面试官：请你讲讲Python中的迭代器，生成器和装饰器

前言

本文章主要介绍Python中的一些高级用法，这些用法在工作和面试中都是及其重要的。能够让我们深入的去理解Python和提高我们的编码效率。重要的是有逼格和面试也是常见问题。

迭代器
生成器
装饰器

迭代器

在迭代器这里，有一个重要的区分点是在于，可迭代对象和迭代器的区别。

什么是可迭代对象呢？
什么是迭代器呢？
迭代器和可迭代对象又有什么关系呢？

下面我直接出一张图来介绍一下他们的关系吧！

迭代器生成器装饰器

以下是结论

1）可迭代对象包含迭代器

2）如果一个对象拥有iter方法，其是可迭代对象；如果一个对象拥有next方法，其就是迭代器

3）定义可迭代对象，必须实现*iter方法；定义迭代器，必须实现iter_方法和*next_方法

来了来了，我们接下来用代码去实现一下迭代器的用法

先举一个简单的实现：

<pre class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="python" style='box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; overflow: visible; font-family: "JetBrains Mono"; break-inside: avoid; overflow-wrap: break-word; font-size: 0.9em; display: block; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(238, 238, 238); position: relative !important; border-radius: 3px; color: rgb(85, 85, 85); padding: 0.4em 1em; margin: 0px 0px 20px; line-height: 1.5em; width: inherit; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;' spellcheck="false" mdtype="fences" cid="n136">// 以下代码在IDLE中输出

i = iter('abc')
// iter函数与iter方法联系非常紧密，iter()是直接调用该对象的iter()，并把iter()的返回结果作为自己的返回值，故该用法常被称为“创建迭代器”。
next(i)
'a'
next(i)

'b'

next(i)
'c'
next(i)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
next(i)
StopIteration
</pre>

当遍历完序列时，会引发一个StopIteration异常。这样迭代器就可以与循环兼容，因为可以捕获这个异常并停止循环。

你以为这样就没了嘛？！！！！

最后我们来自己实现一个迭代器吧！

<pre class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="python " style='box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; overflow: visible; font-family: "JetBrains Mono"; break-inside: avoid; overflow-wrap: break-word; font-size: 0.9em; display: block; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(238, 238, 238); position: relative !important; border-radius: 3px; color: rgb(85, 85, 85); padding: 0.4em 1em; margin: 0px 0px 20px; line-height: 1.5em; width: inherit; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;' spellcheck="false" mdtype="fences" cid="n140">class CountDown:
def init(self, step):
self.step = step

def next(self):
"""Return the next element."""
if self.step <= 0:
raise StopIteration
self.step -= 1
return self.step

def iter(self):
"""Return the iterrator itself"""
return self</pre>

生成器

我们从迭代器那可以知道，生成器其实也是一种迭代器，它是一种特殊的迭代器，它自动的实现了“迭代器协议”（即iter和next方法）

）那我们如果去定义一个生成器呢？

只要Python函数的定义体中有yield关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数时，会返回一个生成器对象，也就是说，生成器函数时生成器工厂

我们来举一个栗子（找一个栗子的图）

fib = fibonacci()
next(fib)
1
next(fib)
1
next(fib)
2
next(fib)
3
next(fib)
5
next(fib)
8
[next(fib) for i in range(10)]
[13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987]

// 我们可以使用next()函数或者for循环从生成器中获取新的元素，就像迭代器一样
</pre>

我们举了一个斐波那契数列，它时一个无穷的数列，但我们用了生成器去实现，我们每次就提供了一个值，这样就不用无限大的内存。我能想到一个应用场景就是使用生成器的数据流缓冲区。使用这些数据的第三方代码可以展厅，恢复和停止生成器，在一开始这一过程之前，我们无需导入所有数据。

我们再来一个栗子吧，我们来实现一个等差数列生成器

def iter(self):
// 把self.begin赋值给result，不过会先强制转换成前面的假发算式得
到的类型
result = type(self.begin + self.step)(self.begin)
forever = self.end is None
index = 0
while forever or result < self.end:
yield result
index += 1
result = self.begin + self.step * index

ap = ArithmeticProgression(0, 1, 3)
list(ap)
[0, 1, 2]
</pre>

其实在Python的itertools，提供了很多生成器函数给我们使用：

例如：enumerate(iterable, start=0),产出由两个元素组成的元组，结构时（index, item）,其中index从start开始计数，item则从iterable中获取

</pre>

:map(func, it1, [it2,..., itN]), 把it中的各个元素传给func，产出结果；如果传入N个可迭代的对象，那么func必须能接受N个参数，而且要并行处理各个可迭代的对象

</pre>

还有很多很多的方法，详细的可以去官网搜相应的包

装饰器

终于来到装饰器啦，在装饰器这一章会有很多很多的栗子可以吃到，我觉得装饰器的使用能够给我们带来更多的便利，写出的代码也会更加pythonic。

正式讲装饰器之前，我们要先插入闭包这一个概念。

闭包：函数内的函数以及其自由变量形成闭包。也即闭包时一个保留定义函数时存在的自由变量的绑定的函数，这样在调用函数时，绑定的自由变量依旧可用！

闭包有什么好处呢？

闭包可以避免全局变量的使用以及提供某种形式数据的隐藏。当函数中的变量和函数较少且其中某个功能常用时，使用闭包来封装。当变量和函数更加复杂时，则使用类来实现。

又来一个栗子吧！

def averager(new_value):
series.append(new_value)
total = sum(series)
return total/len(series)
return averager

// 在这里边 series = [] 到第七行 return total/len(series)为闭包，变量series为averager()函数中的自由变量！</pre>

来我们进入正文：

让我们一步一步的来深入的（一步一步引导面试官走进来）：

1）.装饰器的基础知识

我们假设又一个decorate的装饰器

// 其实这个代码相当与以下的效果
target = decorate(target)
</pre>

装饰器有两大特性：

第一大特性是，能把被装饰的函数替换成其他函数。
<mark style="box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; background: rgb(255, 255, 0); color: rgb(0, 0, 0);">第二大特征是，装饰器在加载模块时立即执行（一定要记得，面试的时候可能会被问到）</mark>

后面会有很多很多的实例！

<pre class="md-fences mock-cm md-end-block" lang="python" style='box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; overflow: visible; font-family: "JetBrains Mono"; break-inside: avoid; overflow-wrap: break-word; font-size: 0.9em; display: block; text-align: left; white-space: pre-wrap; background: rgb(238, 238, 238); position: relative !important; border-radius: 3px; color: rgb(85, 85, 85); padding: 0.4em 1em; margin: 0px 0px 20px; line-height: 1.5em; width: inherit; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;' spellcheck="false" mdtype="fences" cid="n181">// 通用模式
def mydecorator(func):
def wrapped(*args, *kwargs):
# 在函数调用前作点什么
result = func(args, **kwargs)
# 在函数调用后，做点什么
# 返回结果
return result
return wrapped
</pre>

我们来实现一个计算函数实现时间的函数吧！

def clock(func):
def clocked(*args, *kwargs):
t1 = time.time()
result = func(args, **kwargs)
t2 = time.time()
elapsed = t2 - t1
print("This func cost: {}seconds".format(elapsed))
return result
return clocked</pre>

通过上面的栗子，我们应该知道了装饰器的工作原理，但还不远远不止如此，我们继续深入下去。

带有参数的函数装饰器

装饰器本身时一个函数，做为一个函数，如果不能传参，那这个函数的功能就会很受限，只能执行固定的逻辑。这意味着，如果装饰器的逻辑代码的执行需要根据不同场景进行调整。如果不能传参的话，这显然不合理。

<pre class="md-fences mock-cm md-end-block" lang="python" style='box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; overflow: visible; font-family: "JetBrains Mono"; break-inside: avoid; overflow-wrap: break-word; font-size: 0.9em; display: block; text-align: left; white-space: pre-wrap; background: rgb(238, 238, 238); position: relative !important; border-radius: 3px; color: rgb(85, 85, 85); padding: 0.4em 1em; margin: 0px 0px 20px; line-height: 1.5em; width: inherit; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;' spellcheck="false" mdtype="fences" cid="n188">def repeat(number=3):
"""多次重复执行装饰函数"""
def actual_decorator(func):
def wrapper(*args, *kwargs):
result = None
for _ in range(number):
result = func(args, **kwargs)
return result
return wrapper
return actual_decorator</pre>

我们看到别人的一些装饰器中还会有wraps()这个函数装饰，那这个函数时怎么用的呢？

如果我们想上面那样实现装饰器，装饰器会覆盖了被装饰器函数的*name和*doc__属性。如果我们使用functools.wraps装饰器就把相关的属性从func中复制到clocked中。

如下：

def clock(func):
@functools.wraps(func)
def clocked(*args, *kwargs):
t1 = time.time()
result = func(args, **kwargs)
t2 = time.time()
elapsed = t2 - t1
print("This func cost: {}seconds".format(elapsed))
return result
return clocked</pre>

你以为这就完了嘛？太天真了，我们再来点高阶的

基于类实现的装饰器

基于类装饰器的实现，必须实现call和init两个内置的函数。

1.init：接受被装饰函数。

2.call：实现装饰逻辑。

下面以一个日志打印为例

<pre class="md-fences mock-cm md-end-block" lang="python" style='box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; overflow: visible; font-family: "JetBrains Mono"; break-inside: avoid; overflow-wrap: break-word; font-size: 0.9em; display: block; text-align: left; white-space: pre-wrap; background: rgb(238, 238, 238); position: relative !important; border-radius: 3px; color: rgb(85, 85, 85); padding: 0.4em 1em; margin: 0px 0px 20px; line-height: 1.5em; width: inherit; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;' spellcheck="false" mdtype="fences" cid="n200">class logger(object):
def init(self, func):
self.func = func

def __call__(self, *args, **kwargs):
    print("[INFO]: the function {func}() is running...".format(func=self.func.__name__))
    return self.func(*args, **kwargs)

@logger
def say(something):
print("say {}!".format(something))</pre>

带参数的类装饰器

！！！带参数和不带参数的类装饰器有很大的不同。

1)init: 不再接受被装饰函数，而是接受传入参数。

2）call：接受被装饰函数，实现装饰逻辑

<pre class="md-fences mock-cm md-end-block" lang="python" style='box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; overflow: visible; font-family: "JetBrains Mono"; break-inside: avoid; overflow-wrap: break-word; font-size: 0.9em; display: block; text-align: left; white-space: pre-wrap; background: rgb(238, 238, 238); position: relative !important; border-radius: 3px; color: rgb(85, 85, 85); padding: 0.4em 1em; margin: 0px 0px 20px; line-height: 1.5em; width: inherit; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;' spellcheck="false" mdtype="fences" cid="n206">class logger(object):
def init(self, level='INFO'):
self.level = level

def __call__(self, func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("[{level}]: the function {func}() is running...".format(level=self.level, func=self.func.__name__))   
        func(*args, **kwargs)
        return wrapper

@loggerK(level='WARNING')
def say(something):
print("say {}!".format(something))</pre>

哈喽，我是海森堡，如果觉得文章对你有帮助，欢迎分享给你的朋友，也给我点个<mark style="box-sizing: border-box; font-variant-ligatures: none; background: rgb(255, 255, 0); color: rgb(0, 0, 0);">在看</mark>，这对我非常重要，给各位哥哥姐姐们抱拳，我们下次见

人面猴
序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
沈念sama阅读 213,752评论 6赞 493
死咒
序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
沈念sama阅读 91,100评论 3赞 387
救了他两次的神仙让他今天三更去死
文/潘晓璐我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
开封第一讲书人阅读 159,244评论 0赞 349
道士缉凶录：失踪的卖姜人
文/不坏的土叔我叫张陵，是天一观的道长。经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？我笑而不...
开封第一讲书人阅读 57,099评论 1赞 286
港岛之恋（遗憾婚礼）
正文为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
茶点故事阅读 66,210评论 6赞 385
恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
文/花漫我一把揭开白布。她就那样静静地躺着，像睡着了一般。火红的嫁衣衬着肌肤如雪。梳的纹丝不乱的头发上，一...
开封第一讲书人阅读 50,307评论 1赞 292
城市分裂传说
那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。我是一名探鬼主播，决...
沈念sama阅读 39,346评论 3赞 412
双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
文/苍兰香墨我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
开封第一讲书人阅读 38,133评论 0赞 269
万荣杀人案实录
序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
沈念sama阅读 44,546评论 1赞 306
护林员之死
正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...
茶点故事阅读 36,849评论 2赞 328
白月光启示录
正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
茶点故事阅读 39,019评论 1赞 341
活死人
序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
沈念sama阅读 34,702评论 4赞 337
日本核电站爆炸内幕
正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
茶点故事阅读 40,331评论 3赞 319
男人毒药：我在死后第九天来索命
文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
开封第一讲书人阅读 31,030评论 0赞 21
一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...
开封第一讲书人阅读 32,260评论 1赞 267
情欲美人皮
我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...
沈念sama阅读 46,871评论 2赞 365
代替公主和亲
正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
茶点故事阅读 43,898评论 2赞 351

面试官：请你讲讲Python中的迭代器，生成器和装饰器

推荐阅读更多精彩内容