.a == 10:
            raise StopIteration()  # 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况
        return x


def iter_demo():
    iterDemo = IterDemo()
    it = iter(iterDemo)  # 创建迭代器对象

    print('x = ', it.__next__())  # 输出迭代器的下一个元素
    print('x = ', it.__next__())  # 输出迭代器的下一个元素
    print('x = ', it.__next__())  # 输出迭代器的下一个元素

    print('y = ', next(it))  # 输出迭代器的下一个元素
    print('y = ', next(it))  # 输出迭代器的下一个元素
    print('y = ', next(it))  # 输出迭代器的下一个元素

    for i in it:
        print('z = ', i)

输出结果：
x =  1
x =  2
x =  3
y =  4
y =  5
y =  6
z =  1
z =  2
z =  3
z =  4
z =  5
z =  6
z =  7
z =  8

# isinstance()检查对象是否是 类/子类 的实例
def isinstanc_demo():
    lisTest = [1, 2, 3]  # 可迭代的
    lisTest1 = 1  # 不可迭代的
    print("判断是否是可迭代的对象：", isinstance(lisTest, Iterable))  # Iterable（可迭代对象）
    print("判断是否是迭代器：", isinstance(lisTest, Iterator))       # Iterator（迭代器）
    print("判断是否是迭代器：", isinstance(IterDemo(), Iterator))    # Iterator（迭代器）


输出结果：
判断是否是可迭代的对象：True
判断是否是迭代器：False
判断是否是迭代器：True

def demo():
    listTest = ['a', 'b', 'c']

    # 迭代遍历
    it = iter(listTest)  # 创建迭代器对象
    print('x= ', it.__next__())

    print('y=', next(it))

    for i in it:
        print("z =", i)  # 输出迭代器的下一个元素

    # 正常遍历
    for j in listTest:
        print("j =", j)
        
输出结果：
x=  a
y= b
z = c
j = a
j = b
j = c

# 创建生成器方式1：把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator
# l是一个list，而g是一个generator
def demo():
    l = [x * x for x in range(10)]
    print(l)

    g = (x * x for x in range(10))

    print(g)  # 打印的是一个对象

    print('x =', next(g))
    print('x =', next(g))
    print('x =', next(g))

    print('y =', g.__next__())
    print('y =', g.__next__())
    print('y =', g.__next__())

    for i in g:
        print('z =', i)
        
    g.close()  # 关闭生成器

输出结果：
x = 0
x = 1
x = 4
y = 9
y = 16
y = 25
z = 36
z = 49
z = 64
z = 81

# 创建生成器方式2：yield
def yield_demo():
    for i in range(10):
        yield i

def yield_demo_test():
    yie = yield_demo()

    print('x =', next(yie))
    print('x =', next(yie))
    print('x =', next(yie))

    print('y =', yie.__next__())
    print('y =', yie.__next__())
    print('y =', yie.__next__())

    for i in yie:
        print('z =', i)
        
输出结果：
x = 0
x = 1
x = 2
y = 3
y = 4
y = 5
z = 6
z = 7
z = 8
z = 9

相关代码已经放到 https://gitee.com/weimenghua/Learn-Python/tree/master/base，decorator_demo.py 、generator_demo.py 、iteration_demo.py。