本阶段我们将了解Python是如何管理内存的，学习内存管理让我们掌握python的运行机制；
并且在python中有许多函数式编程的特性，比如闭包，装饰器和生成器，这些都是一些比较难掌握的概念，但面试会经常遇到。
1.生成器与列表的对照使用
在Python中， 一边循环一边计算的机制， 称为生成器： generator
创建生成器: G = ( x*2 for x in range(5))
可以通过 next(生成器) 函数获得生成器的下一个返回值
没有更多的元素时， 抛出 StopIteration 的异常
生成器也可以使for 循环，因为生成器也是可迭代对象
这不就是元祖那个推导式吗
需要新的数字，就生成一个新的，不同于列表，需要一下子全出来，
更占用内存
time.clock
%d 是字节吗？
sys.getsizeof()
生成器：generator
老母鸡下蛋比喻法：列表是直接杀了了取卵，生成器通过next让它下蛋
但我还是不知道拿来干嘛呀，只是为了减少内存吗？性能优化吧
生成器和列表推到就只是差括号 和中括号而已
next（g） g.__next__（）底层原理是一样的
g.send(None )
2.生成器的其他生成方式以及元素的遍历方式
生成器就是你要多少我就给你多少，我不会直接的存储所有
生成器与列表比较
"""
生成器：
什么是生成器？
genterator
记录一个算法，可以一遍循环，一遍计算的一种机制
生成器的作用？
存储1-10000中所有的偶数
1.list
列表推导公式
更加耗时
更加开销系统内存
2.生成器
存储数据(存数的算法)
使用生成器的好处？
1.时间
2.内存开销
使用生成器？
创建生成器： 1. g =( x for x in range(10))
"""
生成器的其他生成方式：
1.g = (x for x in range(5))
2. 包含yield关键的函数，为生成器
yield
用在函数中
生成器可以生成的元素的访问以及注意事项：
1.next(g)
2.for循环变量
3.g.__next__()
4.g.send()
使用send()访问的时候，首个元素必须给None参数,后续元素，可以给任意参数
超出生成器生成数据的范围：StopIteration
"""
3.迭代器的使用
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
可以使用isinstance(对象,Iterator)判断对象是否为迭代器
迭代器（Iterator）
如何判断对象是可迭代对象（Iterable）
print(isinstance(list1,Iterable))
4.闭包的定义和使用
"""
闭包：
什么是闭包？
函数
如何创建闭包？
1.嵌套函数定义(外部函数，内部函数)
2.内部函数使用外部函数中定义的变量
3.外部函数一定要有返回值，返回内部函数名
如何使用闭包？
funcIn = funcOut(a)
result = funcIn(b)
print(result)
5使用闭包完成求两点之间的距离
math.sqrt 开方
%d 是整数的 %g是浮点数
6.使用闭包添加日志功能的引入
"""
闭包的特殊用途：
1.可以在不修改现有功能源码的前提下，增加新的功能
日志功能（统计访问事件，访问功能，写到日志文件中），权限验证（下载之前，验证当前账户是否为会员）
开闭原则：
开放： 添加功能
关闭： 修改源代码
"""
import time
#定义一个记录日志的函数:将访问事件以及访问的函数名写入到文件中(log.txt)
def writeLog(func):
try:
file = open('log.txt', 'a', encoding='utf-8')
#写入相关数据信息(访问的函数名，访问的时间)
file.write(func.__name__)
file.write(' ')
#写入访问时间
file.write(time.asctime())
file.write('
')
except Exception as e:
print(e.args)
finally:
#关闭文件
file.close()
#闭包
def funcOut(func):
def funcIn():
#新增功能
writeLog(func)
func()
return funcIn
def func1():
print("我是功能1")
def func2():
print("我是功能2")
#闭包的调用
func1 = funcOut(func1)
func2 = funcOut(func2)
func1()
func2()
开闭原则：是指当别人写好了代码，但是我要新增功能怎么办呢？我又不能修改人家的代码
添加功能一般在不修改被人的代码情况下
7.使用闭包实现不修改源码添加功能
与闭包关联紧密，很多时候，二者结合是用
加了装饰器之后就不用写使用闭包的第一句话了 其实他们实行的效果是一样的
要执行的函数 = 外部函数（要执行的函数） 返回内部函数名
对呀，装饰器只是让我们调用闭包更简洁更方便
@外部函数名
概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能
装饰器就是装饰原函数的吗？源代码的基础上添加一些东西
def func(fn):
# 需要有参数，*args,**kwargs
def func_in(*args,**kwargs):
print("记录日志")
print('访问方法:'+fn.__name__)
# 需要有参数，*args,**kwargs
xx = fn(*args,**kwargs)
# 需要有返回值
return xx
return func_in
# 待装饰函数：无参数，无返回值
@func
def test1():
print("test1")
test1()
@func
def test2():
return "Hello"
print(test2())
@func
def test3(a):
print('a=%d'%a)
test3(1)
12.Python动态添加属性（对象属性，类属性）
setattr（p1,'gender','男’）
对象是可以调用类属性的
对象属性是属于该对象的属性
而类属性不一样
13.Python动态添加方法（对象方法，静态方法）
如何让一个函数称成为类的实例方法、
实例方法也是一样的，属于该对象
import types
p1.study types.MethodTye(study.p1)
静态方法是都可以使用的 静态方法不用上面那个步骤了 直接加@staticmethod
直接将函数变成类的方法
类方法的第一个参数是cls @classmethod
给的是函数名？？？？
"""
Python
动态语言 ：
可以在运行时，改变类的结构
添加属性:
添加对象属性：
对象名.属性名 = 值
setattr(对象,属性,值)
添加类属性
类名.属性名
添加方法
添加对象方法(实例方法，成员方法)
import types
p1.study types.MethodType(study,p1)
注意：添加后的方法，只能p1调用，其他对象不可以
添加静态方法
@staticmethod
类名.静态方法名 = 定义的函数名
添加类方法
@classmethod
类名.类方法名 = 定义的函数名
注意：
类名.类方法名 = 定义的函数名()
后边为定义的函数名 而不是 定义的函数名()
强类型语言 ：
变量的类型，运行时决定
变量的类型在运行之后，可以任意变量，不需要强制转换
"""
14.__alots__的对动态添加属性及方法的限制作用
函数式式编程：指的是内建 函数吗？？
range（10,-1，-1） 步长为负一的是每次增加数（-1）
偏函数partial 对函数进行深加工 就比如从新定义int（）函数，直接可以写进制数的转换
functools之wraps的使用：原函数对象的指定属性复制给包装对象
打印名字：__name__
打印文档：__doc__
如何解决闭包函数中我想需要的是原来的真正的函数名呢？？？
在内部函数上加@wraps（func原函数）就可以了现在的内部函数就是原函数了
这个内建函数之map的使用 还是上次看到过 但是没用过
意思表示映射 就是说在地图上的每一个地址都对应现实中的真实位置，这种关系就是映射
map（func，*iterabale）---》map object 返回的应该是一个迭代器
匿名函数处理吗？？lambda x：x*2
functools 之reduce函数的使用：我感觉和map差不多 只是返回值前者是迭代器而后者是求和的总数 他们的参数是一样的
内建函数值filter的使用 卧槽是过滤器
it1 = filter（lambda x:x！=0，list1）
for i in it1:
print(i) 这些什么functools 的函数都是针对函数来使用的吧
内建函数之sorted（）的使用
list2 = sorted（list，key = lamdba x：（x<0,abs(x)））
这个key=后面要跟函数吗
列表中自定义对象的排序；
有介绍了几个函数的使用吧
"""
元类：
什么是元类？
动态创建类
元类->类
类->对象
用途？
可以动态创建类
如何使用？
type()
1.查看目标对象的数据类型
2.可以使用type，动态创建类
语法:
类 = type(类名,(父类...),{属性，方法})
"""
通过type动态创建的类是没有初始化__init__的 所以可能调用属性的时候是父类的
为什么要跟我讲这个元--使用type动态创建类
类装饰器的作用：会调用__init__ __call__ 所以把要写的东西放在__call__中
什么是对象池呢？就是python中的的对象都在这个对象池中存
数字和字符串类型来处理 超过这个【-5,256】范围的都是放在大整数池的
intern机制
每个单词（字符串），不夹杂空格或者其他符号，默认开启intern机制，共享内存考引用计数决定是否
销毁 这是内存优化机制的
内存管理这个东西很奇妙啊 内存泄露是指不能及时的释放内存，内存占满了，系统运行就会变慢
python中采用了计数机制为主和隔代回收辅助