# python 黑科技之迭代器、生成器、装饰器

## 概述

Iterator,Generator

## 可迭代对象

``````>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable)     # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable)   # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable)       # 整数是否可迭代
False
``````

## 迭代器

``````>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> type(x)
<class 'list'>
>>> type(y)
<class 'list_iterator'>
``````

``````>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> next(y)
1
>>> next(y)
2
>>> next(y)
3
>>> next(y)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
``````

Python的`for`循环本质上就是通过不断调用`next()`函数实现的，举个栗子，下面的代码

``````x = [1, 2, 3]
for elem in x:
...
``````

`itertools` 库提供了很多常见迭代器的使用

``````>>> from itertools import count     # 计数器
>>> counter = count(start=13)
>>> next(counter)
13
>>> next(counter)
14
``````

``````>>> from itertools import cycle
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])
>>> next(colors)
'red'
>>> next(colors)
'white'
>>> next(colors)
'blue'
>>> next(colors)
'red'
``````

## 生成器

``````>>> [x*x for x in range(10)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>> (x * x for x in range(10))
<generator object <genexpr> at 0x03804630>
``````

``````>>>def spam():
yield"first"
yield"second"
yield"third"
>>> spam
<function spam at 0x011F32B0>
>>> gen
<generator object spam at 0x01220B20>
>>> gen.next()
'first'
>>> gen.next()
'second'
>>> gen.next()
'third'
``````

``````>>>for x in spam():
print x

first
second
third
``````

Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol.

generator 还有 `send()``close()` 方法，都是只能在next()调用之后，生成器出去挂起状态时才能使用的。

``````def something():
result = []
for ... in ...:
result.append(x)
return result
``````

``````def iter_something():
for ... in ...:
yield x
``````

## 斐波那契数列

### 函数方法

``````def fab(max):
n,a,b = 0,0,1
L = []
while n < max:
L.append(b)
a,b = b,a+b
n += 1
return L
``````

## Iterator方法

``````class fab(object):
'''
Iterator to produce Fibonacci
'''
def __init__(self,max):
self.max = max
self.n = 0
self.a = 0
self.b = 1

def __iter__(self):
return self

def __next__(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a,self.b = self.b,self.a + self.b
self.n += 1
return r
raise StopIteration('Done')
``````

### Generator

``````def fab(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
yield b
a,b = b,a+b
n += 1
``````

``````for a in fab(8):
print(a)
``````

## 装饰器

``````def foo():
print('i am foo')

def foo():
print('foo is running')
print('i am foo')
``````

``````def use_logg(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()

def bar():
print('i am bar')

use_log(bar)    #将函数作为参数传入
``````

``````bar = use_log(bar)def use_log(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
logging.warn('%s is running' % func.__name___)
return func(*args,**kwargs)
return wrapper

def bar():
print('I am bar')

bar = use_log(bar)
bar()
``````

`use_log()` 就是装饰器，它把真正我们想要执行的函数 `bar()` 封装在里面，返回一个封装了加入代码的新函数，看起来就像是 `bar()` 被装饰了一样。这个例子中的切面就是函数进入的时候，在这个时候，我们插入了一句记录日志的代码。这样写还是不够透明，通过@语法糖来起到 `bar = use_log(bar)` 的作用。

``````bar = use_log(bar)def use_log(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
logging.warn('%s is running' % func.__name___)
return func(*args,**kwargs)
return wrapper

@use_log
def bar():
print('I am bar')

@use_log
def haha():
print('I am haha')

bar()
haha()
``````

``````def use_log(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper

return decorator

@use_log(level="warn")
def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)

foo()
``````

``````import functools

def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
``````

functools.wraps 也是一个装饰器，它将原函数的元信息拷贝到装饰器环境中，从而不会被所替换的新函数覆盖掉。

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