Python 装饰&生成&迭代器

1. Python装饰器

在Python中，装饰器是一种可以在不改变函数定义的前提下修改函数行为的方式。装饰器是可调用的对象，其参数是另一个函数，并且装饰器可以处理被装饰函数的调用，返回替代结果或执行传入函数的操作。装饰器在代码中的调用方式类似于注释，但是实际上，它是在函数之上添加了另外一层执行逻辑。

1.1 装饰器的场景

在实际的编程场景中，装饰器经常被用来实现以下几个目标：

在日志记录中添加时间戳，以便于调试和问题排查

在函数执行前，检查用户权限

在函数执行后，清理资源或关闭连接，以减少对计算机资源的占用

1.2 Python装饰器示例

下面是一个简单的Python装饰器示例，它用来打印出函数的执行时间：

import time
def timing_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print('Function {} took {:.4f} seconds to execute.'.format(func.__name__, end_time - start_time))
        return result
    return wrapper
@timing_decorator
def long_function():
    time.sleep(1)
long_function()

这里定义了一个名为timing_decorator的函数，它被用来装饰其他函数。装饰器函数内部定义了一个内部函数wrapper，它用来包装被装饰函数的逻辑。wrapper函数记录了函数开始执行的时间，执行目标函数，然后记录结束时间，并打印出函数执行时间。装饰器函数最后返回wrapper函数。

2. Python生成器

在Python中，生成器是一种特殊的函数，它允许你在迭代过程中动态生成值。生成器可以迭代一次产生一个元素，而不是一次生成所有元素。生成器函数在Python中以yield关键字开始，而不是纯函数的return。当使用生成器函数时，每次调用生成器函数都会返回一个生成器对象。

2.1 生成器的场景

使用生成器时，可以有效地节省内存，并减轻代码的负担。在以下几种情况下，使用生成器会非常有用：

需要处理大型数据集合时

需要实现在不同函数之间共享状态的协程时

需要从迭代器返回多个项目

2.2 Python生成器示例

下面是一个Python生成器示例，它生成斐波那契数列的前n个数：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b
for num in fibonacci(10):
    print(num)

这个生成器函数定义了一个斐波那契数列的生成逻辑，它使用Python for循环和yield语句返回每个元素。当for循环在程序中运行时，它将调用生成器函数并调用yield三次来产生第一次斐波那契序列中的前三个数字。

3. Python迭代器

在Python中，迭代器是一种可以对序列进行遍历的对象。迭代器对象可以是实现了迭代器接口的任何对象。在Python中，迭代器通过__iter__()和__next__()方法来实现。__iter__()方法返回迭代器对象，并将迭代器的状态重置为初始状态。__next__()方法从序列中返回下一个元素，当所有元素都被处理完后，它将引发StopIteration异常。

3.1 迭代器的场景

在以下情况下使用迭代器会很有用：

需要遍历大型数据集合时

需要遍历无限序列，例如斐波那契数列

需要按需读取大型文件时

3.2 Python迭代器示例

下面是一个Python迭代器示例，它迭代斐波那契数列：

class FibonacciIterator:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.a, self.b = 0, 1
    
    def __iter__(self):
        return self
    
    def __next__(self):
        if self.n <= 0:
            raise StopIteration
        self.n -= 1
        result = self.a
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return result
for num in FibonacciIterator(10):
    print(num)

这个迭代器类定义了一个斐波那契数列的迭代逻辑，它使用Python for循环和__next__()方法返回每个元素。当for循环在程序中运行时，它将调用迭代器类并调用一系列的__next__()方法来产生斐波那契序列中的数字。

总结

Python装饰器、生成器和迭代器都是Python编程中非常有用的技术。装饰器可以在不改变函数定义的情况下修改函数的行为，生成器可以动态地生成序列，而迭代器可以对序列进行遍历。这些技术可以让Python程序更加高效和易于调试。