3.装饰器

3.1 闭包

如果在一个内部函数里，对外层作用域的变量进行引用（不是全局作用域），那么这个内部函数被称为闭包

闭包 = 内部函数+外部环境

作用：使垃圾回收机制不回收外部函数所占用资源,使依赖外部变量的内部函数顺利执行，实现从外部访问函数内部的变量

def outer():x=100def inner():    # inner为内部函数print(x)    # 调用了外部变量xreturn inner    # inner为闭包outer()()	# 100

分析：outer() 返回为inner,在调用inner()，但在此步中**outer函数已经执行完成,**在执行inner中print(x)是找不到x变量的，但能返回100正确值，这种现象为闭包

3.2 装饰器

开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放

def decoration(func):def inner():print('Function Starts...')func()print('Function Ends...')return inner@decoration # foo=decoration(foo)
def foo():print('foo...')@decoration # bar=decoration(bar)
def bar():print('bar...')foo()
print('='*20)
bar()

decoration是装饰器,foo 和bar 是功能函数，decoration给功能函数扩展功能

装饰器帮我们做的就是将执行代码从下面框框转到上面框框

对于含有参数的装饰器：

（1）功能函数有参数

def decoration(func):def inner(x,y):print('Function Starts...')func(x,y)print('Function Ends...')return inner@decoration
def add(x,y):print(x+y)@decoration
def mul(x,y):print(x*y)add(2,3)
mul(2,3)

在inner 和 func 中要同步参数

（2）装饰器函数有参数

def logger(flag='Ture'):def decoration(func):def inner(x,y):print('Function Starts...')func(x,y)print('Function Ends...')if flag=='Ture':print('已记录日志')return innerreturn decoration@logger()   # @logger() -> @decoration,作用为传递了一个参数flag
def add(x,y):print(x+y)@logger('a')
def mul(x,y):print(x*y)add(2,3)
print('='*20)
mul(2,3)

在原本装饰器函数外在加一个带参数函数，使原来装饰器函数成为闭包。logger()执行返回decoration, @logger() -> @decoration ,区别就是传递了一个flag函数

4.生成器和迭代器

4.1 列表生成器

def f(x):return x**2list1=[f(x) for x in range(1,11)]
list2=[x**2 for x in range(1,11)]
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

4.2 生成器

优点：节省内存，用的时候拿出

（1） （x*2 for x in range(1,6)）生成

a = (x*2 for x in range(1,6))
print(a)    #<generator object <genexpr> at 0x000001FA8C17FC10># print(a.__next__()) # 在Py2中 a.next()
# print(next(a))  # 2
# print(next(a))  # 4
# print(next(a))  # 6
# print(next(a))  # 8
# print(next(a))  # 10
# 生成器为可迭代对象
for i in a:print(i)

（2）yield 生成生成器

def foo():print('First')yield 1print('Second')yield 2print('Third')yield 3print(foo)	#<function foo at 0x00000208561BA940>
print(foo())	# <generator object foo at 0x00000208561BFC10>
a = foo()
for i in a:print(i)

总结yield:只能在函数内使用

1.yield提供了一种自定义迭代器的解决方案

2.yield可以保存函数的暂停的状态

3.yield对比return:相同点,都可以返回值,值得类型与个数没有限制,不同点:yield可以返回多次值,而return只能返回一次值函数就会结束
（3） send() 给函数里传值

def foo():print('First')yield 1print('Second')count =yield 2print(count)print('Third')yield 3
a = foo()
print(a.send(None))	#First 1
print(a.send(2))    #给yield 1  结果：Second 2
print(a.send(3))    #给yield 2,也就是count 结果：3 Third 3

4.3 迭代器

迭代器：

1既内置有__next__方法的对象,执行该方法可以不依赖索引取值

2.又内置有iter方法的对象,执行迭代器的__iter__方法得到的依然是迭代器本身

生成器都是迭代器，迭代器不一定都是生成器

list1 = [1,2,3]
# print(list1.__iter__()) 
print(iter(list1))  #<list_iterator object at 0x00000284839B8A60> 用内置方法iter()来替代__iter__()