python 生成器，迭代器，闭包，装饰器

1.生成器，迭代器，闭包，装饰器的优点

生成器就是一类特殊的迭代器

迭代器的优点也即生成器的优点：

1、节约内存。python在使用生成器时对延迟操作提供了支持。

2、迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的。

装饰器就是一类特殊的闭包

闭包的优点：可以实现代码复用性，防止代码冗余，就是让这些变量的值始终保持在内存中，不会在调用后被自动清除。

装饰器的优点：1.在不修改原功能模块代码前提下，还能增加新的功能

2.可以实现代码复用性，防止代码冗余（装饰器就是一类特殊的闭包）

2.生成器，迭代器，闭包，装饰器的特点

在python中创建生成器

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在python中，有两种创建生成器的方式：

1、生成器表达式

类似与列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表。

使用列表推导，将会一次返回所有结果：

1 li=[i**2 for i in range(5)]
2 print(li)
3 
4 [0, 1, 4, 9, 16]
5 [Finished in 0.3s]

将列表推导的中括号，替换成圆括号，就是一个生成器表达式：

1 li=(i**2 for i in range(5))
2 print(li)
3 for x in range(5):
4     print(next(li))

<generator object <genexpr> at 0x0000000001E18938>
0
1
4
9
16
[Finished in 0.3s]

2、生成器函数

常规函数定义，但是使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句每次返回一个结果，但每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。

我们下面来看一个例子。下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数。

def odd():
    n=1
    while True:
        yield n
        n+=2
odd_num=odd()
count=0
for o in odd_num:
    if count >=5:
        break
    print(o)
    count += 1

输出结果为：

1 1
2 3
3 5
4 7
5 9
6 [Finished in 0.3s]

上面的函数中，yield是必备的，当一个普通函数中包含yield时，系统会默认为是一个generator。

什么是闭包？

内部函数对外部函数作用域里变量的引用（非全局变量），则称内部函数为闭包。

闭包三要素：

　　　　　　1、嵌套函数　

　　　　　　2、变量的引用

　　　　　　3、返回内部函数

举例如下：

#定义一个嵌套函数（要素1）
def test(num):
    def test_in(num_in):
        #内部函数引用外部函数的变量(非全局变量)（要素2）
        print("sum = %s"%(num + num_in))
        #返回的结果可以被打印出来
        return num,num_in
    #返回内部的函数（要素3）
    return test_in
#这里的rtn就是test_in
rtn = test(10)
print(rtn)
#内部函数test_in传参
print(rtn(20))

输出结果为：

1 <function test.<locals>.test_in at 0x000000000220E378>
2 sum = 30
3 (10, 20)
4 [Finished in 0.3s]

什么是装饰器（decorator）？

装饰器其实就是一个闭包，把一个函数当作参数然后返回一个替代版函数。

装饰器有2个特性：
　　1、可以把被装饰的函数替换成其他函数

　　2、可以在加载模块时候立即执行

举例如下：

　　A、装饰器对无参数函数进行装饰：

#装饰器本质就是一个闭包，
#将函数当成参数传进去
def deco(fun):
    def inner():
        print("你想进行的操作1")
        print("你想进行的操作2")
        fun()
    return inner
#@deco是一个“语法糖”
@deco # 等价于 test = deco(test)
def test():
    print("test函数的操作")
#这个test已经被装饰了，不是原来的test
test()
#test()等同于如下操作：
#rtn = deco(test)
#rtn()

输出结果为：

1 你想进行的操作1
2 你想进行的操作2
3 test函数的操作
4 [Finished in 0.3s]

python 生成器，迭代器，闭包，装饰器

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