装饰器，生成器，迭代器

装饰器：　　
　　器：代表函数
　　装饰：装饰其他函数

　　装饰器原则：
　　　　不能修改被装饰函数的源代码
　　　　不能修改被装饰函数的调用方式

　　实现装饰器：
　　　　1 函数即变量 （匿名函数没有函数名，使用完就会被回收）
　　　　2 高阶函数
　　　　　　a：把一个函数名当做实参传给另外一个函数
　　　　　　b：返回值中包含函数名
　　　　3 嵌套函数
　　　　　　a：在函数体内用def声明一个函数

　　　　4 闭包:函数接受的参数可以传递给内嵌函数里

　　一个简单的装饰器：

　　　　def timer(func):
　　　　　　def test2(*args): # 可变参数能接收不一样的环境
　　　　　　　　start_time = time.time()
　　　　　　　　func(*args)
　　　　　　　　end_time = time.time()
　　　　　　　　print("时间间隔是: --> %s " % (end_time - start_time) )
　　　　　　return test2　　　　# 返回的一定是函数名， 不能带(), 否则会出错


　　　　　　@timer
　　　　　　def test1():
　　　　　　　　time.sleep(3)
　　　　　　　　print('in test1')

 

　　用法：

　　　　在要被装饰的函数前加上@装饰器名, 这句话相当于test1 = timer(test1)

列表生成式：
　　[ i*i for i in range(10) ]

生成器：
　　分为列表生成器和函数生成器
　　　　注意, 生成器只能迭代一次, 使用完了就完了, 在处理超大数据的时候合适
　　列表生成器：
　　　　将列表生成器的中括号换成小括号
　　　　　　( i*i for i in range(10) )

　　与list的区别；
　　　　调用时候才生成, 特别快, 不使用不占内存
　　　　不支持切片
　　　　只记录当前位置, __next__()方法

　　函数生成器：
　　　　yield：返回一个值, 此时程序等待下次调用, 处于挂起状态
　　　　send：可以给yield传值

　　生成器的例子：

import time

def consumer(name):
    print("ready for beef")
    while True:
        beef = yield
        print("beef %s comes, eaten by %s" % (beef, name))


def producer(name):
    c1 = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c1.__next__()
    c2.__next__()
    print("doing meet beef")
    for i in range(3):
        time.sleep(1)
        print("1 beef made, 2 copule")
        c1.send(i)
        c2.send(i)


producer("hinimix")

迭代器：
　　生成器是迭代器(Iterator), list,dict,str是可以迭代的, 但是不是迭代器
　　迭代器转换iter()

　　注意
　　　　凡是可作用与for循环的都是Iterable类型
　　　　凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,