闭包函数; 迭代器

一. 函数名的应用(第一类对象)
　　函数名的命名规范和变量是一样的.
　　函数名其实就是变量名.

函数是第一类对象，即函数可以当作数据传递

 1, 可以被引用
 2, 可以当作参数传递
 3, 返回值可以是函数
 4, 可以当作容器类型的元素

#可以作为列表中的元素进行存储.
def func1():
pass
def func2():
pass
lst = [func1, func2]
for el in lst:
el()

#可以作为参数传递给函数.
def func():
　　pass
def proxy(fn):
fn()
proxy(func)

#可以作为函数的返回值
def func():
def inner():
　　pass
return func()

inner()


二,闭包函数

　　闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，
这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域(在内层函数中访问外层函数的局部变量)

#好处:
     1. 保护你的变量不受外界影响
     2. 可以让变量常驻内存
#写法:
def outer():
      a = 10    #   常驻内存,  为了inner执行的时候有值.

　　　def inner(): 

　　　　　　print(a) 

     return inner

           #     调用时间不定

#查看是否为闭包函数

print(inner.__closure__) # 如果打印的是None. 不是闭包. 如果不是None, 就是闭包



　　应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）

 from urllib.request import urlopen

    def index(url):
        def get():
            return urlopen(url).read()
        return get

    baidu=index('http://www.baidu.com')
    print(baidu().decode('utf-8')

三, 迭代器

1,概念

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
    print('===>') 
    
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
    print(l[count])
    count+=1

2、为何要有迭代器？
　　对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、

文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器

3、什么是可迭代对象？

　　可迭代对象: Iterable, 里面有__iter__()可以获取迭代器, 没有__next__()
　　迭代器: Iterator, 里面有__iter__()可以获取迭代器, 还有__next__()

　可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__

　　可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()

4、注意：
　　迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象
将可迭代对象变为迭代器：
　用iter()函数或调用__iter__()方法--
　　iter([])
　　[].__iter__()

　5,迭代器的优缺点

#优点：
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算，节省内存
#缺点：
  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

for 循环的内部机制

1. 首先获取到迭代器.
 2. 使用while循环获取数据
 3. it.__next__()来获取数据
 4. 处理异常 try:xxx   except StopIteration:

 it = xx.__iter__()
    while 1:
        try:
            data = it.__next__()
                xxxxxx
        except StopIteration:
            break