Python的三大神器，你知道是哪三大吗？史上最详细的入门教程！-51CTO.COM

Python的三大神器：装饰器、迭代器与生成器！这就是Python的三大神器，好了废话不多说。直接来上干货吧！

生成器

仅仅拥有生成某种东西的能力，如果不用__next__方法是获取不到值得。

创建一个生成器函数

>>> 
 def scq():... print("11")# 当函数代码块中遇到yield关键字的时候，这个函数就是一个生成器函数... yield  
1... print("22")... yield 2... print("33")... yield 3...

把生成器赋值给一个对象

>>> r = scq()

查看r的苏剧类型并且输出r的值

>>> print(type(r),r)<class 'generator'> <generator object scq at 0x000001F117D8DF10>

当执行生成器的__next__的时候，代码会按照顺序去执行，当执行到yield时会返回并提出，yield后面的值就是返回值，然后记录代码执行的位置，并退出

执行结果

C:Python35python.exe F:/Python_code/sublime/Week5/Day03/s1.py0 1 2 3 4Process finished with exit code 0

迭代器

具有访问生成器的能力，可以访问到生成器的值，类似于生成器的__next__方法，一个一个值一个值得去迭代，只能够按照顺序的去查找。

特点：

访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾依次访问
访问到一半时不能往回退
便于循环比较大的数据集合，节省内存

优化上面range或xrange的生成器

def 
 irange(start, stop, step=1): while start != stop: yield start start +=  
step  else:  raise StopIteration for n in irange(1, 10):  
"""for循环只要遇到StopIteration就会停止"""  print(n)ret = irange(1, 20) print(ret) 
 # 返回一个生成器，相当于只在内存中创建了一个值 print(list(ret)) # 如果想要得到全部的值，变成列表就可以 
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/ansheng/MyPythonCode/hello.py 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
<generator object irange at 0x1021df7d8> 
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] 
 
Process finished with exit code 0

Python之装饰器

现要在执行func这个函数前后执行一些操作，就可以创建一个装饰器来实现：

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding: utf-8 _*_ 
 
def decorator(func): # 创建一个装饰器函数，接受的参数arg参数就是func函数名 
 
def inner(*args, **kwargs): 
print("执行函数之前") 
ret = func(*args, **kwargs) 
print("执行函数之后") 
return ret 
 
return inner 
 
@decorator # 如果要让某个函数使用装饰器，只需要在这个函数上面加上@+装饰器名 
def func(arg): 
print(arg) 
 
func("Hello World!")

输出结果为：

/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py 
执行函数之前 
Hello World! 
执行函数之后 
 
Process finished with exit code 0

多个装饰器装饰同一个函数

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding: utf-8 _*_ 
 
def decorator1(func): 
def inner(): 
print("开始之前执行装饰器01") 
ret = func() 
print("结束之后执行装饰器01") 
return ret 
 
return inner 
 
 
def decorator2(func): 
def inner(): 
print("decorator2>>>Start...") 
ret = func() 
print("decorator2>>>End...") 
return ret 
 
return inner 
 
 
@decorator1 
@decorator2 
def index(): 
print("执行函数...") 
 
index()

输出结果：

/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py 
开始之前执行装饰器01 
decorator2>>>Start... 
执行函数... 
decorator2>>>End... 
结束之后执行装饰器01 
 
Process finished with exit code 0

更多实例

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 
 
# Created by 安生 on 2017/2/9 
 
""" 
函数装饰器 
"""  
 
def decorator(func): 
def wrapped(*args, **kwargs): 
return func(*args, **kwargs) 
 
return wrapped  
 
@decorator 
def func(a, b): 
return a + b  
 
print(func(1, 2)) 
""" 
类装饰器 
"""  
 
class decorator: 
def __init__(self, func): 
self.func = func 
 
def __call__(self, *args, **kwargs): 
return self.func(*args, **kwargs)  
 
@decorator 
def func(a, b): 
return a + b  
 
print(func(1, 2)) 
""" 
带参数的函数装饰器 
"""  
 
def parameter(a, b): 
print(a, b) 
 
def decorator(func): 
def wrapped(*args, **kwargs): 
return func(*args, **kwargs) 
 
return wrapped  
return decorator  
 
@parameter(1, 2) 
def func(a, b): 
return a + b 
 
 
print(func(10, 20)) 
""" 
带参数的类装饰器 
"""  
 
def parameter(a, b): 
print(a + b) 
 
class decorator: 
def __init__(self, func): 
self.func = func 
 
def __call__(self, *args, **kwargs): 
return self.func(*args, **kwargs) 
 
return decorator  
 
@parameter(1, 2) 
def func(a, b): 
return a + b  
 
print(func(10, 20)) 
 
""" 
带参数的类装饰器 
""" 
 
 
def parameter(a, b): 
print(a, b) 
 
def decorator(cls): 
class wrapped: 
def __init__(self, *args, **kwargs): 
self.cls = cls(*args, **kwargs) 
 
def __getattr__(self, item): 
return getattr(self.cls, item) 
 
return wrapped 
 
return decorator  
 
@parameter(1, 2) 
class CLS: 
def __init__(self): 
self.a = 'a' 
 
def P(self, v): 
print(v) 
 
 
obj = CLS() 
print(obj.a) 
obj.P('Hello,') 
 
""" 
为函数中和类中的方法添加装饰器 
"""  
 
def Call(aClass): 
calls = 0 
 
def onCall(*args, **kwargs): 
nonlocal calls 
calls += 1 
print('call %s to %s' % (calls, func.__name__)) 
return aClass(*args, **kwargs) 
 
return onCall  
 
@Call 
def func(a, b): 
return a + b  
 
print(func(1, 2))  
 
class CLS: 
def __init__(self): 
self.a = 'a' 
 
@Call 
def b(self): 
return self.a  
 
obj = CLS() 
print(obj.b())