在Python中使用装饰器将函数转换为生成器

装饰师有没有办法将下面的函数转换成生成器

@decorator_that_makes_func_into_generator
def countdown(n):
    while n > 0:
        print n,
        n = n - 1

---

如有必要，可修改该功能。请注意，该函数没有yield语句，否则它将已经是一个生成器。

如果无法更改

倒计时的源代码，则必须捕获输出：

import sys
from io import StringIO

def decorator_that_makes_func_into_generator(func):
    def wrapper(*a, **ka):
        # Temporarily redirect all output to StringIO instance (intr)
        ts, intr = sys.stdout, StringIO()
        sys.stdout = intr
        func(*a, **ka)
        # Restore normal stdout from backup (ts)
        sys.stdout = ts
        # Get output from intr, split it by whitespace and use it as generator
        yield from intr.getvalue().split()

    return wrapper

@decorator_that_makes_func_into_generator
def countdown(n):
    while n > 0:
        print(n)
        n = n - 1

print(countdown(5), list(countdown(5)))
# <generator object wrapper at 0x01E09058> ['5', '4', '3', '2', '1']

注意：Python3.3中引入了来自

的awesome

收益，在较旧的版本中使用普通循环：

for x in func(*a, **ka): 
    yield x

例如：

@decorator_that_makes_func_into_generator
def countdown(n):
    res = []
    while n > 0:
        res.append(n)
        n = n - 1
    return res

print(type(countdown(5)), list(countdown(5))) 
# Output: <class 'generator'> [5, 4, 3, 2, 1]

如果无法更改
倒计时
的源，则必须捕获输出：

import sys
from io import StringIO

def decorator_that_makes_func_into_generator(func):
    def wrapper(*a, **ka):
        # Temporarily redirect all output to StringIO instance (intr)
        ts, intr = sys.stdout, StringIO()
        sys.stdout = intr
        func(*a, **ka)
        # Restore normal stdout from backup (ts)
        sys.stdout = ts
        # Get output from intr, split it by whitespace and use it as generator
        yield from intr.getvalue().split()

    return wrapper

@decorator_that_makes_func_into_generator
def countdown(n):
    while n > 0:
        print(n)
        n = n - 1

print(countdown(5), list(countdown(5)))
# <generator object wrapper at 0x01E09058> ['5', '4', '3', '2', '1']

注意：Python3.3中引入了来自

的awesome

收益，在较旧的版本中使用普通循环：

for x in func(*a, **ka): 
    yield x

例如：

@decorator_that_makes_func_into_generator
def countdown(n):
    res = []
    while n > 0:
        res.append(n)
        n = n - 1
    return res

print(type(countdown(5)), list(countdown(5))) 
# Output: <class 'generator'> [5, 4, 3, 2, 1]

如果你不能改变函数的主体，恐怕这太难了

您尝试包装的函数不是生成器，即使您将其包装到生成器中，此函数也将从头到尾一次性执行。大概你不想这样吧

理论上你能做什么


在调试器下运行它
逐行跟踪
访问函数源代码，修改它，编译成字节码
修改字节码
重写
print（）
（在Python3中更容易）
使用无堆栈python在任意点保存和恢复堆栈
如果您不能更改该函数的主体，恐怕这太难了

您尝试包装的函数不是生成器，即使您将其包装到生成器中，此函数也将从头到尾一次性执行。大概你不想这样吧

理论上你能做什么


在调试器下运行它
逐行跟踪
访问函数源代码，修改它，编译成字节码
修改字节码
重写
print（）
（在Python3中更容易）
使用无堆栈python在任意点保存和恢复堆栈
不错！也许对于他想要的，一个
返回iter（func（*a，**ka））
对于包装器函数来说就足够了（它不会返回生成器，但也会被延迟）。@frostnational，你能记录代码来解释decorator函数中发生了什么吗。这真的会help@user2979872更新。（我想你知道装修工是怎么工作的）很好！也许对于他想要的，一个
返回iter（func（*a，**ka））
对于包装器函数来说就足够了（它不会返回生成器，但也会被延迟）。@frostnational，你能记录代码来解释decorator函数中发生了什么吗。这真的会help@user2979872更新。（我想你知道装潢师是怎么工作的）如果你真的疯了，你总是可以如果你真的疯了，你总是可以