一、简单的装饰器
1.为什么要使用装饰器呢？
装饰器的功能：在不修改原函数及其调用方式的情况下对原函数功能进行扩展
装饰器的本质：就是一个闭包函数
那么我们先来看一个简单的装饰器：实现计算每个函数的执行时间的功能
简单的装饰器
上面的功能有点不简介，不完美，下面就引进了语法糖。
装饰器-------语法糖以上的装饰器都是不带参数的函数，现在装饰一个带参数的该怎么办呢?
原函数带一个参数的装饰器 原函数带多个参数的装饰器 带返回值的装饰器二、开放封闭原则
1.对扩展是开放的
2.对修改是封闭的
三、装饰器的固定结构
View Code四、带参数的装饰器
带参数的装饰器：就是给装饰器传参
用处：就是当加了很多装饰器的时候，现在忽然又不想加装饰器了，想把装饰器给去掉了，但是那么多的代码，一个一个的去闲的麻烦，那么，我们可以利用带参数的装饰器去装饰它，这就他就像一个开关一样，要的时候就调用了，不用的时候就去掉了。给装饰器里面传个参数，那么那个语法糖也要带个括号。在语法糖的括号内传参。在这里，我们可以用三层嵌套，弄一个标识为去标识。如下面的代码示例
给装饰器加参数五、多个装饰器装饰一个函数
多个装饰器装饰一个函数
上例代码的运行结果截图
六、统计多少个函数被装饰了的小应用
统计多少个函数被装饰了
一、可迭代协议：可以被迭代要满足要求的就叫做可迭代协议。内部实现了__iter__方法
iterable：可迭代的------对应的标志
什么叫迭代？：一个一个取值，就像for循环一样取值
字符串，列表，元组，集合，字典都是可迭代的
二、迭代器协议：内部实现了__iter__，__next__方法
迭代器大部分都是在python的内部去使用的，我们直接拿来用就行了
迭代器的优点：如果用了迭代器，节约内存，方便操作
dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有的方法，而dir([1,2])是列表中实现的所有方法，都是以列表的方式返回给我们，为了方便看清楚，我们把他们转换成集合，然后取差集，然而，我们看到列表迭代器中多出了三个方法，那么这三个方法都分别是干什么的呢？
1 print(dir([1,2].__iter__()))#查看列表迭代器的所有方法 2 print(dir([1,2]))#查看列表的所有方法 3 print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
1 iter_l=[1,2,3,4,5,6].__iter__() 2 3 print(iter_l.__length_hint__())#获取迭代器中元素的长度 4 # print(iter_l.__setstate__(4))#根据索引指定从哪里开始迭代 5 6 print(iter_l.__next__()) 7 print(iter_l.__next__()) 8 print(iter_l.__next__())#一个一个的取值 9 print(next(iter_l)) 10 #next(iter_l)这个方法和iter_l.__next__()方法一样，推荐用next(iter_l)这个
1 l=[1,2,3,4,5] 2 a=l.__iter__() 3 4 # print(next(a)) 5 # print(next(a)) 6 # print(next(a)) 7 # print(next(a)) 8 # print(next(a)) 9 # print(next(a)) #上面的列表长度只有5个，而你多打印了，就会报错。处理的情况如下，就不会报错了 10 11 while True: 12 try: 13 item=a.__next__() 14 print(item) 15 except StopIteration: # 异常处理 16 break
三、可迭代和迭代器的相同点：都可以用for循环
四、可迭代和迭代器的不同点：就是迭代器内部多实现了一个__next__方法
五、判断迭代器和可迭代的方法：
第一种：判断内部是不是实现了__next__方法
1 ‘__iter__‘ in dir(str)#如果__iter__在这个方法里面，就是可迭代的。
第二种：
Iterable 判断是不是可迭代对象
Iterator 判断是不是迭代器
用法：
1 from collections import Iterable 2 from collections import Iterator 3 4 #比如给一个字符串 5 s=‘abc‘ 6 print(isinstance(s,Iterable))#isinstance判断类型的 7 print(isinstance(s,Iterator))
判断range函数和map函数
View Code
五、生成器函数：常规定义函数，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果。生成器的好处，就是一下子不会在内存中生成太多的数据
python中提供的生成器：1.生成器函数 2.生成器表达式
生成器的本质：就是一个迭代器
初始生成器假如我想让工厂给学生做校服，生产2000000件衣服，我和工厂一说，工厂应该是先答应下来，然后再去生产，我可以一件一件的要，也可以根据学生一批一批的找工厂拿。
而不能是一说要生产2000000件衣服，工厂就先去做生产2000000件衣服，等回来做好了，学生都毕业了。。。
做衣服 计算移动平均值 带装饰器的计算移动平均值 生成器监听文件例子
六、yield from
yield from七、列表推导式：
列表推导式# ======一层循环======
l = [i*i for i in range(1,10)]
print(l)
# 上面的列表推倒式就相当于下面的
l = []
for i in range(1,10):
l.append(i*i)
print(l)
l = []
# ======多层循环========
# 1.列表推倒式
l = [i*j for i in range(1,10) for j in range(1,10)]
print(l)
# 2.循环
l = []
for i in range(1,10):
for j in range(1,10):
s = i*j
l.append(s)
print(l)
八、生成器表达式：类似于列表推倒式，就是把列表推导式的【】改为了（）
生成器表达