继续上节课的迭代器，然后还有新的闭包和装饰器。
一、迭代器
1.什么是迭代器：
它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们到底是如何实现的这并不重要。
所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子，比如itertools函数返回的都是迭代器对象。
2.实例：
为了更直观地感受迭代器内部的执行过程，我们自定义一个迭代器，以斐波那契数列为例：
class Fib:
def __init__(self):
self.prev = 0
self.curr = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
value = self.curr
self.curr += self.prev
self.prev = value
return value
f=Fib()
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))以上代码输出结果为：1 1 2 3 5
Fib既是一个可迭代对象（因为它实现了__iter__方法），又是一个迭代器（因为实现了__next__方法）。实例变量
prev和curr用于维护迭代器内部的状态。每次调用next()方法的时候做两件事：
1.为下一次调用next()方法修改状态
2.为当前这次调用生成返回结果
迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。
3.迭代器总结：
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。
4.拓展：
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
#以上代码完全等价于以下代码
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break5.区别
可迭代对象：实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。
迭代器：持有一个内部状态的字段，用于记录下次迭代返回值，它实现了__next__和__iter__方法，迭代器不会一次性把所有元素加载到内存，而是需要的时候才生成返回结果。
生成器：是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return而是用yield。
二、闭包
1.闭包含义
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。
如果在一个内嵌函数里，对在外部函数内（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内嵌函数就被认为是闭包(closure)。
定义在外部函数内但由内部函数引用或者使用的变量称为自由变量。
一个闭包就是你调用了一个函数A，这个函数A返回了一个函数B给你。这个返回的函数B就叫做闭包。你在调用函数A的时候传递的参数就是自由变量。
总结一下,创建一个闭包必须满足以下几点:
1. 必须有一个内嵌函数
2. 内嵌函数必须引用外部函数中的变量
3. 外部函数的返回值必须是内嵌函数
2.闭包实例
def func(name):
def in_func(age):
print("name:%s,age:%s"%(name,age))
return in_func
a=func("Tom")
a(15)以上实例输出结果为
name:Tom,age:15
这里当调用 func 的时候就产生了一个闭包——in_func,并且该闭包持有自由变量——name，因此这也意味着，当函数func的生命周期结束之后，name这个变量依然存在，因为它被闭包引用了，所以不会被回收。
3.闭包陷阱
def create():
return [lambda x:i*x for i in range(5)] #推导式生成一个匿名函数的列表
create()
for mul in create():
print(mul(2))以上代码输出结果为：
8 8 8 8 8
结果是不是很奇怪，这算是闭包使用中的一个陷阱吧！来看看为什么？
在上面的代码当中，函数create返回一个list里面保存了4个函数变量，这4个函数都共同的引用了循环变量i, 也就是说它们共享着同一个变量i，i是会改变的，当函数调用时，循环变量i已经是等于4了，因此4个函数返回的都是8。如果，需要在闭包使用循环变量的值的话，把循环变量作为闭包的默认参数或者是通过偏函数来实现。实现的原理也很简单，就是当把循环变量当参数传入函数时，会申请新的内存。示例代码如下：
def create():
return [lambda x,i=i:i*x for i in range(5)]
for mul in create():
print(mul(2))再次运行输出结果就变成了：
0 2 4 6 8
4.闭包&LEGB法则
LEGB含义解释：
• Local - 本地函数内部，通过任何方式赋值的，而且没有被global关键字声明为全局变量的变量；
• Enclosing - 直接外围空间(上层函数)的本地作用域，查找变量(如果有多层嵌套，则由内而外逐层查找，直至最外层的函数)；
• Global - 全局空间(模块XXX.py)，在模块顶层赋值的变量；
• Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找变量；
LEGB规定了查找一个名称的顺序为：local-->enclosing-->global-->builtin
总结：
. 闭包最重要的使用价值在于：封存函数执行的上下文环境；
. 闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中，也遵循LEGB规则逐层查找，直至找到符合要求的变量，或者抛出异常。