自学Python第七天- 闭包、装饰器、推导式、迭代器、生成器

• 闭包
• 装饰器
• 推导式
• • 列表推导式
  • 字典推导式
  • 集合推导式
  • 元组推导式
• 迭代器
• • 迭代器的使用
  • 创建迭代器
• 生成器

当满足以下三个条件时就形成了闭包：

• 在一个外函数中定义了一个内函数
• 内函数里运用了外函数的临时变量
• 外函数的返回值是内函数的引用

# 闭包
def out(i):      # 一个外层函数
    def inner(j):    # 内层函数
        return i*j
    return inner

使用时候先调用外层函数，返回结果就是内层函数。

func = out(3)	# 此时，func 相当于是函数 inner ，只是实参 3 传入函数形参 i
res = func(4)	# 相当于 inner(4),并且形参已经赋值 3 
print(res)		# 结果 12	

闭包较普通函数有以下优点：

• 间接实现在外部使用局部变量，保留下了局部变量的信息
  一个函数结束的时候，会把自己的临时变量都释放给内存。通过闭包可以实现保留这些信息并继续使用。
• 构造一些结构清晰、语义简单的函数，提升部分代码和变量的复用性

# 没用闭包
def mypow(x, y):
	return x**y
print(mypow(5, 2))
print(mypow(2, 3))

# 使用闭包
def anypow(y):
	def inner(x):
		return x**y
	return inner
square = anypow(2)
cube = anypow(3)
print(square(5))
print(cube(3))

装饰器 (@) 是一种语法糖，主要用于在函数或类的基础上添加一些可重用的额外功能。从应用开发的角度来开，使用装饰器来对我们的应用代码进行功能性扩展和包装，以提高代码的可重用性和可维护性。

装饰器可以在不改变函数源代码的情况下，为函数添加新的功能。常用于日志记录、在Web应用中进行登录验证或路由注册、调用跟踪管理及参数验证、性能优化中记录任务执行时间等。

# 正常的将函数作为参数传递式写法
def print_hw(f):
    print('hello world')
    return f


def test():
    sum_li = sum((12, 3, 4))
    print(sum_li)
    return sum_li


test2 = print_hw(test)  # 函数引用作为实参，即 test2 = f = test
print(test2())  # 相当于 test2() = f() = test()

使用装饰器，可以改成

# 直接改装饰器
def print_hw(f):
    print('hello world')
    return f

@print_hw  # 装饰器
def test():
    sum_li = sum((12, 3, 4))
    print(sum_li)
    return sum_li

print(test())  # 直接调用函数，就可以先调用 print_hw

装饰器函数也可以这样写：

# 通用装饰器
def print_hw(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('hello world')
        return f()
    return wrapper

@print_hw  # 装饰器
def test():
    sum_li = sum((12, 3, 4))
    print(sum_li)
    return sum_li

print(test())  # 直接调用

由此，可以写成：

def print_hw(func):
    def print_in():
        print('hello world')
        return func()
    return print_in

def test():
    sum_li = sum((12, 3, 4))
    print(sum_li)
    return sum_li

test1 = print_hw(test)
print(test1())

这四个例子是等价的。由最后一个列子可以看到，形成了一个闭包。所以装饰器是传递的参数不是变量而是函数的特殊形式的闭包。装饰器的两种写法（第2/3种）的区别与优劣：

• 上一种（示例中第2种写法）结构明晰，传参明确，但是扩展的功能只能在原函数之前（因为原函数定义在 return 里）。
• 下一种（示例中第3种写法）可以在原函数执行完成后增加扩展功能，但是如果是写通用函数时，需注意传参的问题（因为实参传给了 *args 和 **kwargs ）

另外装饰器可以叠加使用。叠加使用时，会将被叠加的装饰器及原函数作为统一的一个函数，被外层的装饰器调用

# 装饰器的嵌套使用
def decorator_outer(func):  # 外部装饰器
    def wrapper(*args, **kwargs):			# 通用不定长参数
        print('--外部装饰器开始--')
        res = func(*args, **kwargs)
        print('--外部装饰器结束--')
        return res
    return wrapper

def decorator_inner(func):  # 内部装饰器
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('--内部装饰器开始--')
        res = func(*args, **kwargs)
        print('--内部装饰器结束__')
        return res
    return wrapper

@decorator_outer
@decorator_inner
def orig_func(a):
    print(f'这是原函数,参数是{a}')
    return a * 3

print(f'返回结果为：{orig_func(5)}')

# 执行结果
# --外部装饰器开始--
# --内部装饰器开始--
# 这是原函数,参数是5
# --内部装饰器结束__
# --外部装饰器结束--
# 返回结果为：15

装饰器常用于将现有的函数增加功能，而不改变函数使用方式和代码。例如增加时间记录、日志记录等。如果在原有函数内部更改，可能会有混乱，写新的函数在新函数内部调用旧函数，则需要在所有调用的地方更改调用函数名。使用装饰器则可以避免这些问题。

推导式（又称为解析式）是 python 的一种特有的语法，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。其主结构是一个简单的循环判断语句。Python 支持各种数据结构的推导式：

• 列表(list)推导式
• 字典(dict)推导式
• 集合(set)推导式
• 元组(tuple)推导式

列表推导式的格式为：

• [表达式 for 变量 in 列表]
• [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
• [表达式 for 可迭代对象 in 矩阵 for 变量 in 可迭代对象]
• [表达式 for 变量1 in 列表1 for 变量2 in 列表2]

>>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith']
>>> new_names = [name.upper() for name in names if len(name)>3]
>>> print(new_names)
['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']

>>> multiples = [i for i in range(30) if i % 3 == 0]
>>> print(multiples)
[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

li = [i+j for i in '123' for j in 'abc']
table1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
li = [i*i for row in table1 for i in row]

列表推导式的嵌套没有数量限制，但是嵌套越多复杂性越高，使用时需注意。

字典推导式的格式为

• { 键表达式 : 值表达式 for 变量 in 集合 }
• { 键表达式 : 值表达式 for 变量 in 集合 if 条件 }

listdemo = ['Google','Runoob', 'Taobao']
# 将列表中各字符串值为键，各字符串的长度为值，组成键值对
>>> newdict = {key:len(key) for key in listdemo}
>>> newdict
{'Google': 6, 'Runoob': 6, 'Taobao': 6}

>>> dic = {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
>>> dic
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
>>> type(dic)

集合推导式的格式为：

• { 表达式 for 元素 in 序列 }
• { 表达式 for 元素 in 序列 if 条件 }

>>> setnew = {i**2 for i in (1,2,3)}
>>> setnew
{1, 4, 9}

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'d', 'r'}
>>> type(a)

元组推导式可以利用 range 区间、元组、列表、字典和集合等数据类型，快速生成一个满足指定需求的元组。其格式为：

• ( 表达式 for 元素 in 序列 )
• ( 表达式 for 元素 in 序列 if 条件 )

>>> a = (x for x in range(1,10))
>>> a
 at 0x7faf6ee20a50>  # 返回的是生成器对象
>>> tuple(a)       # 使用 tuple() 函数，可以直接将生成器对象转换成元组
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

需要注意的是元组推导式返回的结果是一个生成器对象，需要转换类型使用。

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。

需注意的是，使用 for in 遍历对象必须是可迭代对象，也就是定义了迭代器的对象。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()，分别用于创建迭代器对象和调用迭代器的下一个元素：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象 it
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

# 执行结果：
# 1 2 3 4

迭代器使用 next() 函数遍历，并通过 StopIteration 结束遍历。

import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:	# 完成遍历
        sys.exit()

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。next() 方法会返回下一个迭代器对象。

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

# 执行结果：
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self

  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for x in myiter:
  print(x,end=' ')

# 执行结果：
# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a		# 暂停，并返回 yield 的值 a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
        
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

# 执行结果：
# 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55