python正規表達式生成器_Python學習之路-裝飾器&生成器&正規表達式

裝飾器

通俗的講，裝飾器就是在不改變源代碼基礎上，給源代碼增加新功能。

不改變函數的源代碼、調用方式、傳回值等，給函數增加新功能。

經典案例：登入裝飾器，def login_decorator(func):

def inner():

if USER_TEMP["status"] == False:

print("\033[31;1m使用者未登入，請先登入\033[0m")

login_atm()

func()

return inner

@login_decorator

def withdrawals():

print("取款函數。。。。")

說白了，給函數增加新功能，就是把這個函數當作參數傳到另一個函數裡面。

生成器

通過清單生成式，我們可以直接建立一個清單。但是，受到記憶體限制，清單容量肯定是有限的。而且，建立一個包含100萬個元素的清單，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要通路前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

是以，如果清單元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，進而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要建立一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，隻要把一個清單生成式的[]改成()，就建立了一個generator：>>> L = [x * x for x in range(10)]

>>> L

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>> g = (x * x for x in range(10))

>>> g

 at 0x1022ef630>

建立L和g的差別僅在于最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

如果要一個一個列印出來，可以通過next()函數獲得generator的下一個傳回值：>>> next(g)

>>> next(g)

1

>>> next(g)

4

>>> next(g)

9

>>> next(g)

16

>>> next(g)

25

>>> next(g)

36

>>> next(g)

49

>>> next(g)

64

>>> next(g)

81

>>> next(g)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in 

StopIteration

如果生成器中沒有更過元素時，調用next(g)會抛出StopIteration的錯誤

是以，我們建立了一個generator後，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來疊代它，并且不需要關心StopIteration的錯誤：>>> g = (x * x for x in range(10))

>>> for n in g:

...     print(n)

...

1

4

9

16

25

36

49

64

81

正規表達式

re子產品。常用正規表達式符号：

常用文法函數：