Python高级特性之迭代器、生成器、装饰器和上下文管理器

1、迭代器

 迭代器协议是指：对象需要提供next方法，要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常以终止迭代，防止出现无限循环的情况。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

迭代器对象可以使用常规for语句（使用迭代器协议访问对象）进行遍历：

文件对象在python中实现了迭代器协议，有next方法，可以很方便的访问文件中的内容。

也可以自己创建一个迭代器，下面时笔者根据资料来创建的一个打印20位数值的迭代器。把类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。

__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

2、生成器       

生成器自动实现了迭代器协议。使用了 yield 的函数被称为生成器，跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数。在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

python有两种方法来提供生成器。

2.1 生成器函数

使用yield 语句而不是return返回结果。函数就是一个实现了迭代器协议的函数，可以直接使用for来遍历。

2.2 生成器表达式

将列表推导中的中括号换成圆括号就是生成器表达式。squares_list是个列表推导，返回的是个列表。squares使用生成器表达式，返回的是个生成器对象generator object ，由于生成器自动实现了迭代器协议，使用for循环迭代输出。

生成器可以延迟计算，一次返回一个结果，而不是一次返回使用结果，对于大数据量处理十分有用。

3、装饰器

装饰器本质上是个函数，这个函数接收其他函数作为参数。下面是定义bread装饰器修改say_hi函数的功能，即使用bread函数来封装say_hi函数，@是装饰器语法，bread是装饰器的名称。

在实际应用中，可以将重复的代码提炼出来作为一个单独的函数，然后做成装饰器，可以提高代码的可读性，代码量也会更少，也降低后期维护代价。下面是定义的计算函数计算时间的benchmark装饰器，然后在加法和减法函数里面使用benchmark装饰器来封装。

但是装饰器的语法较复杂，执行速度也较慢和难以调试。

4、上下文管理器

with 上下文管理器的作用与try/finally语句作用类似，在确保打开的资源在任何情况下都能关闭。在python在python中优先使用上下文管理器，可以用更少的代码完成相同的功能，而且逻辑更加清除。

with语句的表达式返回一个对象，该对象必须有__enter__和__exit__方法。上面的第一部分打开文件后文件对象在python中实现了迭代器协议，有next方法，也有__enter__和__exit__方法，可以使用 with 上下文管理器：with open('data.csv') as f 。

上下文管理器可以以一种更加优雅的方式，操作（创建/获取/释放）资源，如文件操作、数据库连接，并且处理异常。下面是自己定义上下文管理器，含有__enter__和__exit__方法的对象Resource。

在上面吃的例子中，写了一个类来构建上下文管理器。可以使用contextlib 来简化上下文管理器的逻辑，其提供了contextmanager的装饰器，通过该装饰器装饰的函数就成为一个上下文管理器，可以用在with语句中。

在被装饰函数里，必须是一个生成器（带有yield），而yield之前的代码，就相当于__enter__里的内容。yield 之后的代码，就相当于__exit__ 里的内容。下面是自己来定义一个open_func函数，使用contextmanager来装饰成上下文管理器，yield之前的代码时打开文件，yield之后的代码是关闭文件。

上面这段代码只能实现上下文管理器的第一个目的（管理资源），并不能实现第二个目的（处理异常）。可以使用try + except+finally来实现异常处理。

在实际中，可能不需要except来抛出异常，只是用try + finally。下面是以前做过的将连接数据库的功能使用contextmanager来装饰成上下文管理器。

在上下文管理器中，with语句可以使用逗号隔开，同时使用多个上下文管理器。