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一、装饰器

##装饰器：
#定义：本质是函数，（装饰其他函数），就是为其他函数添加附加功能
#原则：1.不能修改被装饰的函数的源代码
#      2.不能修改被装饰的函数的调用方式
#      装饰器对被装饰函数来说，是完全透明的。装饰函数不知道装饰器的存在。
###实现装饰器知识储备
#1.函数即“变量”
#2.高阶函数
#3.嵌套函数
#高阶函数+嵌套函数---》装饰器

import time
def timmer(func):
    def warpper(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        func()
        stop_time = time.time()
        print('the func run time is {a}'.format(a=stop_time-start_time))
    return warpper

@timmer
def test1():
    time.sleep(3)
    print('in the test1')

import time

def timer(func):
    def deco(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        # print(func)
        func(*args,**kwargs)      #run test1
        stop_time = time.time()
        print('the func time is {a}'.format(a=stop_time-start_time))
    return deco

@timer   #  等价于test1 = timer(test1)  （相当于把原来的test1给偷梁换柱为我们的timer(test1)了）
def test1():
    time.sleep(1)
    print('in the test1')
@timer   #test2 = timer(test2) = deco   test2(name) = deco(name)
def test2(name,age,):
    print('test2:',name,age)

test1()
                         ##（相当于把原来的test1给偷梁换柱为我们的timer(test1)了）
                         ##思考1.要想达到装饰函数效果：即不改变调用方式，不改变函数源代码，增加函数功能，那么
                         ##思路必然是搞一个新的函数，并且把函数地址赋给test1，即完成test1函数的偷梁换柱。
test2('alex',22)               ##2.目的是增加函数功能，那么前提是保证原来函数功能，所以就要把test1函数地址作为实参
                          ##传递给装饰函数，并且在装饰函数中执行test1.  此外，就是在装饰函数中实现附加功能。
                        #####最后，要返回嵌套内函数的地址，（外函数只是个形式，起到传参作用），赋给test1，保证被
                        #####偷梁换柱后的test1，具有原功能和附加功能。
二、迭代器

# 我们已经知道，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：


#*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。
#可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

#生成器都是迭代器Iterator，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是迭代器Iterator。
#把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

#range(10)是个迭代器
#for line in f 也是迭代器
from collections import Iterable
from collections import Iterator
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance([],Iterator))

a = [1,2,3]
b = iter(a)
print(b.__next__())

三、生成器

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))

# c = consumer('llw')     #产生一个生成器，不会执行consumer里面语句
# c.__next__()   #只是调用yield
# b1 = '韭菜馅'
# c.send(b1)  #调用yield，并给yield传值

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2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("alex")

四、匿名函数

#匿名函数：函数即变量。没有名字，就没有门牌号，就会被回收。
# （变量和函数均有内存回收机制，当没有门牌号时，内存回收）

# calc = lambda x:x*3
# print(calc(3))
#
#
# def sayhi(n):
#     print(n)
# sayhi(3)
#
# calc = (lambda n:print(n))  ##只能把简单函数搞成匿名函数
# calc(5)
#
# calc = lambda n:3 if n<4 else n  ##三元组

五、内置方法

#匿名函数：函数即变量。没有名字，就没有门牌号，就会被回收。
# （变量和函数均有内存回收机制，当没有门牌号时，内存回收）

# calc = lambda x:x*3
# print(calc(3))
#
#
# def sayhi(n):
#     print(n)
# sayhi(3)
#
# calc = (lambda n:print(n))  ##只能把简单函数搞成匿名函数
# calc(5)
#
# calc = lambda n:3 if n<4 else n  ##三元组

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