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装饰器
装饰器：装饰器名就是外层函数 @outer @outer fn = outer(fn) def fn(): pass def wrap(func): def inner(*args, **kwagrs): res = func(*args, **kwagrs) res = outer.inner() return res return inner def outer(func): def inner(*args, **kwagrs): pass res = func(*args, **kwagrs) pass # res return res return inner @wrap # fn = warp(fn) = wrap(outer.inner) = wrap.inner @outer # fn = outer(fn) = outer.inner def fn(）： 带参装饰器： def wrap(info): def outer(func): def inner(*args, **kwargs): print('拓展的新功能，可能也需要外界的参数%s' % info) res = func(*args, **kwargs) return res return inner return outer @wrap('外部参数') def fn(): 系统的wraps带参装饰器：改变inner的假指向，本质外界使用的还是inner，但是打印显示的是wraps中的函数 迭代器： 迭代器对象: 可以不用依赖索引取值的容器 可迭代对象：可以通过某种方法得到迭代器对象 迭代器优点：可以不用依赖索引取值 迭代器缺点：只能从前往后依次取值 迭代器对象：有__next__()方法的对象是迭代器对象，迭代器对象依赖__next__()方法进行取值 with open('1.txt', 'rb') as f: res = f.__next__() # 文件中的第一行内容 print(res) res = f.__next__() # 文件中的第二行内容 print(res) 直接用while True循环在迭代器对象中通过 __next__() 取值，终究会有取空的时候，取空再取值，报StopIteration异常 ls = [3, 1, 2, 3, 5] iterator = ls.__iter__() while True: try: print(iterator.__next__()) except StopIteration: # print('取空了') break for循环就是对while取迭代器对象的封装 for循环迭代器的工作原理： for v in obj: pass 1）获取obj.__iter__()的结果，就是得到要操作的 迭代器对象 2）迭代器对象通过__next__()方法进行取值，依次将当前循环的取值结果赋值给v 3）当取值抛异常，自动处理StopIteration异常结束取值循环 生成器： 生成器：自定义的迭代器对象 -- 就是用函数语法来声明生成器，用yield关键字取代return关键字来返回值，参数没有多少变化 总结：有yield关键字的函数，函数名() 不是调用函数，而是生成得到 生成器对象，生成器对象就是迭代器对象，可以通过 __next__() 进行取值， 执行流程: def fn(): yield 1 yield 3 yield 5obj = fn()obj.__next__() 从开始往下执行，遇到第一个yield停止，拿到yield的返回值obj.__next__() 从上一次停止的yield往下执行，在再遇到的yield时停止，拿到当前停止的yield的返回 ，直到无法获得下一个yield，抛StopIteration异常转载于:https://www.cnblogs.com/Fzhiyuan/p/10793579.html
