一、装饰器
1、器：代表函数，装饰器本质是函数，（装饰器他函数）
2、功能：为其他函数添加附加功能
3、原则：
（1）不能修改被装饰函数的源代码
（2）不能修改被装饰函数的调用方式
4、实现装饰器知识储备：
（1）函数即“变量”，定义变量就是把函数体赋值给函数名（函数引用基数内存回收）
（2）高阶函数
a、把一个函数名当作实参传给另一个函数
b、返回值中包含函数名
其中a不修改源代码，b不修改调用方式
（3）嵌套函数
在函数体内去声明一个函数（def）
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Willpower-chen # @blog: http://www.cnblogs.com/willpower-chen/ # # import time ''' 装饰器本质是函数，函数即‘变量’ ''' # #例子1 # def foo(): # time.sleep(3) # print('in the foo') # bar() # # foo() # #例子2 # def bar(): # print('in the bar') # def foo(): # time.sleep(3) # print('in the foo') # bar() # foo() # # # #例子3 # def foo(): # time.sleep(3) # print('in the foo') # bar() # def bar(): # print('in the bar') # foo() # # #例子4 # def foo(): # time.sleep(3) # print('in the foo') # bar() # foo() # def bar(): # print('in the bar') import time def timer(func): def recod(*args,**kwargs): start_time = time.time() func(*args,**kwargs) stop_time = time.time() run_time = stop_time - start_time print('调用%s 耗时 %s'%(func,run_time)) return recod @timer def test1(): time.sleep(3) print('in the test1') @timer def test2(name,age,sex): time.sleep(3) print('yourname is: ',name,age,sex) test1() test2('cjk','23','man')
二、生成器（generator）
1、生成器只有在调用时，才会生成相应的数据
2、生成器只记录当前位置
3、只有一个__next__()方法
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Willpower-chen # @blog: http://www.cnblogs.com/willpower-chen/ import time def consumer(name): while True: baozi = yield print(" 33[32m包子%s来了 33[0m,被%s吃了！！！ "% (baozi,name)) def produce(name): c = consumer('王') c2 = consumer('张') c.__next__() c2.__next__() print('%s准备做包子'%name) for i in range(10): time.sleep(3) print('%s做了两个包子'%name) c.send("韭菜馅") c2.send("牛肉馅") produce('咪咪')
三、迭代器
1、可直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象iterable
isinstance（）判断是否可迭代对象
2、可以被next（）函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器interator
3、list，dict，str编程iterator使用iter()函数
四、内置方法
1、匿名函数
（lambda n：print（n））（5）等价于
calc = lambada n：print（n）
calc（5）
2、filter（）过滤
res = filter（lambda n：n>5,range(10)）
for i in res:print(i)
五、json&pickle
1、json序列化与反序列化
（1）序列化 json.dumps()
（2）反序列化json.loads()
json只能处理简单的序列化，主要是不同语言之间的转换
2、pickle序列化与反序列化
只能在python中进行转化，支持更复杂的序列化