装饰器,生成器,迭代器

一.装饰器

本质是函数,(装饰其他函数),就是为其他函数添加新的功能.

原则:

(1)不能修该被装饰函数的源代码

(2)不能修改被装饰的函数的调用方式

装饰器知识铺垫:

1.函数即变量

2.高阶函数

       a:把一个函数名当做实参传给另外一个函数(在不修改被装饰函数源代码的情况下为其添加新的功能)

       b:返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式)

3.嵌套函数:函数体内再定义函数   

                                              装饰器=高阶函数+嵌套函数

二.生成器

1.列表推导式

2.生成器

          通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator(生成器一定是一个迭代器)

创建生成器方法:

1.要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator.

                                 生成器只有在调用时才会生成相应的数据,只记录当前位置,只有一个__next__()方法.

我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误

2.函数做生成器, 如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator.

3.generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次

调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。用for循环调用generator时，发现拿不到

generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中.

三.迭代器

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator,把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

 

注意:

Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的

 

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象