本文實例講述了Python裝飾器用法與知識點。分享給大家供大家參考，具體如下：

（1）裝飾器含參數(shù)，被裝飾函數(shù)不含（含）參數(shù)

實例代碼如下：

import time
# 裝飾器函數(shù)
def wrapper(func):
  def done(*args,**kwargs):
    start_time = time.time()
    func(*args,**kwargs)
    stop_time = time.time()
    print('the func run time is %s' % (stop_time - start_time))
  return done
# 被裝飾函數(shù)1
@wrapper
def test1():
  time.sleep(1)
  print("in the test1")
# 被裝飾函數(shù)2
@wrapper
def test2(name):  #1.test2===>wrapper(test2)  2.test2(name)==dome(name)
  time.sleep(2)
  print("in the test2,the arg is %s"%name)
# 調(diào)用
test1()
test2("Hello World")

（2）裝飾器含有參數(shù)，被裝飾函數(shù)含（不含）參數(shù)

import time
user,passwd = 'admin','admin'
def auth(auth_type):
  print("auth func:",auth_type)
  def outer_wrapper(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
      print("wrapper func args:", *args, **kwargs)
      if auth_type == "local":
        username = input("Username:").strip()
        password = input("Password:").strip()
        if user == username and passwd == password:
          print("\033[32;1mUser has passed authentication\033[0m")
          res = func(*args, **kwargs) # from home
          print("---after authenticaion ")
          return res
        else:
          exit("\033[31;1mInvalid username or password\033[0m")
      elif auth_type == "ldap":
        print("ldap鏈接")
    return wrapper
  return outer_wrapper
@auth(auth_type="local") # home = wrapper()
def home():
  print("welcome to home page")
  return "from home"
@auth(auth_type="ldap")
def bbs():
  print("welcome to bbs page"
print(home()) #wrapper()
bbs()

總結(jié)：

（1）裝飾器實質(zhì)為函數(shù)內(nèi)嵌，返回函數(shù)地址。

（2）裝飾器帶參數(shù)與不帶參數(shù)相比裝飾器帶參數(shù)的多了一層函數(shù)定義用于接收裝飾器中傳遞的參數(shù)，其余基本相同。

（3）先驗證裝飾器中的參數(shù)，在驗證普通函數(shù)的參數(shù)

小知識：

列表生產(chǎn)式：[i for i in range(5)]---->[0,1,2,3,4,5]

生成器與迭代器：

第一種方式通過括號的方式生成

生成器：（）---（i for i in range(5)）  ==>generator

這種一邊循環(huán)一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

生成器只有在調(diào)用時才會生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)，只記錄當前位置。

只有一個__next__()方法

第二種方式通過yield生成

在函數(shù)中使用yield即可將一個函數(shù)變?yōu)橐粋€生成器

迭代器：

直接作用于for循環(huán)的數(shù)據(jù)類型：

一類是集合數(shù)據(jù)類型，如list、tuple、dict、set、str等；

一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

直接作用于for循環(huán)的對象統(tǒng)稱為可迭代對象：Iterable。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象

from collections import Iterable
 isinstance([], Iterable)=========true

*可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
======>True

生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數(shù)：

例如：iter([])<====迭代器

Python的Iterator對象表示的是一個數(shù)據(jù)流，Iterator對象可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個數(shù)據(jù)，直到?jīng)]有數(shù)據(jù)時拋出StopIteration錯誤?？梢园堰@個數(shù)據(jù)流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數(shù)實現(xiàn)按需計算下一個數(shù)據(jù)，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數(shù)據(jù)時它才會計算。

Iterator甚至可以表示一個無限大的數(shù)據(jù)流，例如全體自然數(shù)。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數(shù)的。

小結(jié)：

凡是可作用于for循環(huán)的對象都是Iterable類型；

凡是可作用于next()函數(shù)的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合數(shù)據(jù)類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數(shù)獲得一個Iterator對象。

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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。