python基础-装饰器、迭代器、生成器

一、装饰器

装饰器：本质是函数，（装饰其他函数）就是为其他函数添加附加功能
原则： 1.不能修改被装饰的函数的源代码
      2.不能修改被装饰的函数的调用方式

实现装饰器知识储备：
1.函数即变量
2.高阶函数
   a 把一个函数名当实参传给另外一个函数(在不修改源代码情况下，为其添加功能)
   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
    函数内部定义函数，而不是调用

高阶函数+嵌套函数=装饰器

举个例子：

import  time
def timmer(func):
    def warpper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        func(*args,**kwargs)
        stop_time=time.time()
        print("the func run time:%s"%(stop_time-start_time))
    return  warpper
@timmer # test1=timer(test1)
def test1():
    time.sleep(1)
    print("in the test1")
test1()

二、迭代器

# 生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

# 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。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

三、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。
举例：

b=(i*2 for i in range(100000))  # 生成器
# print(b[10])   # 报错
print(b)
print(b.__next__())
print(b.__next__())
print(b.__next__())
print(b.__next__())

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

参考博客：金角大王等唐僧的日子http://www.cnblogs.com/alex3714/