本篇内容介绍了“Python生成器怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
仅仅拥有生成某种东西的能力，如果不用__next__方法是获取不到值得。
创建一个生成器函数
>>> def scq():... print("11")# 当函数代码块中遇到yield关键字的时候，这个函数就是一个生成器函数... yield 1... print("22")... yield 2... print("33")... yield 3...把生成器赋值给一个对象
>>> r = scq()
查看r的苏剧类型并且输出r的值
>>> print(type(r),r)<class 'generator'> <generator object scq at 0x000001F117D8DF10>
当执行生成器的__next__的时候，代码会按照顺序去执行，当执行到yield时会返回并提出，yield后面的值就是返回值，然后记录代码执行的位置，并退出
执行结果
C:Python35python.exe F:/Python_code/sublime/Week5/Day03/s1.py0 1 2 3 4Process finished with exit code 0
具有访问生成器的能力，可以访问到生成器的值，类似于生成器的__next__方法，一个一个值一个值得去迭代，只能够按照顺序的去查找。
特点：
鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区
访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
访问到一半时不能往回退
便于循环比较大的数据集合，节省内存
优化上面range或xrange的生成器
def irange(start, stop, step=1): while start != stop: yield start start += step else: raise StopIteration for n in irange(1, 10): """for循环只要遇到StopIteration就会停止""" print(n)ret = irange(1, 20) print(ret) # 返回一个生成器，相当于只在内存中创建了一个值 print(list(ret)) # 如果想要得到全部的值，变成列表就可以 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/ansheng/MyPythonCode/hello.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 <generator object irange at 0x1021df7d8> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] Process finished with exit code 0
现要在执行func这个函数前后执行一些操作，就可以创建一个装饰器来实现：
#!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ def decorator(func): # 创建一个装饰器函数，接受的参数arg参数就是func函数名 def inner(*args, **kwargs): print("执行函数之前") ret = func(*args, **kwargs) print("执行函数之后") return ret return inner @decorator # 如果要让某个函数使用装饰器，只需要在这个函数上面加上@+装饰器名 def func(arg): print(arg) func("Hello World!")输出结果为：
/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py 执行函数之前 Hello World! 执行函数之后 Process finished with exit code 0
多个装饰器装饰同一个函数
#!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ def decorator1(func): def inner(): print("开始之前执行装饰器01") ret = func() print("结束之后执行装饰器01") return ret return inner def decorator2(func): def inner(): print("decorator2>>>Start...") ret = func() print("decorator2>>>End...") return ret return inner @decorator1 @decorator2 def index(): print("执行函数...") index()输出结果：
/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py 开始之前执行装饰器01 decorator2>>>Start... 执行函数... decorator2>>>End... 结束之后执行装饰器01 Process finished with exit code 0
更多实例
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Created by 安生 on 2017/2/9
"""
函数装饰器
"""
def decorator(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return wrapped
@decorator
def func(a, b):
return a + b
print(func(1, 2))
"""
类装饰器
"""
class decorator:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
return self.func(*args, **kwargs)
@decorator
def func(a, b):
return a + b
print(func(1, 2))
"""
带参数的函数装饰器
"""
def parameter(a, b):
print(a, b)
def decorator(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return wrapped
return decorator
@parameter(1, 2)
def func(a, b):
return a + b
print(func(10, 20))
"""
带参数的类装饰器
"""
def parameter(a, b):
print(a + b)
class decorator:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
return self.func(*args, **kwargs)
return decorator
@parameter(1, 2)
def func(a, b):
return a + b
print(func(10, 20))
"""
带参数的类装饰器
"""
def parameter(a, b):
print(a, b)
def decorator(cls):
class wrapped:
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.cls = cls(*args, **kwargs)
def __getattr__(self, item):
return getattr(self.cls, item)
return wrapped
return decorator
@parameter(1, 2)
class CLS:
def __init__(self):
self.a = 'a'
def P(self, v):
print(v)
obj = CLS()
print(obj.a)
obj.P('Hello,')
"""
为函数中和类中的方法添加装饰器
"""
def Call(aClass):
calls = 0
def onCall(*args, **kwargs):
nonlocal calls
calls += 1
print('call %s to %s' % (calls, func.__name__))
return aClass(*args, **kwargs)
return onCall
@Call
def func(a, b):
return a + b
print(func(1, 2))
class CLS:
def __init__(self):
self.a = 'a'
@Call
def b(self):
return self.a
obj = CLS()
print(obj.b())
“Python生成器怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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