装饰器和生成器：让 Python 强大的两个功能

摘要：装饰器是一种在不更改函数和方法实际代码的情况下修改或扩展函数和方法的行为的方法。假设您有一个函数，您希望在每次调用该函数时都记录该函数，或者在运行该函数之前检查权限。你可以使用装饰器，而不是重写或嵌入每个函数中的逻辑。

Python 的两个最吸引人和最有用的功能 — 装饰器和生成器 — 可以极大地提升您的编码方式，使其更高效、可读性和灵活性。

装饰器是一种在不更改函数和方法实际代码的情况下修改或扩展函数和方法的行为的方法。假设您有一个函数，您希望在每次调用该函数时都记录该函数，或者在运行该函数之前检查权限。你可以使用装饰器，而不是重写或嵌入每个函数中的逻辑。

在 Python 中，装饰器通常使用 @ 符号应用。此符号是将装饰器应用于函数的简写方式。下面是一个 decorator 工作原理的简单示例：

def greet(func): def wrapper: print("Hello!") func print("Goodbye!") return wrapper@greetdef say_name: print("I'm ChatGPT")say_name

在此示例中：

@greet 装饰器用问候和告别来包装say_name函数。装饰器对于横切关注点特别有用，例如日志记录、身份验证和计时

生成器是在 Python 中处理大型数据集的一种节省内存的方法。它们允许您使用 yield 关键字一次生成一个项目，而不是在内存中创建整个列表。每次调用生成器时，它都会从中断的地方继续，使其成为处理大型或无限数据流的理想选择。

创建生成器就像使用 yield 语句定义函数一样简单：

def count_up_to(max_value): count = 1 while count

每次调用 next（counter）时，生成器都会生成下一个数字，直到它到达指定的 max_value。

以块的形式读取大文件。
在处理大型文件时，将整个文件加载到内存中通常是不切实际的。生成器允许您逐行或分块读取文件，从而更容易有效地处理非常大的文件。流数据处理
许多实时应用程序涉及连续数据流（例如，IoT 传感器数据、社交媒体源或金融市场数据）。生成器非常适合即时处理这些数据。数据库查询处理
某些数据库允许您以块的形式获取记录，而不是将所有结果加载到内存中。通过使用生成器，您可以逐个获取和处理大型数据集。

装饰器和生成器不仅仅是高级 Python 概念;它们是强大的工具，可以使您的代码更简洁、更高效且更易于维护。无论您是优化性能还是添加动态功能，装饰器和生成器都能提供优雅的解决方案。