标签：list param strong tar end 作用域 ret 迭代 turn
作用：为其他函数增加功能
装饰器必须要明白以下几点:
1.作用域
2.高阶函数
3.闭包
from functools import reduce import time def outside(func): def inside(*args): start = time.time() func(*args) end = time.time() result = end - start print(result) return inside @outside #同于 add = outside(add) def add(*args): num = reduce(lambda a,b : a+b, args) time.sleep(0.2) print(num) @outside def mul(*args): num = reduce(lambda a,b : a*b, args) time.sleep(0.4) print(num) if __name__ == "__main__": add(*range(1,101)) mul(*range(1,6,2))
什么是生成器：
生成器本身是没值的，只有你调用了，才会给你返回值。
列表就好比是，厨师把所有的菜全部端上桌子，你想吃那个你点那个，不过有占地方
生成器就好比是，厨师还没做，当你点完所有想吃的菜之后，厨师先只给你做一个，只有你把前面的菜吃完了，才能给你继续做下一个。
创建生成器：
1、(x for x in range(10))
num = (x**2 for x in range(1,11))
2、yeild
def func(): print("first") yield 1 print("second") yield 2 # 此时的func函数就是一个生成器对象
查看生成器的值:
1、next() 等同于 __next__()
num = (x**2 for x in range(1,11)) print(next(num)) print(next(num))
2、for循环
def func(): print("first") yield 1 print("second") yield 2 for i in func(): print(i)
为什么使用for 就不用再使用next 了呢？
因为for循环内部有一个next（），所以在for循环中不需在调用next（）
3、send
send方法与，next方法类似。，用于yield的前的变量。
send方法可以为变量传值，前提是必须要有变量。
如果生成器还没进入，但还要使用send 方法，参数必须是None。
def func(): print("first") parameter = yield 1 print(parameter) yield 2 yield "third" f = func() # f是生成器对象 f.send(None) f.send("second") print(next(f))
生成器都是迭代器，但迭代器不一定是生成器。
什么是可迭代对象（iterable）：
能被iter方法调用，例：列表，元祖，字典，集合，字符串
什么是迭代器（iterator）：
能被iter方法，next方法调用。
for循环内部所做的事情:
1.调用可迭代对象的iter方法，返回一个迭代器对象
2.调用迭代器对象的next方法
3.处理StopIteration
# 创建迭代器对象 number = [1,2,3] print(type(number)) # <class ‘list‘> number = iter(number) # 等同 __iter__() print(type(number)) # <class ‘list_iterator‘> # 调用 next(number) for i in number: print(i)
标签：list param strong tar end 作用域 ret 迭代 turn
原文地址：https://www.cnblogs.com/py-peng/p/10774601.html
