摘要：結(jié)果為對于迭代器和生成器你知道哪些，它們分別應(yīng)用于什么場景先介紹什么是可迭代的任何可用于循環(huán)的都是可迭代的。示例結(jié)果為，迭代器任何可以使用函數(shù)的都是迭代器，也可使用函數(shù)將可迭代對象變?yōu)榈鳌Ｎ磳懲辏麓胃卵a(bǔ)上。

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原理：利用閉包，將目標(biāo)函數(shù)外面再套一層函數(shù)，使得目標(biāo)函數(shù)具有一個新的功能，并且不改變目標(biāo)函數(shù)原有功能。

實現(xiàn)方式：

閉包

def decorate(func):
    def wrapper():
        print("新功能")
        func()    
    return wrapper

def func():
    print("原有功能")

f = decorate(func)
f()

# 結(jié)果為：
新功能
原有功能

@ 語法糖

def decorate01(func):
    def wrapper():
        print("新功能")
        func()       
    return wrapper

@decorate01
def func01():
    print("原有功能")

func01()

# 結(jié)果為：
新功能
原有功能

?

類屬性相當(dāng)于全部變量，所有由類創(chuàng)建出來的實例，都可以使用，而實例屬性相當(dāng)于局部變量，只能由該實例自己使用，當(dāng)類屬性與實例屬性命名一樣時，在調(diào)用該同名屬性時，會屏蔽掉類屬性，調(diào)用實例屬性，這點(diǎn)跟 LEGB 很像。

當(dāng)通過實例對象來修改類屬性時，其實修改的并不是類屬性，而是新建了一個跟類屬性名一樣的實例屬性。

Python 中將以兩個下劃線__開頭，但不以兩個下劃線結(jié)尾的變量，認(rèn)作為私有屬性，Python 通過 name manage算法，將該私有屬性的引用更改為_classname_reference，用戶試圖調(diào)用該私有屬性時，會因為對象引用不一樣而找不到該屬性，故而實現(xiàn)了「屬性私有化」。

在獲取實例屬性時，一般采用定義一個實例方法的方式獲取屬性，避免直接對實例屬性進(jìn)行操作，起到一個保護(hù)屬性的作用。

Python 相當(dāng)于其他靜態(tài)語言，可以在代碼運(yùn)行過程中，改變變量的屬性。

鴨子類型指的是 Python 不用定義變量類型，只要該變量像是什么類型，那么就認(rèn)為它就是什么類型，我們更多關(guān)注的是它的行為，而不是它的類型。

實例都是由類創(chuàng)建出來，而類則是由元類創(chuàng)建出來。他們之間的關(guān)系相當(dāng)于「奶奶-媽媽-孫子」。

示例：

class Myclass():
    pass


new = type("NewClass", (Myclass,), {"name": "new"})

print(new)
print(new.__mro__)  # 查看該類的繼承情況

# 結(jié)果為

(, , )

具體點(diǎn)的內(nèi)容可以參考這篇問答：什么是元類

@staticmethod 是為類添加一個靜態(tài)方法

@classmethod 是為類添加一個類方法

由于 Python 的特性使得程序在運(yùn)行過程中，我們可以為某個對象添加屬性、方法。

示例：

class Myclass:
    pass


m = Myclass()

# 為實例動態(tài)添加一個屬性
m.name = "new_atribute"

def func(self):
    return "new_function"

# 為實例動態(tài)添加一個方法
m.func = func

print(m.name)
print(m.__dict__) # 返回 m 的所有屬性,方法

# 結(jié)果為
new_atribute
new_function
{"func": , "name": "new_atribute"}

# 另外一種動態(tài)添加方法
import types


def func01(self):
    print("new_function01")

# 實例 m 添加一個屬性 func，而這個屬性指向func()函數(shù)，故當(dāng)調(diào)用 m.func 時，也就相當(dāng)于調(diào)用了 func() 函數(shù)，間接實現(xiàn)了為 m 添加方法 func()。
m.func = types.MethodType(func, m)

print(m.func())

# 結(jié)果為 new_function01

先介紹什么是可迭代的Iterable：任何可用于for循環(huán)的都是可迭代的。也可以使用collection模塊下的isinstance(obj, Iterable)來檢驗該對象是否可迭代。

示例：

from collections import Iterable


print(isinstance("abc",Iterable)) 
print(isinstance(123,Iterable)) 

# 結(jié)果為 True，F(xiàn)alse

迭代器

任何可以使用next()函數(shù)的都是迭代器，也可使用iter()函數(shù)將可迭代對象變?yōu)榈鳌?

示例：

from collections import Iterator


itr = iter("abc")

print(type(itr))
print(isinstance(itr, Iterator)) 

# 結(jié)果為 Iterator，True

生成器

任何函數(shù)中含有yield關(guān)鍵字的都是生成器，列表生成式中的[]改為()也是一個生成器。

實現(xiàn)方式

示例：

g = [i for i in range(10)]

print(type(g))

# 結(jié)果為 list

g1 = (i for i in range(10))

print(type(g1))

# 結(jié)果為 generator

def func():
    for i in range(10):
        yield i

f = func()
print(f)

# 結(jié)果為 

生成器怎么取值，什么時候結(jié)束

生成器可以通過next(f)、f.__next__()和f.send()三種方式來取值

示例：

def func01():
    for i in range(10):
        yield i

f = func()
print(next(f))
print(f.__next__())
print(f.send("hahah"))

# 結(jié)果為 
0
1
2

其中f.send()可以向生成器傳值，但是其第一次傳入的值默認(rèn)為None。如果想要取出send("hahah")里傳入的值，則需要在生成器中添加接收的變量。

示例：

def func():
    for i in range(10):
        # yield i
        temp = yield i
        print(temp)
        
f = func()

print(next(f))
print(f.__next__())
print(f.send("hahah"))  

# 結(jié)果為
0
None
1
hahah
2

生成器里的值被取完之后，或者中間遇到 return關(guān)鍵字，就會退出，這三種方法有一個共同點(diǎn)：當(dāng)生成器取完之后會拋出StopIteration的錯誤。

而使用for循環(huán)來取出生成器里的值就不會拋出錯誤，這也是最被推薦的。

應(yīng)用場景

在生成一個包含很多數(shù)（百萬級別）的列表時，但是又只用得到其中很小一部分的數(shù)時，使用列表生成式會極大的浪費(fèi)內(nèi)存，且不一定能夠生成，因為受機(jī)器內(nèi)存限制。

而使用生成器則不然，生成器只是在你需要的時候，才會申請一塊內(nèi)存，可以邊取邊用，極大的降低了內(nèi)存消耗。

生成器用的最多的地方在于「協(xié)程」。由于基于 C 解釋器下的 Python 中含有一個 GIL 鎖，使得 Pyhon 的多線程是一個假性多線程，這也是為什么很多人說 Python 性能慢的原因。

未寫完，下次更新補(bǔ)上。