Python基础知识点回顾（2）

生成器：　　

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

简单来说：只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器。　　生成器是一类特殊的迭代器。

yield关键字有两点作用：

• 保存当前运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起
• 将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了return的作用

迭代器：

　　　　迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

　　　　我们已经知道可以对list、tuple、str等类型的数据使用for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代。

　　　　我们把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象（Iterable）

　　　　我们分析对可迭代对象进行迭代使用的过程，发现每迭代一次（即在for...in...中每循环一次）都会返回对象中的下一条数据，一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。那么，在这个过程中就应该有一个“人”去记录每次访问到了第几条数据，以便每次迭代都可以返回下一条数据。我们把这个能帮助我们进行数据迭代的“人”称为迭代器(Iterator)。

 

装饰器：

　　　　闭包：定义一个函数，在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包

　　　　　　

def line_conf(a, b):
    def line(x):
        return a*x + b
    return line

line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5))
print(line2(5))

这个例子中，函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值，
这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。
由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。

 

　　　　装饰器：不改变原有的代码，在代码运行期间动态增加功能的方式，称为装饰器。

# 定义函数：完成包裹数据
def makeBold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

# 定义函数：完成包裹数据
def makeItalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makeBold
def test1():
    return "hello world-1"

@makeItalic
def test2():
    return "hello world-2"

@makeBold
@makeItalic
def test3():
    return "hello world-3"

print(test1())
print(test2())
print(test3())

　　　　运行结果如下：

<b>hello world-1</b>
<i>hello world-2</i>
<b><i>hello world-3</i></b>