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Python-100-Days装饰器与生成器：提升代码优雅度的工具

news 2026/4/9 17:01:29

Python-100-Days装饰器与生成器：提升代码优雅度的工具

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Python-100-Days是一套从新手到大师的Python学习教程，其中装饰器和生成器是提升代码优雅度的重要工具。装饰器可以为函数添加额外功能而不修改原函数代码，生成器则能高效处理大量数据或无限序列，两者都是Python编程中的实用技能。

什么是装饰器？

装饰器是Python的特色语法，它允许在不修改原函数代码的情况下为函数添加额外功能。简单来说，装饰器就是"用一个函数装饰另一个函数并为其提供额外能力"的语法现象。

装饰器的基本结构

装饰器本质上是一个高阶函数，它接收被装饰的函数作为参数，并返回一个带有装饰功能的新函数。基本结构如下：

def record_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 执行额外功能的代码 result = func(*args, **kwargs) # 执行额外功能的代码 return result return wrapper

装饰器的使用方法

使用装饰器有两种方式，一种是直接调用装饰器函数，另一种是使用更便捷的语法糖@装饰器函数：

@record_time def download(filename): print(f'开始下载{filename}.') # 下载文件的代码 print(f'{filename}下载完成.')

实用装饰器示例

1. 记录函数执行时间

import time from functools import wraps def record_time(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) end = time.time() print(f'{func.__name__}执行时间: {end - start:.2f}秒') return result return wrapper

2. 单例模式装饰器

from functools import wraps def singleton(cls): instances = {} @wraps(cls) def wrapper(*args, **kwargs): if cls not in instances: instances[cls] = cls(*args, **kwargs) return instances[cls] return wrapper @singleton class President: pass

什么是生成器？

生成器是语法简化版的迭代器，它使用yield关键字来返回值，每次调用next()方法时会从上次暂停的地方继续执行。

生成器的基本语法

def fib(num): """生成器""" a, b = 0, 1 for _ in range(num): a, b = b, a + b yield a

生成器的应用场景

1. 生成斐波那契数列

def fibonacci(n): a, b = 0, 1 for _ in range(n): yield a a, b = b, a + b # 使用生成器 for num in fibonacci(10): print(num)

2. 流式数据处理

生成器非常适合处理大型数据集或流式数据，因为它不需要一次性将所有数据加载到内存中：

def process_large_file(file_path): with open(file_path, 'r') as f: for line in f: # 处理每一行数据 yield process_line(line)

生成器表达式

除了生成器函数，Python还提供了生成器表达式，语法类似列表推导式，但使用圆括号：

# 生成器表达式 even_numbers = (x for x in range(100) if x % 2 == 0) # 列表推导式 even_numbers_list = [x for x in range(100) if x % 2 == 0]

生成器表达式比列表推导式更节省内存，特别是处理大量数据时。

装饰器与生成器的高级应用

带参数的装饰器

装饰器本身也可以接受参数，这需要在原有的装饰器外层再包装一层函数：

from functools import wraps from time import time def record(output): """可以参数化的装饰器""" def decorate(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start = time() result = func(*args, **kwargs) output(func.__name__, time() - start) return result return wrapper return decorate

生成器作为协程

生成器可以通过send()方法接收数据，从而实现协程功能：

def calc_avg(): """流式计算平均值""" total, counter = 0, 0 avg_value = None while True: value = yield avg_value total, counter = total + value, counter + 1 avg_value = total / counter # 使用协程 gen = calc_avg() next(gen) # 初始化生成器 print(gen.send(10)) # 10.0 print(gen.send(20)) # 15.0 print(gen.send(30)) # 20.0