python之yield与装饰器

防伪码：忘情公子著

python中的yield:

  在之前发布的《Python之列表解析与生成器》中我们有提到过，生成器所实现的是跟列表解析近似的效果，但是我们不能对生成器做一些属于列表解析的操作。

  因为生成器本身就不是一个列表，它只是模拟了一个类似列表的行为，因此，施加在列表中的很多操作，对生成器而言是无效的。

  由于生成器表达式并不会直接创建出序列形式的列表，因此不能对其进行索引、切片，不能执行任何常规的列表操作。比如：弹出元素（pop()）、添加元素（append()）等等。但是我们可以通过list函数将生成器转换成列表。

In [1]: list((i**2 for i in range(1,11)))
Out[1]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

  很多情况下我们需要生成更为复杂的结果，又不想基于某个列表来实现，但是简单的使用一个生成器表达式很难实现此种行为。此时我们可以通过一个自定义函数来完全实现类似的效果。  

In [2]: def genNum(x):
   ...:     y = 0
   ...:     while y <= x:
   ...:         yield y
   ...:         y += 1
   ...: 

In [3]: g1 = genNum(10)

In [4]: type(g1)
Out[4]: generator

In [5]: g1.next()
Out[5]: 0

In [6]: g1.next()
Out[6]: 1

In [7]: g1.next()
Out[7]: 2

In [8]: g1.next()
Out[8]: 3

In [9]: g1.next()
Out[9]: 4

In [10]: g1.next()
Out[10]: 5

In [11]: g1.next()
Out[11]: 6

In [12]: g1.next()
Out[12]: 7

In [13]: g1.next()
Out[13]: 8

In [14]: g1.next()
Out[14]: 9

In [15]: g1.next()
Out[15]: 10

In [16]: g1.next()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-9066a8f18086> in <module>()
----> 1 g1.next()

StopIteration:

  yield本身并不是一个返回值，却能够生成一个生成器对象。

  yield保存着一个对象的状态信息。（快照的例子：快照当中保存的是执行快照时的状态）

  如上例所看到的，当我们在函数中使用yield，会返回一个生成器对象。

  求1到20以内所有正整数的平方：

In [17]: def genNum(n):
    ...:     count = 1
    ...:     while count <= n:
    ...:         yield count ** 2
    ...:         count += 1
    ...: 

In [18]: g1 = genNum(20)

In [19]: for i in g1:
    ...:     print i
    ...: 
1
4
9
16
25
36
49
64
81
100
121
144
169
196
225
256
289
324
361
400

Python中的装饰器：

  装饰器定义：

    本质上是一个函数

    功能是用来装饰其他函数。就是为其他函数添加附加功能

  装饰器=高阶函数+嵌套函数

  装饰器特定的原则：

    不能修改被装饰的函数的源代码（线上环境）

    不能修改被装饰的函数的调用方式

    不能修改被装饰的函数的返回值

  装饰器可以抽离出大量的函数中与函数无关的功能，把函数本身只作为一个核心，在必要时如果函数的核心功能不够，就用装饰器装饰一下本次调用所需要的功能，于是运行结束了，下次当需要其它功能时再用装饰器给重新装饰一下就可以了，这就是装饰器。

  装饰器需要接受一个函数对象作为其参数，而后对此函数做包装，以对此函数进行增强。

  实现装饰器的知识储备：

    1、函数即“变量“（说明变量在内存中存在的方式）

    2、高阶函数

    a.把一个函数名当做实参传给另一个函数(可以实现在不修改被装饰函数源代码的情况下为其添加功能)

import time
def bar():
    time.sleep(3)
    print('in the bar')
def test1(func):
    start_time = time.time()
    func()
    stop_time = time.time()
    print('The func run time is %s'% (stop_time-start_time))
test1(bar)

    b.返回值中包含函数名(可以实现不修改被装饰函数的调用方式)

import time
def bar():
    time.sleep(3)
    print('in the bar')
def test2(func):
    print(func)
    return func
x = test2(bar)    #此处也可以改成：bar = test2(bar)
bar()

  当用bar = test2(bar)时，此处定义的bar变量名就会覆盖之前定义bar函数时生成的变量名bar。

  如此的话，那之前定义的bar函数进行调用时就是使用新定义的bar变量名引用其在内存中的位置，从而达到不修改bar函数调用方式的目的。

    3、嵌套函数

import time
def foo():
    print('in the foo')
def bar():
    print('in the bar')
bar()
foo()

  不带参数的func（被装饰的函数）：

In [20]: def decorative(func):
    ...:     def wrapper():    #定义一个包装器
    ...:         print "Please say something: "
    ...:         func()    #调用func，这个func是我们自己定义的
    ...:         print "No zuo no die..."
    ...:     return wrapper
    ...:

In [21]: @decorative    #使用@符号调用装饰器
    ...: def show():    #定义func，名字取什么都无所谓，它只是用来传给装饰器中的func参数
    ...:     print "I'm from Mars."
    ...: show()
    ...:
Please say something:
I'm from Mars.
No zuo no die...

  如上例所示，show函数本身只有一个print语句，而使用装饰器以后，就变成了三个print，这里的print可以改成任何其它的语句，这就是函数的装饰器。

  带参数的func（被装饰的函数）：

In [22]: def decorative(func):
    ...:     def wrapper(x):
    ...:         print "Please say something...>"
    ...:         func(x)
    ...:         print "no zuo no die..."
    ...:     return wrapper
    ...:

In [23]: @decorative
    ...: def show(x):
    ...:     print x
    ...: 

In [24]: show("hello,mars.")
Please say something...>
hello,mars.
no zuo no die...

  现在我们来写一个简单的为函数添加执行时间的装饰器函数：

import time
def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        a = func()
        stop_time = time.time()
        print('The func run time is %s'% (stop_time-start_time))
        return a
    return wrapper
@timmer
def foo():
    time.sleep(3)
    print('in the foo')
print(foo())

  接下来再写一个现实生活中能用得到的：

  需求如下：

   假定有三个页面，现在要实现其中2个页面验证登录之后才能访问，另一个页面不用验证即可访问

  首先定义三个页面函数：

def index():
    print('Welcome to index page')
    return 'from index page'
def home():
    print('Welcome to home page')
    return 'from home page'
def bbs():
    print('Welcome to bbs page')
    return 'from bbs page'

  然后定义装饰器函数：

user = sean
passwd = abc123
def auth(auth_type='local'):
    def out_wrapper(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            if auth_type == 'local':
                username == input('Username: ').strip()
                passWord == input('Password: ').strip()
                if user == username and passwd == password:
                    print('authentication passed')
                    func()
            elif auth_type == 'ldap':
                print('This is ldap authentication')
                func()
        return wrapper
    return out_wrapper

  接下来将装饰器分别应用于home函数与bbs函数：

def index():
    print('Welcome to index page')
    return 'from index page'
@auth(auth_type='local')
def home():
    print('Welcome to home page')
    return 'from home page'
@auth(auth_type='ldap')
def bbs():
    print('Welcome to bbs page')
    return 'from bbs page'

#调用函数   
index()
home()
bbs()