Давайте посмотрим другой пример декоратора, который будет делать некоторую работу. Это сделает некоторую проверку ошибок для нас. Вместо того, чтобы вызвать эту функцию Hello, просто верните Привет Функция для тех, кто называет get_hello_fn Отказ Например. Таким образом, после того, как мы создадим генератор, в принципе никогда не вызывайте next , а выполняем его через цикл for, и не нужно заботиться об ошибке StopIteration.

строитель

Посредством генерации списка мы можем напрямую создать список. Однако из-за ограничений памяти емкость списка определенно ограничена. Более того, создание списка из 1 миллиона элементов не только занимает много места для хранения. Если нам нужен только доступ к первым нескольким элементам, пространство, занимаемое большинством последних элементов, тратится впустую.

Итак, если элементы списка могут быть вычислены в соответствии с алгоритмом, можем ли мы непрерывно вычислять последующие элементы в течение цикла? Это избавляет от необходимости создавать полный список, который экономит много места. В Python этот механизм вычисления во время цикла называется генератор: генератор.

Есть много способов создать генератор. Первый метод очень прост, поскольку [] генератора списков изменяется на (), создается генератор:

Мнение эксперта

Чоповец Владимир Петрович, специалист по ремонту ноутбуков

Если у вас не получается разобраться самостоятельно, пишите мне, я помогу!

Задать вопрос эксперту

И когда программа завершит оператор yield, она будет удерживаться , то есть сохранит текущее состояние и прекратит работу, а также дождется возобновления следующего обхода. Если самостоятельно разобраться в нюансах не получается, пишите мне!

Закрытия и декораторы в Python.

Выражение генератора

Добавьте 1 к элементу списка и сравните генерацию списка с другими методами:

Разница между созданием L и g заключается только в самых внешних [] и (), L — это список, а g — это генератор.

Мы можем напрямую распечатать каждый элемент списка, но как распечатать каждый элемент генератора?

Если вы хотите распечатать его один за другим, вы можете получить следующее возвращаемое значение генератора с помощью функции next () (или __next __ ()):

Генератор сохраняет алгоритм. Каждый раз, когда вызывается next (g), значение следующего элемента g вычисляется до тех пор, пока не будет вычислен последний элемент. Когда элементов больше нет, выдается ошибка StopIteration.

Вышеприведенный вызов next (g) действительно слишком ненормальный. Правильный способ — использовать цикл for, потому что generator также является итеративным объектом:

Таким образом, после того, как мы создадим генератор, в принципе никогда не вызывайте next (), а выполняем его через цикл for, и не нужно заботиться об ошибке StopIteration

Сайт https://pricesmm.com/ проработал тему «Накрутка ботов в Инстаграме дёшево». Выявлены существенные различия в способах и методах и довольно широкий разброс цен. Узнайте, как накрутить ботов в Instagram максимально эффективно и выгодно.

Вместо того, чтобы вызвать эту функцию Hello, просто верните Привет Функция для тех, кто называет get_hello_fn Отказ Например. Объект генератора — это объект функции, определенный с помощью ключевого слова yield, поэтому генератор также является функцией.

Как применить несколько декораторов к функции

Python позволяет нам применять более одного декоратора к одной функции. Чтобы сделать это правильно, убедитесь, что вы применяете декораторы в том же порядке, в котором вы запускаете их как обычный код. Например, рассмотрим следующий декоратор:

Здесь мы создали декоратор, который берет входное предложение и разбивает его на различные части. Декоратору было дано имя split_sentence . Теперь давайте применим строчные и split_sentence декораторы к одной функции.

Чтобы выполнить эти операции в правильном порядке, примените их следующим образом:

Наше предложение было разделено на два и преобразовано в нижний регистр, так как мы применили оба lowercase и split_sentence декораторы к hello_function .

Мнение эксперта

Чоповец Владимир Петрович, специалист по ремонту ноутбуков

Если у вас не получается разобраться самостоятельно, пишите мне, я помогу!

Задать вопрос эксперту

И когда программа завершит оператор yield, она будет удерживаться , то есть сохранит текущее состояние и прекратит работу, а также дождется возобновления следующего обхода. Если самостоятельно разобраться в нюансах не получается, пишите мне!

Декоратор свойств Python — @property подробно с примерами

Создание Декораторов Общего Назначения

Декораторы общего назначения могут быть применены к любой функции. Такие декораторы очень полезны, например, для отладки.

Мы можем определить их с помощью аргументов args и **kwargs . Все позиционные и ключевые аргументы хранятся в этих двух переменных соответственно. С помощью args и kwargs мы можем передать любое количество аргументов во время вызова функции. Например:

Как видите, никаких аргументов декоратору передано не было.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем передавать значения позиционным аргументам:

Мы передали декоратору три позиционных аргумента. Чтобы передать аргументы ключевых слов, мы должны использовать ключевые слова в вызове функции. Вот пример:

В следующем разделе мы обсудим, как отлаживать декораторы.

Сайт https://pricesmm.com/ проработал тему «Накрутка ботов в Инстаграме дёшево». Выявлены существенные различия в способах и методах и довольно широкий разброс цен. Узнайте, как накрутить ботов в Instagram максимально эффективно и выгодно.

Давайте напишем обновлённый декоратор pause , который позволяет указывать величину паузы перед выполненением оборачиваемой функции. Использование декоратора make_highlighted будет автоматически передавать функцию print_a_third_message в качестве ввода для make_highlighted и выделить сообщение.

Базовый Декоратор

Это действительно простой пример того, что может сделать декоратор. Я включил его просто в качестве ориентира. Пожалуйста, убедитесь, что вы полностью понимаете этот код, прежде чем продолжить. Если вам нужно более подробное объяснение этого примера, пожалуйста, ознакомьтесь с основным учебником, прежде чем продолжить.

Иногда декораторам полезно принимать аргументы помимо функции, которую они украшают. Этот вид техники часто используется для таких вещей, как регистрация функций. Известным примером этого является конфигурация представления в рамках веб-приложения Pyramid. Например:

Одним из способов реализации этих разрешений было бы создание нескольких декораторов, например:

Но это довольно ужасно. Это требует много копипаста, и каждый декоратор требует другого имени, и если какие-либо изменения вносятся в то, как проверяются разрешения, то каждый декоратор должен быть обновлен. Разве не было бы здорово иметь одного декоратора, который выполняет работу всех троих?

Для этого нам нужна функция, которая возвращает декоратор:

Попробуйте вызвать delete_user , new_game и premium_checkpoint и посмотрите, что произойдет.

И premium_checkpoint , и delete_user вызывают Исключение с сообщением “отказано в разрешении”, и new_game выполняется просто отлично (но мало что делает).

Вот общая форма декоратора с аргументами и иллюстрацией его использования:

Мнение эксперта

Чоповец Владимир Петрович, специалист по ремонту ноутбуков

Если у вас не получается разобраться самостоятельно, пишите мне, я помогу!

Задать вопрос эксперту

При написании кода с помощью декораторов на поверхности ощущается больше кода, но он извлекает логику, связанную с кэшем, и может давать больше вызовов функций, так что общий объем кода будет намного меньше, а бизнес-метод выглядит простым ,. Если самостоятельно разобраться в нюансах не получается, пишите мне!

Основы Python_7