一、闭包函数

1、什么是闭包？

闭包：闭是封闭（函数内部函数），包是包含（该内部函数对外部作用域而非全局作用域的变量的引用）。
闭包指的是：函数内部函数对外部作用域而非全局作用域的引用。

def outter():
    x = 1

    def inner():
        print(x)
    return inner


f = outter()


def f2():
    x = 2
    f()


f2()

1.1 两种函数传参的方式

方式一：参数的形式

def func(x):
    print(x)


func(1)
func(1)
func(1)

1
1
1

方式二：包给函数

def outter(x):
    x = 1

    def inner():
        print(x)
    return inner


f = outter(1)
f()
f()
f()
# 查看闭包的元素
print(F"f.__closure__[0].cell_contents: {f.__closure__[0].cell_contents}")

1
1
1
f.__closure__[0].cell_contents: 1

2、闭包函数的应用

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。

应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）、爬虫领域。

import requests


def outter(url):
    def get():
        response = requests.get(url)
        print(f"done: {url}")
    return get

baidu=outter('https://www.baidu.com')
python = outter('https://www.python.org')

baidu()
baidu()

python()
python()

done: https://www.baidu.com
done: https://www.baidu.com
done: https://www.python.org
done: https://www.python.org

二、装饰器

1、无参装饰器

1.1 什么是装饰器？

器指的是工具，而程序中的函数就是具备某一功能的工具，所以装饰器指的是为被装饰器对象添加额外功能。因此定义装饰器就是定义一个函数，只不过该函数的功能是用来为其他函数添加额外的功能。

需要注意的是：

装饰器本身其实是可以任意可调用的对象
被装饰的对象也可以是任意可调用的对象

1.2 为什么要用装饰器？

装饰器的实现必须遵循两大原则：

不修改被装饰对象的源代码
不修改被装饰对象的调用方式

装饰器其实就是在遵循以上两个原则的前提下为被装饰对象添加新功能。

1.3 装饰器模板(双层装饰器)

def outter(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # wrapper是未来要运行的函数
        # 加功能
        res = func(*args, **kwargs)  # func是被装饰的函数
        return res

    return wrapper

第一种传参方式：改变调用方式

mport time


def index():
    print('welcome to index')
    time.sleep(1)


def time_count(func):
    start = time.time()
    func()
    end = time.time()
    print(f"{func} time is {start-end}")


time_count(index)

welcome to index
<function index at 0x102977378> time is -1.000748872756958

第二种传参方式：包给函数-外包

import time


def index():
    print('welcome to index')
    time.sleep(1)


def time_count(func):
    # func = 最原始的index
    def wrapper():
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print(f"{func} time is {start-end}")
    return wrapper

# f = time_count(index)
# f()


index = time_count(index)  # index为被装饰函数的内存地址，即index = wrapper
index()  # wrapper()

welcome to index
<function index at 0x102977730> time is -1.0038220882415771

2、有参装饰器

无参装饰器只套了两层，本节将讲一个套三层的装饰器——有参装饰器，但现在我们先实现一个用户登录注册的装饰器。

三层装饰器模板

def sanceng(engine):
    def outter(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):  # wrapper是未来要运行的函数
            # 加功能
            print(engine)
            res = func(*args, **kwargs)  # func是被装饰的函数
            return res

        return wrapper

    return outter

三、迭代器

迭代器：迭代的工具。迭代是更新换代，如你爷爷生了你爹，你爹生了你，迭代也可以说成是重复，并且但每一次的重复都是基于上一次的结果来的。如计算机中的迭代开发，就是基于软件的上一个版本更新。以下代码就不是迭代，它只是单纯的重复。

1、可迭代对象

总结

可迭代的对象：Python内置str、list、tuple、dict、set、file都是可迭代对象。

特点：

内置有__iter__方法的都叫可迭代的对象。

2、迭代器对象

只有字符串和列表都是依赖索引取值的，而其他的可迭代对象都是无法依赖索引取值的。因此我们得找到一个方法能让其他的可迭代对象不依赖索引取值。

在找到该方法前，首先我们给出迭代器对象的概念：可迭代的对象执行__iter__方法得到的返回值。并且可迭代对象会有一个__next__方法。

总结

迭代器对象：执行可迭代对象的__iter__方法，拿到的返回值就是迭代器对象。

特点：

内置__next__方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值
内置有__iter__方法，执行该方法会拿到迭代器本身
文件本身就是迭代器对象。

缺点：

取值麻烦，只能一个一个取，并且只能往后取，值取了就没了
无法使用len()方法获取长度

3、for循环原理

for循环称为迭代器循环，in后必须是可迭代的对象。

lis = [1, 2, 3]
for i in lis:
    print(i)

1
2
3

因为迭代器使用__iter__后还是迭代器本身，因此for循环不用考虑in后的对象是可迭代对象还是迭代器对象。

由于对可迭代对象使用__iter__方法后变成一个迭代器对象，这个迭代器对象只是占用了一小块内存空间，他只有使用__next__后才会吐出一个一个值。如lis = [1,2,3,4,5,...]相当于一个一个鸡蛋，而lis = [1,2,3,4,5,...].__iter__相当于一只老母鸡，如果你需要蛋，只需要__next__即可。

Python3中

print(range(10))  # range(0, 10)

day 13总结（闭包函数、装饰器、迭代器）