装饰器、生成器、迭代器

 1 def dec1(func):
 2     def wrapper(*args, **kwargs):
 3         print(‘添加功能1‘)
 4         func()
 5         print(‘添加功能1‘)
 6     return wrapper
 7 def dec2(func):
 8     def wrapper(*args, **kwargs):
 9         print(‘添加功能2‘)
10         func()
11         print(‘添加功能2‘)
12     return wrapper
13     
14 @dec1
15 @dec2
16 def func():
17     print(‘原本功能0‘)
18 
19 func()
20 
21 # 添加功能1
22 # 添加功能2
23 # 原本功能0
24 # 添加功能2
25 # 添加功能1

装饰器使用场景

1.参数、结果的检查。

2.缓存

3.计数

4.日志

5.统计

6.权限管理

7.重试

生成器

列表生成式

是python内置的非常简单并且强大的可以用来生成list的生成式生成列表。

1 # 列表生成式生成列表，在for循环后加上if判断
2 print [ i*i for i in range(1,11) if i !=0 ]
3 
4 #[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

# 使用双层循环（两个for循环），生成全排列
print ([i*j for i in range(1,5) for j in range(2,6)])

# [2, 3, 4, 5, 4, 6, 8, 10, 6, 9, 12, 15, 8, 12, 16, 20]

生成器

在python中，这种一边循环一边推导的机制成为生成器。

生成器提供了一种更为便利的产生迭代器的方式， 一般用户不需要自己实现iter和next方法,它默认返回一个可迭代对象;代码更为简洁，优雅;节省存储空间

通过列表生成式，可以直接创建一个列表，所有的数据都会存到内存中，受内存的限制，但列表的容量是有限制的。如果列表中有10000个数据，如果我们只需要访问前几个元素，后面的基本不会访问那么造成内存极大的浪费。如果我们列表中的元素可以按照某种算法推导出来，那么我们在循环遍历列表时，我们不断推导后面的元素，从而节省大量内存。

创建生成器

1、把列表生成式的 [] 改成 () 

2、函数实现生成器（yield语句）

函数是按顺序执行，遇到return 或者最后一行函数语句就返回。如果想要把一个函数改为生成器函数，只需将函数的return改为yield，即变成 generator函数。在每次调用next（）的时候，会遇到yield语句返回，如果再次执行next（），那么它会从上次返回的yield语句处继续向下执行。

遍历方法：

1、使用g.next()方法依次读取元素(当所有元素都拿出来后，再执行next会得到StopIteration异常）

2、使用 for 循环(推荐)

迭代器

迭代（Iteration）：在Python 中，我们可以通过 for 、while循环遍历 list 或 tuple 等数据类型，这种遍历我们称为迭代。

可迭代对象（Iterable）：可以直接作用于 for 循环的对象我们称为可迭代对象，一般包括集合数据类型和生成器。

可以直接作用于for循环的数据类型：

    1.集合数据类型，如 list、tuple、dict、set、string等

    2.generator， 包含生成器 和带yield的 generator function

注意：可以使用isinstance（）函数 判断一个对象是否是 Iterable对象

迭代器（Iterator）：实现了迭代器协议的对象称为迭代器，生成器是可迭代对象，同时也是迭代器。

Iterable（可迭代对象）  和  Iterator（迭代器） 主要区别是：