python 装饰器，生成器，迭代器

装饰器

作用：当我们想要增强原来已有函数的功能，但不想(无法)修改原函数，可以使用装饰器解决
使用：
- 先写一个装饰器，就是一个函数，该函数接受一个函数作为参数，返回一个闭包，而且闭包中执行传递进来的函数，闭包中可以在函数执行的前后添加一些内容。
- 在需要装饰的函数前添加@装饰器名就可以使用了，如：
```
@zhuangshiqi
def show():
    pass
```
  - 再使用原函数时，就已经是装饰过的了

示例1：无参无返回值


def shuai(func):
    def wrapper():
        print('拉风的墨镜')
        func()
        print('脚穿大头鞋')
    return wrapper

@shuai
def mugai():
    print('木盖，屌丝一枚')

mugai()

示例2：带参函数的装饰器


# 带参函数的装饰器
def zhuangshiqi(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('今天天气不错，出门就打到车了')
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@zhuangshiqi
def test(n):
    print('我的幸运数字为：{}'.format(n))

test(7)

示例3：带参有返回值的装饰器


def zhuangshiqi(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs) + 10
    return wrapper

@zhuangshiqi
def pingfang(n):
    return n*n

print(pingfang(4))

生成器(generator)

列表生成式，可以快速的生成列表


# 数据量非常小，内存占用不大
l = [i for i in range(10)]

# 数据量特别大时，会造成内存占用突然增大
l2 = [i for i in range(10000)]

为了解决内存突然增大问题，python引入了生成器

产生方式：

将列表生成式的[]改为()


# 数据量非常小，内存占用不大
l = [i for i in range(10)]

# 数据量特别大时，会造成内存占用突然增大
# l2 = [i for i in range(10000)]
# 生成器
l2 = (i for i in range(2))

print(type(l))
print(type(l2))

# 可以转换为列表
# print(list(l2))

# 使用next获取生成器中值，一次一个，遍历结束会报错StopIteration
# print(next(l2))
# print(next(l2))
# print(next(l2))

# 可以使用for-in遍历
for i in l2:
    print(i)

通过在函数中使用yield关键字


def test(n):
    l = []
    for i in range(1, n+1):
        l.append(i)
    return l

# print(test(5))

def test2(n):
    for i in range(1, n+1):
        yield i
 
t = test2(5)

for j in t:
    print(j)

特性：

可以使用next获取数据，一次一个，结束时会报错
只能遍历一遍
可以转换为列表
可以使用for-in遍历

迭代器(Iterator)

定义：就是可以使用for-in进行遍历，并且可以使用next依次获取元素的对象
说明：
- 生成器就是一种特殊的迭代器
- 判断是否是迭代器
```
from collections import Iterator

l = (i for i in range(10))
print(isinstance(l, Iterator))
```
- 字符串、列表、元组、集合、字典等都不是迭代器，他们都是可迭代对象。

可迭代对象

定义：可以使用for-in遍历的对象，我们都称之为可迭代对象

判断一个对象是否是可迭代对象


from collections import Iterable
print(isinstance(l, Iterable))
print(isinstance(lt, Iterable))

iter函数

作用：将可迭代对象转换为迭代器

使用：

lt2 = iter(lt)
print(isinstance(lt2, Iterator))