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【Python】函数再了解（参数内存地址相关，迭代器，生成器、闭包、装饰器）

网友: 文章列表 2024-03-21 18:53:18

【Python】函数再了解（参数内存地址相关，迭代器，生成器、闭包、装饰器）

一、参数内存地址相关【面试题】

id() 查看所在内存中的地址

v1 = "小胖"
addr = id(v1)
print(addr) # 140691049514160
v1 = [11, 22, 33]
v2 = [11, 22, 33]
v3 = v1
print("v1的id值：", id(v1))
print("v2的id值：", id(v2))
print("v3的id值：", id(v3))
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看到这可能有小伙伴有疑惑，为什么v1和v2的值是一样的为什么他们的id不相同？

这是因为它们的值虽然一样，但是是赋给了不同的变量，所以它们的id值不一样；
也可以这么理解：你叫张三，他也叫张三，你们是同一个人吗？当然不是，

而v1，v3为什么一样？
因为他只是将v1传递给了v3，所以id值相等；

【记住一句话：函数执行传参时，传递的是内存地址。 】

二、迭代器

首先我们可以使用for语句和while语句遍历任何可迭代的数据类型，而for语句之所以能够遍历是因为幕后有迭代器在默默支持，for语句在执行的时候会悄咪咪执行两件事：

1、调用这个位置的对象的_iter_()方法；

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a = 2233 # a没有_inter_()方法，所以它是不可迭代的
for i in a: # 强行将它放入for循环中会报错，TypeError: 'int' object is not iterable，# a是一个int类型的对象不是可迭代的；print(a)
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除了这样的“笨办法”还有另一种比较“优雅”的办法来判断它是不是一个可以迭代的对象：

判断是否为可迭代的对象

方法一：

from collections.abc import Iterable  # 导入Iterable这个类a = 2233
b = [1,2,3]
print(isinstance(a, Iterable))  # 返回False，说明他不是一个可迭代的对象
print(isinstance(b, Iterable))  # 返回True，说明他是一个可迭代的对象
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方法二：

我们可以使用 Python 内置的 hasattr() 函数来判断一个对象是不是可迭代的： 

c = 123
d = [1, 2, 3]
print(hasattr(c, '__iter__'))   # 返回False，说明他不是一个可迭代的对象
print(hasattr(d, '__iter__'))   # 返回True，说明他是一个可迭代的对象
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2、对于可迭代的对象，继续做第二件事，把_iter_()方法的返回值当成一个对象，并调用这个对象的_next_()方法；这个对象必须要有_next_()方法，否则程序会崩溃；

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【可以总结为：

1、如果一个可迭代对象具有_next_()方法，那么它就是一个迭代器；

2、只要这个对象具有_iter_()fang方法和_next_()方法，它就是一个迭代器

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】

判断是否为迭代器

from collections.abc import Iterator  # 导入Iterator这个类b = [1, 2, 3]
print(isinstance(b, Iterator)) # 判断b是否是一个迭代器；返回False，他不是一个迭代器
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可得，列表不是一个迭代器？到这可能有小伙伴有疑惑，列表是可迭代的，可它居然不是迭代器？
这是因为列表没有_next_()方法；

列表作为“大哥”迭代是“不屑”于亲历亲为的，会交给“小弟”去做，这个“小弟“才是迭代器，
接下来有请“小弟”出场：

python中有个内置函数iter()，用来得到可迭代对象的迭代器（如果它有的话）；

from collections.abc import Iterator  # 导入Iterator这个类b = [1, 2, 3]
print(isinstance(b, Iterator))  # 判断b是否是一个迭代器；返回False，他不是一个迭代器
xd = iter(b)  # 返回列表这个可迭代对象的迭代器<list_iterator object at 0x000002280734B220>
print(xd)
print(isinstance(xd, Iterator))  # 返回True，说明xd是一个迭代器
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顺便说一句，对于迭代器可以直接调用_next_()方法，来查看每一次的返回值，在没有后续元素时抛出 StopIteration 异常。 

from collections.abc import Iterator  # 导入Iterator这个类b = [1, 2, 3]
print(isinstance(b, Iterator))  # 判断b是否是一个迭代器；返回False，他不是一个迭代器
xd = iter(b)  # 返回列表这个可迭代对象的迭代器<list_iterator object at 0x000002280734B220>
print(xd)
print(isinstance(xd, Iterator))  # 返回True，说明xd是一个迭代器
print('---------------------------------------------------')
print(xd.__next__())  # 返回结果为1 调用_next_()方法，来查看每一次的返回值，
print(next(xd))       # # 返回结果为2 调用内置函数next()方法，来查看每一次的返回值，
print(xd.__next__())  # 3
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没有后续元素抛出异常

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让自己的类支持迭代

【看过迭代器协议的幕后机制，让我们自己的类支持迭代就很容易，

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】

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四、生成器

生成器是一个特殊的迭代器，因为他也满足迭代器协议；

调用生成器函数会生成一个 生成器对象；

yield 除了可以返回相应的值，还有一个更重要的功能，即每当程序执行完该语句时，程序就会暂停执行。不仅如此，即便调用生成器函数，Python 解释器也不会执行函数中的代码，它只会返回一个生成器（对象）。

【带有 yield 的函数执行过程比较特别： 】

调用该函数的时候不会立即执行代码，而是返回了一个生成器对象；

当使用 next() (在 for 循环中会自动调用 next() ) 作用于返回的生成器对象时，函数

开始执行，在遇到 yield 的时候会『暂停』，并返回当前的迭代值；

当再次使用 next() 的时候，函数会从原来『暂停』的地方继续执行，直到遇到 yield 语

句，如果没有 yield 语句，则抛出异常；

整个过程看起来就是不断地 执行->中断->执行->中断 的过程。一开始，调用生成器函数的时候，函

数不会立即执行，而是返回一个生成器对象；然后，当我们使用 next() 作用于它的时候，它开始

执行，遇到 yield 语句的时候，执行被中断，并返回当前的迭代值，要注意的是，此刻会记住中

断的位置和所有的变量值，也就是执行时的上下文环境被保留起来；当再次使用 next() 的时候，

从原来中断的地方继续执行，直至遇到 yield ，如果没有 yield ，则抛出异常。

简而言之，就是 next 使函数执行， yield 使函数暂停。 

def gen(num):  # gen()生成器函数while num > 0:yield numnum -= 1g = gen(5)  # g是生成器对象# 当你执行这个gen(5)的时候，它不会返回值，而会返回一个生成器对象保存到g里# 里面的yield，return都不是它的返回值first = next(g)  # 只要当你对这个生成器对象使用next()函数的时候# 它才开始真正运行他的函数本体gen()for i in g:print(i)

# 在你做g=gen(5)的时候，你把num已经赋值好了为5，但是没有运行这个函数，而是生成了一个生成器对象；

当你运行next(g)的时候才开始运行gen()函数，他先判断5是不是大于0，如果大于0，把5先返回，然后这个函数暂停在这块（停在 yield num），所以这个时候first是5，然后执行下面for i in g；

而g会调用gen()这个函数体，函数继续从上次暂停的地方执行，直至遇到 yield，也就是先执行 num -= 1 ，这时num=4，再执行while num > 0，再执行 yield num，这时执行暂停，并将当前迭代值4返回给num，遇到yield，这一次的函数调用执行完成，所以i等于4；for继续循环遍历g，从上一次的暂停的位置开始执行，直到遇到yield；

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五、闭包

闭包可以理解为“定义在一个函数内部的函数”。

在一个函数中嵌套定义了一个函数，内函数运用了外函数的临时变量，并且外部函数的返回值是内部函数的变量名，这样九构成了一个闭包。

【条件：】

存在函数的嵌套关系

内层函数引用了外部函数的变量

外部函数返回内层函数的地址值

【举例】

from math import pow# pow()函数，pow(a,b)表示a的二次幂def make_pow(n):def inner_func(x):  # 嵌套定义了 inner_funcreturn pow(x, n)  # 注意这里引用了外部函数的变量nreturn inner_func  # 返回 inner_func的地址值out_def = make_pow(2)
print(out_def)  # <function make_pow.<locals>.inner_func at 0x000001213F687280>#  为什么明明输出的是make_pow(2)，出来的却是inner_func at 0x000001213F687280>#  因为外层函数make_pow()返回的是内层函数inner_func()的地址值，所以这里out_def = make_pow(2)等价于out_def = inner_funcout_def(2)      # 相当于调用了inner_func函数，所以out_def(2)等价于inner_func(2)
print(out_def(2))
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上面就是一个完整闭包的使用

六、装饰器

什么是装饰器？

就是在不修改源代码的基础上，给函数增加新的功能；

装饰器会将被装饰的函数当作参数传递给装饰器的函数；

【添加装饰器，条件：】

  1. 存在闭包；

  1. 存在需要被装饰的函数

# 装饰器
def welcome(func):def in_func():print("欢迎光临")func()print("in_func地址值：", in_func)print("func地址值：", func)return in_func# 添加装饰器
# 添加装饰器语法：@闭包外层函数名
@welcome
# 装饰器会把被装饰函数（login()函数）自动传递给装饰器函数（welcome()）
# 所以welcome()函数中的参数func就是被装饰的函数login()
def login():print("登录成功")# 运行login()
login()
print("login地址值：", login)
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因为login()在装饰器函数welcome()的内层函数in_func()里执行，所以他的地址值是in_func()函数的地址值；

func是装饰器将login()函数传递给了func，所以他的地址值是login()的地址值；

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