一、迭代器
# coding=utf-8
"""
迭代器
迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象 單向遍歷
迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()
迭代器遍歷可以用for循環也可用next()
"""
li = [1,2,3,4]
it = iter(li) # 創建迭代器對象
print(next(it)) # 輸出迭代器的下一個元素
"""
創建類迭代器
把一個類作爲一個迭代器使用需要在類中實現兩個方法 __iter__() 與 __next__()
__iter__() 方法返回一個特殊的迭代器對象， 這個迭代器對象實現了 __next__() 方法並通過 StopIteration 異常標識迭代的完成。
__next__() 方法（Python 2 裏是 next()）會返回下一個迭代器對象。
"""
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
# StopIteration 異常用於標識迭代的完成，防止出現無限循環的情況，在 __next__() 方法中我們可以設置在完成指定循環次數後觸發 StopIteration 異常來結束迭代。
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
二、生成器
"""
生成器
在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱爲生成器（generator）。
生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，生成器就是一個迭代器。
在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。
調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。
"""
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函數 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
# 出現yield 就 fibonacci(n) 就不在是函數了就變成生成器了，如果不要yield需要添加保存a保存到列表中
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一個迭代器，由生成器返回生成(就是yield的a的值)
ret = next(f)
print(ret)
# 取num時 從上次取值位置開始並不是從頭執行 從上次停止位置開始執
# 可以生成多個生成器對象 多個生成器對象之間是不受影響的
f.send("hahah")
"""
send 和next都可啓動生成器 但是send可以傳參 參數賦值給yield後的參數
send不能放在第一次的位置
ret = next(f) ret = f.send("hahah")
或者 ret f.send(None) ret = f.send("hahah"
"""
三、裝飾器
"""
python 裝飾器
裝飾器 概念：是修改其他函數的功能的函數
閉包函數： 外部函數返回內部函數
閉包作用：私有化了變量，完成了數據封裝，保留數據，有內存損耗
裝飾器：又叫語法糖 裝飾器使用了閉包 ： 不影響原有功能，添加新功能
裝飾器：外部閉包函數的參數是被修飾的函數對象
"""
# 閉包函數
def func(): # 這就是閉包函數
print("this is func")
def func1():
print("this is func")
return func1
import time
# 裝飾器
def display_time(func):
def wraper(*args): # 別調用函數可以傳參
start_time = time.time()
result = func(*args) # 可以接收返回結果
print("this is wraper")
print(time.time() - start_time)
return result
return wraper
@display_time
def parse(num):
a = 0
for i in range(1,num):
time.sleep(0.1)
a += i
return a
a = parse(12)
print(a)