详解python三大器——迭代器、生成器、装饰器

本文主要是介绍详解python三大器——迭代器、生成器、装饰器，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 迭代器
  聊迭代器前我们要先清楚迭代的概念：通常来讲从一个对象中依次取出数据，这个过程叫做遍历，这个手段称为迭代(重复执行某一段代码块，并将每一次迭代得到的结果作为下一次迭代的初始值)。

  • 可迭代对象(iterable)：是指该对象可以被用于for..in..循环，例如：集合，列表，元祖，字典，字符串，迭代器等。

    • 在python中如果一个对象实现了 __iter__方法，我们就称之为可迭代对象，可以查看set\list\tuple..等源码内部均实现了__iter__方法
    • 如果一个对象未实现__iter__方法，但是对其使用for..in则会抛出TypeError: 'xxx' object is not iterable
    • 可以通过isinstance(obj,Iterable)来判断对象是否为可迭代对象。如：

from collections.abc import Iterable
a: int = 1
print(isinstance(a, Iterable))  # False
b: str = "lalalalala" 
print(isinstance(b, Iterable))  # True
c: set = set([1, 2])
print(isinstance(c, Iterable))  # True

我们也可以自己实现__iter__来将一个类实例对象变为可迭代对象：

class MyIterable:
	def __iter__(self):
		pass


print(isinstance(MyIterable(), Iterable)) # True

• 迭代器：对可迭代对象进行迭代的方式或容器，并且需要记录当前迭代进行到的位置。

  • 在python中如果一个对象同时实现了__iter__和__next__(获取下一个值)方法，那么它就是一个迭代器对象。
  • 可以通过内置函数next(iterator)，来获取当前迭代的值
  • 迭代器一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器。
  • 如果可迭代对象遍历完后继续调用next()，则会抛出：StopIteration异常。
    自己实现一个迭代器对象：

from collections.abc import Iterator, Iterable

class MyIterator:
	def __init__(self, array_list):
		self.array_list = array_list
		self.index = 0

	def __iter__(self):
		return self

	def __next__(self):
		if self.index < len(self.array_list):
			val = self.array_list[self.index]
			self.index += 1
			return val
		else:
			raise StopIteration

# 父类如果是迭代器，子类也将是迭代器
class MySubIterator(MyIterator):
	def __init__(self):
		pass


myIterator = MyIterator([1, 2, 3, 4])
# 判断是否为可迭代对象
print(isinstance(myIterator, Iterable))  # True
# 判断是否为迭代器
print(isinstance(myIterator, Iterator))  # True
# 子类实例化
mySubIterator = MySubIterator()
print(isinstance(mySubIterator, Iterator))  # True
# 进行迭代
print(next(myIterator))  # 1
print(next(myIterator))  # 2
print(next(myIterator))  # 3
print(next(myIterator))  # 4
print(next(myIterator))  # raise StopIteration

迭代器优缺点：

 - 优点：迭代器对象表示的是一个数据流，可以在需要时才去调用next来获取一个值；因而本身在内存中始终只保留一个值，对于内存占用小可以存放无限数据流。优于其他容器需要一次将所有元素都存放进内存，如：列表、集合、字典...等
 - 缺点：1.无法获取存放的元素长度，除非取完计数。2.只能向后取值，next()永远返回的是下一个值。取值不灵活，无法取出指定值(无法像字典的key,或列表的下标)，而且迭代器的生命周期是一次性的元素被迭代完则生命周期结束

• 生成器
  定义：在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator；同时生成器对象也是迭代器对象，所以他有迭代器的特性；例如支持for循环、next()方法..等
  作用：对象中的元素是按照某种算法推算出来的，在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
  • 简单生成器：通过将列表生成式[]改成()即可得到一个生成器对象

# 列表生成式
_list = [i for i in range(10)]
print(type(_list))  # <class 'list'>
print(_list)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 生成器
_generator = (i for i in range(10))
print(type(_generator))  # <class 'generator'>
print(_generator)  # <generator object <genexpr> at 0x7fbcd92c9ba0>
# 生成器对象取值
print(_generator.__next__())  # 0
print(next(_generator)) # 1
# 注意从第三个元素开始了！
for x in _generator:
	print(x)  # 2，3，4，5，6，7，8，9

因为生成器对象也有迭代器的特性，所以元素迭代完后继续调用next()方法则会引发StopIteration。

• 函数对象生成器：带yield语句的函数对象的返回值则是个生成器对象。

def gen_generator():
	yield 1


def generator():
	return 1


print(gen_generator(), type(gen_generator()))  
# <generator object gen_generator at 0x7fe68b2c8b30> <class 'generator'>
print(generator(), type(generator()))  
# 1 <class 'int'>

他与普通函数返回值有所不同，普通函数运行到return语句则直接返回代码不再执行；而生成器对象会运行到yield后返回，再下次调用时从yield语句后继续执行。如：

注意：yield 一次只会返回一个元素，即使返回的元素是个可迭代对象，也是一次性返回

def gen_generator2():
	yield [1, 2, 3]


s = gen_generator2()
print(next(s))  # [1, 2, 3]

• yield生成器高级应用：
  • send()方法，传递值给yield返回(会立即返回!)；如果传None，则等同于next(generator)。
    
    借助send我们可以实现一个简单的生产者-消费者模式如：

def consumer():
	r = ''
	while True:
		n = yield r
		if not n:
			return
		print(f'[CONSUMER] Consuming get params.. ({n})')
		if n == 3:
			r = '500 Error'
		else:
			r = '200 OK'


def produce(c):
	c.send(None)  # 启动生成器
	n = 0
	while n < 5:
		n = n + 1
		print(f'[PRODUCER] Producing with params.. ({n})')
		r = c.send(n)  # 一旦n有值，则切换到consumer执行
		print(f'[PRODUCER] Consumer return : [{r}]')
		if not r.startswith('200'):
			print("消费者返回服务异常，则结束生产，并关闭消费者")
			c.close()  # 关闭生成器
			break


consume = consumer()
produce(consume)

# [PRODUCER] Producing with params.. (1)
# [CONSUMER] Consuming get params.. (1)
# [PRODUCER] Consumer return : [200 OK]
# [PRODUCER] Producing with params.. (2)
# [CONSUMER] Consuming get params.. (2)
# [PRODUCER] Consumer return : [200 OK]
# [PRODUCER] Producing with params.. (3)
# [CONSUMER] Consuming get params.. (3)
# [PRODUCER] Consumer return : [500 Error]
# 消费者返回服务异常，则结束生产，并关闭消费者

• yield from iterable 语法，基本作用为：返回一个生成器对象，提供一个“数据传输的管道”，yield from iterable 是 for item in iterable: yield item的缩写；并且内部帮我们实现了很多异常处理，简化了编码复杂度。
  • yield 无法获取生成器return的返回值：

def my_generator(n, end_case):
	for i in range(n):
		if i == end_case:
			return f'当 i==`{i}`时，中断程序。'
		else:
			yield i


g = my_generator(5, 2)  # 调用

for _i in g:  # for循环不会显式触发异常，故而无法获取到return的值
	print(_i)

# 输出：
# 0
# 1

从上面的例子可以看出，for迭代语句不会显式触发异常，故而无法获取到return的值，迭代到2的时候遇到return语句，隐式的触发了StopIteration异常，就终止迭代了，但是在程序中不会显示出来。

可以通过next()显示的触发StopIteration异常来获取返回值:

def my_generator2(n, end_case):
	for i in range(n):
		if i == end_case:
			return f'当 i==`{i}`时，中断程序。'
		else:
			yield i


g = my_generator2(5, 2)  # 调用

try:
	print(next(g))  # 0
	print(next(g))  # 1
	print(next(g))  # 此处要触发end_case了
except StopIteration as exc:
	print(exc.value)  # 当 i==`2`时，中断程序。

使用yield from 可以简化成：

def my_generator3(n, end_case):
	for i in range(n):
		if i == end_case:
			return f'当 i==`{i}`时，中断程序。'
		else:
			yield i


def wrap_my_generator(generator):  # 将my_generator的返回值包装成一个生成器
	result = yield from generator
	yield result


g = my_generator3(5, 2)  # 调用
for _ in wrap_my_generator(g):
	print(_)

# 输出：
# 0
# 1
# 当 i==`2`时，中断程序。

yield from 有以下几个概念名词：
1、调用方：调用委派生成器的客户端（调用方）代码（上文中的wrap_my_generator(g)）
2、委托生成器：包含yield from表达式的生成器函数(包装)，作用就是提供一个数据传输的管道（上文中的wrap_my_generator）
3、子生成器：yield from后面加的生成器函数（上文中的my_generator）
调用方是通过这个 “包装函数” 来与生成器进行交互的，即“调用方——>委托生成器——>生成器函数”
下面有个例子帮助大家理解（该

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