1.装饰器
为什么要使用装饰器？
答：开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放
装饰器实现的两个要求：
1.装饰器不能修被装饰对象的源码
2.装饰器不能修改被装饰对象的调用方式
装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能
装饰器语法：
被装饰函数的正上方，单独一行 @deco1 @deco2 @deco3 def foo(): pass foo=deco1(deco2(deco3(foo)))
2.迭代器
1.迭代的概念
迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值 while True: 只是单纯地重复，因而不是迭代。
2.为何要有迭代器？
对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器
3.什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__
4.什么是迭代器对象？
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
5.迭代器的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志
#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break
6.迭代器的优缺点
优点：
- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
- 惰性计算，节省内存
缺点：
- 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
- 一次性的，只能往后走，不能往前退
3.生成器
1.什么是生成器
只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码
def func(): print('====>first') yield 1 print('====>second') yield 2 print('====>third') yield 3 print('====>end') g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>
2.生成器就是迭代器
g.__iter__ g.__next__ #2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值 res=next(g) print(res)
3.生成器也可以通过生成表达式来定义
4.闭包
1.什么是闭包
内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用
2.闭包的意义
返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域