三器（装饰器，生成器，迭代器）

1. 装饰器

2. 生成器

3. 迭代器

1. 装饰器

　　什么是装饰器?

　　　　装饰器本质是函数，用来给其他函数添加新的功能

　　　　特点：不修改调用方式、不修改源代码

　　装饰器的应用场景？　

　　　　用户认证，判断用户是否登录

　　　　计算函数运行时间（算是一个功能、在项目里用的不多）

　　　　插入日志的时候

　　　　redis缓存

　　为什么使用装饰器？

　　　　结合应用场景说需求

　　　　比如提高代码复用性，节省内存空间

　　如何使用装饰器？

　　　　装饰器求函数运行时间

 1 import time
 2 def timer(func):   #timer(test1)  func=test1
 3     def deco(*args,**kwargs):
 4         start_time = time.time()
 5         func(*args,**kwargs)      #run test1
 6         stop_time = time.time()
 7         print("running time is %s"%(stop_time-start_time))
 8     return deco
 9 
10 # @timer     # test1=timer(test1)
11 def test1():
12     time.sleep(3)
13     print("in the test1")
14 test1()

　　　　三级装饰器

 1 #! /usr/bin/env python
 2 # -*- coding: utf-8 -*-
 3 import time
 4 def auth(auth_type):
 5     print("auth func:",auth_type)
 6     def outer_wrapper(func):
 7         def wrapper(*args, **kwargs):
 8             print("wrapper func args:", *args, **kwargs)
 9             print('运行前')
10             func(*args, **kwargs)
11             print('运行后')
12         return wrapper
13     return outer_wrapper
14 
15 @auth(auth_type="local") # home = wrapper()
16 def home():
17     print("welcome to home  page")
18     return "from home"
19 home()

2. 生成器

　　什么是生成器?

　　　　生成器就是一个特殊的迭代器

　　　　一个有yield关键字的函数就是一个生成器

　　　　　　生成器，是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。

　　　　　　对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。

　　生成器哪些场景应用？

　　　　生成器是一个概念，我们平常写代码可能用的并不多，但是python源码大量使用

　　　　比如我们tornado框架就是基于生成器+协程

　　　　在我们代码中使用举例

　　　　比如我们要生成一百万个数据，如果用生成器非常节省空间，用列表浪费大量空间

1 import time
2 t1 = time.time()
3 g = (i for i in range(100000000))
4 t2 = time.time()
5 lst = [i for i in range(100000000)]
6 t3 = time.time()
7 print('生成器时间：',t2 - t1)  # 生成器时间： 0.0
8 print('列表时间：',t3 - t2)    # 列表时间： 5.821957349777222

　　为什么使用生成器

　　　　节省空间

　　　　高效

　　如何使用?

 1 #!/usr/bin/python
 2 # -*- coding: utf-8 -*-
 3 def read_big_file_v(fname):
 4     block_size = 1024 * 8
 5     with open(fname,encoding="utf8") as fp:
 6         while True:
 7             chunk = fp.read(block_size)
 8             # 当文件没有更多内容时，read 调用将会返回空字符串 ''
 9             if not chunk:
10                 break
11             print(chunk)
12 path = r'C:aaalutingedc-backend	ttt.py'
13 read_big_file_v(path)

3. 迭代器

　　什么是迭代器？

　　　　迭代器是访问集合内元素的一种方法

　　　　　　总是从集合内第一个元素访问，直到所有元素都被访问过结束，当调用 __next__而元素返回会引发一个，StopIteration异常
　　　　有两个方法：_iter_ _next_

　　　　　　_iter_ : 返回迭代器自身

　　　　　　_next_: 返回下一个元素

　　应用场景

　　　　一些可以直接利用的迭代器

1 无线迭代器生产：
2     无线迭代器------> from itertools import count(接受俩个参数起点和步长)
3     每次调用count都是2从1递增，将所有的基数打印出来，如果说你的内存足够大的话，可以无限迭代下去（可以使用for循环或者next测试），这里推荐使用next，因为它比较直观。

　　　　手机号(count)

　　　　cycle(塞口)，每次调用都会字符串下一个值创建出来，而创建完最后一个，他会返回到开头，像一个圈状的数据类型不停去创建一个新的值

　　有限迭代器

1 iter()
2 from itertools import islice
3 islice(iterable,stop) 接受参数（可迭代对象，终点值）
4 islice(iterable,start,stop[,step]) 接受参数（可迭代对象，索引，也可以加步长）

　　基于可迭代对象创建 iter（）

　　使用islice方法

　　自定义迭代器（斐波那契数列）