Python面试必考：装饰器、迭代器、生成器
python面试三大器：
- 迭代器
- 生成器
- 装饰器 : @skip类似于这种
迭代器：
迭代：for 循环从列表[1,2,3]中取元素，这种遍历过程就被称作迭代
可迭代的对象有：字符串、元祖、列表、字典这类集合元素可以进行迭代处 可迭代的对象里面
a = [1, 2, 3]
for i in a:
print(i)上述例子中，for 循环怎么知道谁是可迭代的对象呢？换个说法，我们的对象需要满足什么样的条件，就可以被for循环一个一个的取出来呢？我们就必须满足for的要求，这个要求就叫做“协议”！！
所谓协议就是类的内部实现了_iter()__和__next()__方法这两个魔法方法或者特殊方法，
只要实现了这两个特殊方法，这个对象就是可迭代的对象。可以被循环可以被迭代
当执行一个for循环的时候，迭代一个列表时，底层到底做了什么呢，
调用可迭代对象__inter__方法返回一个迭代器对象，(iterator)
不断调用迭代器__next__方法返回元素
直到迭代完成后，处理StopIteration
我们用上述方法实现一下：
a = [1, 2, 3]
aa = iter(a)
while True:
print(next(aa))结果：
改进，使用try，catch捕获异常
a = [1, 2, 3]
aa = iter(a)
while True:
try:
print(next(aa))
except StopIteration:
break和for循环的结果一样：效率比for循环高一点
iter() : 这个方法可以把任何一个可迭代对象转成迭代器，然后使用next的方法去循环取元素
迭代器(Iterator) : 迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，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，迭代器往前不会后退！！
类型转换：
- 可迭代对象 ————>迭代器 iter()
- 迭代器 ----------> 集合数据类型list() tuple() str()
如何把一个迭代器转回成一个列表或者字典呢？？？？？？python 的高阶函数经常有，例子
a = [1, 2, 3]
print(map(lambda x: x ** 2, a))结果，
为什么返回了迭代器，而不是一个列表呢 ? 会的到一个迭代器对象，而不是内容本身，惰性算法推倒时，会节省大量的内存空间，用一个生产一个，好处就是，执行效率高、节省内存资源、提升语言的性能
在python2 中会直接得到1，4，9，但是在python3中就不是这样了，返回的是一个迭代器
为什么python中返回一个迭代器而不是列表？？
迭代器是不会占用内存空间的，返回的是一个列表式，是一个算法，告诉你数据是怎么生成的，需要的时候会被执行生成
for i in map(lambda x: x ** 2, a):
print(i)返回：
1
4
9
python3最重要的变更是：返回迭代器，而不是内容本身，节省内容空间，提升语言性能
判断一个对象是否是迭代器或可迭代对象
from collections.abc import Iterator, Iterable
xx = [1, 2, 3]
bb = map(lambda x: x ** 2, xx)
print(isinstance(xx, Iterable))
print(isinstance(xx, Iterator))
print(isinstance(bb, Iterable))
print(isinstance(bb, Iterator))结果：
应用场景
- 迭代器是惰性计算的程序流，他没有数据，你需要下一个元素，它就按照算法给你计算出下一个元素返回，等到无法计算出下一个元素 时，将引发StopIteration异常，所以可迭代对象只能表示有限的元素个数，而迭代器甚至可以表示整个自然数集合。 --节省内存空间
- 循环用到的range(),其实就是一个迭代器，比如range(1000)，不是生成一个1000个元素的集合，而是内置了next函数，逐个生成
- 文件调用的时候，file.readlines(),是返回了一个列表，而for line in file:则是迭代器中逐行前进，也是内置了next函数
如何定义一个可迭代的对象？？例子
class Classes(object):
"""
班级类
"""
def __init__(self, number):
self.number = number
self.students = []
self.n = 0
def add(self, name, age):
self.students.append((name, age))
a = Classes('1-1')
a.add('张三', 7)
a.add('李四', 3)
for i in a:
print(i)结果提示，这个对象不是可迭代的
现在我们改动一下，把他改成一个可迭代对象如图：
实现__iter__和__next__方法的对象都是迭代器，__iter__返回的是迭代器自身，__next__返回容器的下一个数值
class Classes(object):
"""
班级类
"""
def __init__(self, number):
self.number = number
self.students = []
self.n = 0
def add(self, name, age):
self.students.append((name, age))
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.n < len(self.students):
n = self.n
self.n += 1
return self.students[n]
else:
raise StopIteration
a = Classes('1-1')
a.add('张三', 7)
a.add('李四', 3)
for i in a:
print(i)
结果：
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生成器
解释：通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是受到内存的限制，列表容量肯定式有限的，而且我们创建100万个元素的列表，不仅占用很多内存空间，如果我们访问前几个，那么后面很大的内存空间白白浪费了，
所以如果列表元素可以按照某种算法推算出来，我们是否可以在循环的过程中不断推断后续的元素
这样可以不必创建完整的list，从而节省很大的空间，在python中一边循环一边计算的机制，被称为生成器
生成器也是一种迭代器，但是只能对其迭代一次，这是因为他们并没有把所有的值存储在内存中，而是运行时生成值
列表生成式，一行表示出来，以下等价
a = [i for i in range(0, 10)]
a = []
for i in range(0,10):
a.append(i)生成器的一个例子：
# 列表生成器
a = [i for i in range(0, 10)]
print(type(a))
# 生成器表达式
b = (i for i in range(0, 10))
print(type(b)) 打印结果：
当生成算法比较复杂时，我们需要准备一个函数，生成器函数，用yield代替return：
- 把函数的结果做生迭代器
- 函数暂停与再继续允许的状态是有yield
例子，原始写法和生成器写法对比：生成器特点：
代码行数更少，代码更易读，时效更高，占用空间更小 
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装饰器
1: 装饰器是用来装饰函数的，可能是原始函数不太丰富
首先先了解以下闭包的含义：
首先函数的参数可以是函数---------高阶函数，
函数的内部可以定义函数--------内部函数
但是外部的构造者无法访问内部的函数，这个就叫做闭包
例子：
def print_msg():
msg = "i m closur"
def printer():
print(msg)
return printer结果：
外部函数最终将内部函数返回，完成了调用！！！！！！！！！！
例子：
# 函数，用来装饰其他的函数,其他函数征文执行之前或者之后，执行一些代码逻辑
def A(fun):
def printer():
print("双11机器人5折开始")
fun()
print("双11机器人5折结束")
return printer
@A
def say_hello():
print("您好")
@A
def goodbye():
print("在家")
say_hello()
结果：
