一.高级函数
1.把一个函数名当作实参传给另一个函数
2.返回值包含函数名
>>> def bar():
... print ("in the bar")
...
>>> def foo(func):
... res=func()
... return res
...
>>> foo(bar)
in the bar
二.嵌套函数
在函数中定义另一个函数
三.装饰器
装饰器本质上是函数，作用是装饰其他函数，就是为其他函数添加附加功能。
原则1：不能修改被装饰函数的源代码
原则2：不能修改被装饰函数的调用方式
函数及变量：
>>> def bar():
... print("in the bar !")
>>> bar()
in the bar !
>>> f=bar
>>> f
<function bar at 0x7f0b3bddba60>
>>> bar
<function bar at 0x7f0b3bddba60>
>>> f()
in the bar !
高阶函数+嵌套函数-》装饰器
import time
def timer(func):
def deco(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
func(*args,**kwargs)
stop_time=time.time()
print("the func run time is {time}".format(time=stop_time-start_time))
return deco
@timer #test1=timer(test1)
def test1():
time.sleep(2)
print('in the test1')
@timer
def test2():
time.sleep(2)
print('in the test2')
test1()
test2()
in the test1
the func run time is 2.000096321105957
in the test2
the func run time is 2.0006771087646484
四.生成器
1.生成器只有在调用的时候才会生成相应的数据
2.只记录当前的位置，只有一个__next__方法
3.生成generator:
(1)把列表生成器的[],变为()
>>> L=[x*x for x in range(4)]
>>> L
[0, 1, 4, 9]
>>> g=(x*x for x in range(4))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x7f0b3bde6e60>
>>>
(2)如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator
def fib(max):
n,a,b=0,0,1
while n< max:
yield b
a,b=b,a+b
n+=1
return "done"
f=fib(6)
print(f)
D:ProgramsPythonPython35-32python.exe E:/python/pylearn/oldboy/dayn/day4/genetor2.py
<generator object fib at 0x01BA17E0>
4.还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
import time
def consumer(name):
print("%s 准备吃包子啦！" %name)
while True:
baozi=yield
print("包子[%s]来了，被[%s]吃了"%(baozi,name))
def producer(name):
c=consumer("A")
c2=consumer("B")
c.__next__()
c2.__next__()
print("老子开始准备做包子啦！")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了1个包子，分两半！")
c.send(i)
c2.send(i)
producer("alex")
运行结果：
A 准备吃包子啦！
B 准备吃包子啦！
老子开始准备做包子啦！
做了1个包子，分两半！
包子[0]来了，被[A]吃了
包子[0]来了，被[B]吃了
做了1个包子，分两半！
包子[1]来了，被[A]吃了
包子[1]来了，被[B]吃了
四.迭代器
可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
*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：Iterator
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的