迭代器、生成器、装饰器以及for循环的本质

一、可迭代对象

什么是可迭代对象：

在数据类型的后面可以使用点加 __ iter __ (.__ iter __)来判断是不是可迭代对象

不是可迭代对象：

int float bool 函数对象

可迭代对象：

str list dict tuple set 文件对象

二、 迭代器对象

迭代器介绍：

迭代器即用来迭代取值的工具，而迭代时重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需的目标和结果，每一次对过程的重复称为一次 "迭代"，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值，单纯的重复并不是迭代

迭代器对象：

所有的可迭代对象在使用双下划线iter方法后都会变成迭代器对象，变成迭代器对象后继续使用__ iter __方法就没有效果了，但是可以执行。

判断迭代器对象的本质是查看内置方法中是否有__ iter __ 和 __ next __

迭代器对象的作用

优点：

1、提供了一种不依赖于索引取值的方式，正因为有迭代器的存在 我们的字典 集合才可以被 for 循环

2、惰性计算：迭代器对象表示的是一个数据流，可以只在需要时才去调用__ next __来计算出一个值，就迭代器本身来说，同一时刻在内存中只有一个值，因而可以存放无限大的数据流，而对其他容器类型，如列表，需要把所有的元素都放在内存中，受内存大小的限制，可以存放的值的个数是有限的。

缺点：

1、除非取尽，否则无法获取迭代器的长度

2、只能取下一个值，不能回到开始，更像是'一次性的'，迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽，否则就会停留在某个位置，等待下一次调用next; 若是要再次迭代同个对象，你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象，如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器，必然只有会一个循环能取到值

迭代器对象实操：

s1 = 'hello'	# 可迭代对象
res = s1.__iter__()  # 迭代器对象
print(res.__next__())  # 迭代取值 for循环的本质

这里需要注意，如果__next__取不到值就会报错。

注意事项

1、可迭代对象调用__ iter __会称为迭代器对象

2、迭代器对象如果还调用__ iter __不会有任何变化 还是迭代器对象本身

3、由于 __ iter __ __ next __写起来复杂，所以使用中会出现iter()和next()这两种形式

三、for循环的本质

for循环的结构：

for 变量名 in 可迭代对象：

循环体代码

现在我们可以知道for循环只是把字典、集合这类数据进行了__ iter __ 和 __next __操作进行一次次取值，流程如下：

1. 先将in 后面的数据用 __ iter __转变成迭代器对象
2. 一次让迭代器对象调用 __ next __ 取值
3. 一旦 __ next __ 取不到值报错 for循环会自动捕获并处理

四、装饰器

1.什么是装饰器

在 Python 中，装饰器（Decorator）是一种特殊的语法，用于修改函数或类的行为。装饰器可以在不修改原始函数或者类的代码的情况下，向其添加新的功能或修改其行为。
装饰器本质上是闭包函数，它接受一个函数或类作为参数，并返回一个新的函数或类。

装饰器可以用于很多方面，例如：

在函数执行前后添加日志或者计时器
缓存函数的结果，以避免重复计算
检查函数参数的类型和值是否符合预期
为函数添加重试、重载或异常处理机制
修改类的行为，例如添加属性或方法

装饰器是Python语言中一个强大特性，它可以使代码更简介，可读性更好、可维护性更强、并且可以在不修改源代码的情况下实现额外的功能

2.装饰器的本质

装饰器的本质是闭包函数。装饰器是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个函数。==当装饰器被应用到一个函数时，它实际时将该函数作为参数传递给装饰器函数，并用装饰器函数返回新的函数替换原函数。