怎么理解装饰器，用过或者写过什么装饰器吗？
1.1.概述：
装饰器本质上是一个 Python 函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。
1.2.详细描述：
1.import logging 8. ret = oldfunc(*args, **kwargs)
9. return ret
10.
11. 返回新函数
12. return new_func
13.
14.
15.# 通过语法糖使用装饰器
16.@decorator
br/>2.# 定义装饰器,接收旧函数
3.def decorator(oldfunc):
4. 定义新函数,加强原函数
5. def new_func(*args, **kwargs):
6. 加强代码写这里,记录日志信息....
7. logging.error("记录日志信息")
8. ret = oldfunc(*args, **kwargs)
9. return ret
10.
11. 返回新函数
12. return new_func
13.
14.
15.# 通过语法糖使用装饰器
16.@decorator
17.def square(x):
18. 获取 两个数的平方
19. return x**2
20.
21.# 执行
22.print(square(5))
1.3.应用场景：
日志记录，统计代码执行时间，权限验证
2.迭代器和生成器的区别
2.1.概述：
生成器是特殊的迭代器,它更加优雅.生成器中的元素不是直接生成好,而是每使用next()方法获取下一个元素的时候才创建,从而大大节省内存空间。迭代器和生成器的区别
2.2.详细描述：
1.迭代器是一个更加抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是Python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIterration的异常。
2.生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它有列表生成器和函数生成器.函数生成器写起来就像是正规的函数，只是在返回数据的时候需要使用yield语句返回。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）
2.3.应用场景：
1.# 列表生成器,其实就是列表推导式的[]写成()
2.g = (i for i in range(10))
3.print(next(g))
4.print(next(g))
5.print(next(g))
6.print(next(g))
7.
8.
9.# 通过 函数式生成器 获取 1-10 数字的平方
10.def sqrt():
11. num = 1
12. while num <= 10:
13. 返回平方
14. yield num**2
15. num += 1
16.
17. 调用函数返回生成器
18. g = sqrt()
19. print(next(g))
20. print(next(g))
21. print(next(g))
22. print(next(g))
（本文由源码时代技术老师原创撰写，转载请注明出处）