Python中的迭代器和生成器，以及装饰

一、迭代器

　　　它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们到底是如何实现的这并不重要。

　　迭代器是访问集合内元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问一遍后结束。

　　(1)迭代器的四大特性

　　　　1.跌代集合，字符串，有序依次---------即有可迭代对象

　　　　2.线程不安全的，多线程访问同一个集合修改报错。

　　　　3.对于无法随机访问的数据结构，迭代器是唯一选择

　　　　4.只迭代当前元素，迭代前后均可不存

　　（2）迭代器的使用

　　　　lst = range(2)

　　　　　　 it = iter(lst)

　　　　　　 print( it)

　　　　　　输出：<listiterator object at 0x00BB62F0>

　　　　　　print(it.next())   #输出：0

　　　　　　print(next(it))　#输出：1

　　（3） python中in后面自动就会生成迭代器对象

　　　　　　for idx, ele in enumerate(lst):

   　　　　　　 print idx, ele

二、生成器

　　　　生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。

　　　　特性：

　　　　　　　　1.推导 +(x+1 for x in lst) =生成器表达式，返回迭代器，外部括号用于参数时可省略

　　　　　　　　2.或者yield ：生成 且 只生成一次,且停止到此

　　（1）生成器的基本代码

　　　　　def get_0_1_2():

　　　　　　　　 yield 0

　　　　　　　　 yield 1　　

　　　　　　　　 yield 2

　　　　　　print( get_0_1_2)

　　　　　　输出：<function get_0_1_2 at 0x00B2CB70>

　　　　（2）调用生成器函数将返回一个生成器:

　　　　　　generator = get_0_1_2()

　　　　　　print( generato)

　　　　　　输出：<generator object get_0_1_2 at 0x00B1C7D8>

　　　　　　print(generator.next())　　输出：0

　　　　　　print(generator.next())　　输出：1

　　　　　　print(generator.next())　　输出：2

三、闭包

定义：闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即：闭包=函数+引用环境)

闭包从表现形式上解释为：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。

　　　　#含有内部函数--闭包

def FunX(x):
    print("开始")
    def FunY(y):
        print("计算")
        return x*y
    return FunY
a=FunX(3)#返回的时内部函数FunY
b=a(5)
print(b)

输出：15

　　FunY在FunX函数的代码块中定义。我们称FunY是FunX的内部函数。

　　在FunY的局部作用域中可以直接访问FunX局部作用域中定义的变量。
简单的说，这种内部函数可以使用外部函数变量的行为，就叫闭包。

四、装饰器

Python将一切视为 objec t的子类，即一切都是对象，因此函数可以像变量一样被指向和传递。

def diguo():
    print("地锅50")
    return 50
def doupi(fn):
    def jia():
        print("豆皮10")
        return fn()+10
    return jia
def xiang(fnn):
    def jia():
        print("香菜")
        return fnn()+5
    return jia
aa=doupi(xiang(diguo))
print(aa())

下一篇博客将详细讲解闭包和装饰器。