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生成器和装饰器在Python中是什么?

百变鹏仔 7小时前 #Python
文章标签 生成器

在这篇文章中,我们将向您解释什么是Python中的生成器和装饰器。

自从 PEP 255 引入生成器以来,它们一直是 Python 的重要组成部分。

Python 中的生成器是一个特殊的例程,可用于控制循环的迭代行为。生成器类似于返回数组的函数。生成器有一个参数,我们可以调用它并生成一个数字序列。但与返回整个数组的函数不同,生成器一次生成一个值,需要更少的内存。

任何带有关键字“yield”的Python函数都可以称为生成器。普通的 python 函数从第一行开始执行,并继续执行,直到我们收到 return 语句或异常或函数结束,但是,在函数作用域期间创建的任何局部变量都将被销毁,并且无法进一步访问。而对于生成器来说,当它遇到yield关键字时,函数的状态将被冻结,并且所有变量都将存储在内存中,直到再次调用生成器。

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我们可以根据迭代器使用生成器,也可以使用“next”关键字显式调用。

通常是 Python 中的生成器 -

  • 使用 def 关键字定义

  • 使用yield关键字

  • 可能包含多个收益关键字。

  • 返回一个迭代器。

生成器是返回可迭代生成器对象的函数。由于生成器对象中的值是一次获取一个值,而不是一次获取整个列表,因此您可以使用 for 循环、next() 或 list() 函数来获取实际值。

生成器函数

可以使用生成器函数和生成器表达式创建生成器。

生成器函数与常规函数类似,但它没有返回值,而是具有yield关键字。

要创建生成器函数,请添加 yield 关键字。下面的示例演示了如何编写生成器函数。

带有迭代器的生成器

示例

# creating a functiondef generatorExample():   yield "T"   yield "U"   yield "T"   yield "O"   yield "R"   yield "I"   yield "A"   yield "L"   yield "S"# calling the generatorExample() function which is created aboveresult = generatorExample()# Traversing in the above result(generator object)for k in result:   # Printing the corresponding value   print(k)

输出

TUTORIALS

从生成器读取产量值

list()、for-loop 和 next() 方法可用于从生成器对象读取值。

使用 next() 从生成器对象读取值

next() 方法返回列表、数组或对象中的下一项。当列表为空并且调用 next() 时,它会返回一个带有 stopIteration 信号的错误。此错误表明列表中没有更多条目。

示例

# creating a function that accepts a number as an argumentdef oddNumbers(num):   # traversing till that number passed   for i in range(num):      # checking whether the iterator index value is an odd number      if (i%2!=0):         # getting the iterator index value if the condition is true using the yield keyword         yield i# calling the above function to get the odd numbers below 8result = oddNumbers(8)# calling the next items in the result listprint(next(result))print(next(result))print(next(result))print(next(result))# throws an error since the list has no more elementsprint(next(result))

输出

1357Traceback (most recent call last):File "main.py", line 17, in <module>    print(next(result))StopIteration</module>

Python 中的装饰器

Python 提供了一个名为装饰器的神奇工具,用于向现有代码添加功能。

这也称为元编程,因为程序的一部分尝试在编译时修改程序的另一部分。

装饰器使用函数作为另一个函数中的参数,然后在包装函数内调用该函数。

语法

@tutorials_decoratordef python_decorator():   print("Hello tutorials Point")'''Above code is equivalent to -def python_decorator():   print("Hello tutorials Point")python_decorator = tutorials_decorator(python_decorator)'''

这里的tutorials_decorator是一个可调用函数,它在另一个可调用函数python_decorator之上添加一些代码并返回包装函数。 p>

示例

这里func是被装饰的函数,python_decorator是用来装饰它的函数

# defining a decoratordef python_decorator(func):   def wrapper():      print("Text before calling the function")      func()      print("Text after calling the function")   return wrapperdef tutorials_decorator():   print("Hello tutorials Point!!!")tutorials_decorator = python_decorator(tutorials_decorator)tutorials_decorator()

输出

Text before calling the functionHello tutorials Point!!!Text after calling the function

python_decorator(func) - 这是一个装饰器函数;它接受另一个函数作为参数并“装饰”它,这意味着它修改它并返回修改后的版本。

wrapper - 我们在装饰器函数中定义了另一个名为 wrapper 的内部函数。这是通过包装来修改传递的函数 func 的实际函数。

包装函数由装饰器返回。

tutorials_decorator - 这是我们需要装饰的普通函数。这里只打印一个简单的语句。

语法装饰器

上面描述的装饰器模式在Python社区中流行起来,但它有点复杂。我们必须将函数名写三遍,并且修饰隐藏在函数定义下面。

因此,Python 添加了一种使用装饰器的新方法,即通过使用 @ 符号 包含语法糖。

语法

@decoratordef func(arg1, arg2, ...):   pass

语法糖是编程语言中使用的语法,使内容更易于阅读或表达。

示例

以下示例执行与前一个示例相同的操作 -

# defining a decoratordef python_decorator(func):   def wrapper():      print("Text before calling the function")      func()      print("Text after calling the function")   return wrapper@python_decoratordef tutorials_decorator():   print("Hello tutorials Point!!!")tutorials_decorator()

输出

Text before calling the functionHello tutorials Point!!!Text after calling the function

与前面的示例相同,唯一的区别是我们使用 @python_decorator 而不是

tutorials_decorator = python_decorator(tutorials_decorator)

结论

在本文中,我们简要了解了 Python 中的生成器和装饰器。我们还演示了如何在编写代码时使用生成器和装饰器。