python-装饰器-迭代器-生成器

装饰器 （框架中用到）
格式：
def outer(func):
def inner(args, **kwargs):
# 在被装饰函数执行之前需要的操作
ret = func(args, **kwargs) func = inner
# 在被装饰函数执行之后需要的操作
return ret
return outer

@outer    #装饰器的使用
def index():    # index= inner
    pass
    return True
使用场景：
1.开放封闭原则
    开放：对扩展是开放的
    封闭：对修改是封闭的
2.有一个功能，是你知道会用到的，但是你不知道程序员在哪个地方会用到，搞成一个装饰器，把使用权交给程序员，程序员在设计程序的阶段，想往哪儿添加，直接在这个函数上添加装饰器就行了
3.日志模块：输出日志
装饰器使用：
@装饰器
def 被装饰的函数():
    pass

迭代器 （节省内存，只能for循环一次，不去取值时数据不存在）
可迭代（iterable）的：dir后有__iter__方法的是可迭代的
或者说：可被for循环的
如果是可迭代，而不是迭代器，那么可以被for循环多次
如：list、dict、tuple
迭代器：dir后有__iter__和__nect__是迭代器
如果是迭代器，那么数据只能被for循环一次
如：文件句柄
可以迭代的对象（可以被for循环）
eg：def func(list) ---> func(l[0],l[1],l[2])

        字典
        eg：def func(dict)

生成器（本质：一个迭代器，节省空间）
关键字：yield
类似一个暂停键，有return功能，返回一次，暂停一次
场景：
文件句柄、网络操作、数据库操作等
# 《将来所有代码最好都把读文件的操作写成一个生成器》
生成器函数
格式：
def generator():
pass
yield return_value
g = generator()
for i in g:
对i进行操作
eg:
# file_opt函数用于读取file_path文件的内容，在没有被调用时，不会占用内存，节省内存空间。
# 在for循环时，调用file_opt函数，此时因为使用到生成器函数(yield)返回一个list，该作用是没读取一行数据，返回一次结果，当在for中找到结果，则立马break，也起到节省内存的效果。
def file_opt():
with open(r'file_path',encoding='utf-8') as f:
for line in f:
lst = line.strip().split('|')
yield lst
username = input('user:')
password = input('password')
generator = file_opt()
for l in generator:
if l[1] == username and l[2] == password
print('login success')
break
else
print('login failure')
生成器表达式
generator = (i的操作 for i in 可迭代类型 if i的条件) --->执行后，不占内存，使用generator时，才会占用内存
列表推导式
lst = [i的操作 for i in 可迭代类型 if i的条件] --->执行后，数据多大占用多大内存