Python 简介
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏
一、什么是迭代器协议
1.迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个stoplteration异常，以终止迭代（只能 往后走，不能往前退）
2.可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法）
3.协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min，max函数等）使用迭代器协议访问对象
可迭代对象
可迭代对象泛指一类对象，不是指的每一种对象，确切的说满足以下的条件的对象可以成为可迭代对象:
1. 对象实现了__iter__方法
2. __iter__方法返回了一个迭代器对象
我们比较容易理解的可迭代对象，比如说可以用for语句去遍历，实际for语句的内部实现应该就是首先调用对象的__iter__方法，获取一个迭代器对象，接着不停的调用迭代器对象的__next__方法，循环遍历取值。
迭代器对象（迭代器）
迭代器协议包括这些条件:
1.对象实现了__next__方法
2.__next__方法返回了某个数值（当然一般情况下，我们需要的是返回这个对象的特定的数字，并且按照一定的顺序进行依次返回）
3.__next__方法需要在值取完的时候，抛出StopIteration的错误信息。
总结:
可迭代对象是 调用对象的__iter__方法能够返回迭代器对象的一种对象。
迭代器对象是实现了迭代器协议的对象。
二、什么是生成器？
可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己的内置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象
1.生成器函数：常规函数的定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行
2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
为何使用生成器之生成器的特点
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这也是生产层器的主要好处。
生成器小结：
a.是可迭代对象
b.实现了延迟计算，省内存
c.生成器本质和其他的数据类型一样，都是实现了迭代器协议，只不过生成器附加了一个延迟计算省内存的好处
三、装饰器
1、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，装饰器的本质是函数，主要用来装饰其他函数，也就是为其他函数添加附加功能
2、装饰器的原则:
(1) 装饰器不能修改被装饰的函数的源代码
(2) 装饰器不能修改被装饰的函数的调用方式
1）装饰器的原型:
import time def showtime(func): def wrapper(): start_time = time.time() func() end_time = time.time() print(‘spend is {}‘.format(end_time - start_time)) return wrapper def foo(): #原函数不可以改变 print(‘foo..‘) time.sleep(3) foo = showtime(foo) # foo()
2）不带参数的装饰器:(装饰器,被装饰函数都不带参数)
import time def showtime(func): def wrapper(): start_time = time.time() func() end_time = time.time() print(‘spend is {}‘.format(end_time - start_time)) return wrapper @showtime #foo = showtime(foo) def foo(): print(‘foo..‘) time.sleep(3) @showtime #doo = showtime(doo) def doo(): print(‘doo..‘) time.sleep(2) foo() doo()
语法：@
装饰器便捷方法在 函数体上方写@showtime 与 foo = showtime(foo)相同
（3）带参数的被装饰的函数
import time def showtime(func): def wrapper(a, b): start_time = time.time() func(a,b) end_time = time.time() print(‘spend is {}‘.format(end_time - start_time)) return wrapper @showtime #add = showtime(add) def add(a, b): print(a+b) time.sleep(1) @showtime #sub = showtime(sub) def sub(a,b): print(a-b) time.sleep(1) add(5,4) sub(3,2)
（4）带参数的装饰器(装饰函数),
import time def time_logger(flag = 0): def showtime(func): def wrapper(a, b): start_time = time.time() func(a,b) end_time = time.time() print(‘spend is {}‘.format(end_time - start_time)) if flag: print(‘将此操作保留至日志‘) return wrapper return showtime @time_logger(2) #得到闭包函数showtime,add = showtime(add) def add(a, b): print(a+b) time.sleep(1) add(3,4)
（5）装饰器语法总结
def myDecorator(...): #定义装饰器，可能带参数 def decorator(func): #装饰器核心，以被装饰的函数对象为参数，返回装饰后的函数对象 def wrapper(*args, **kvargs): #装饰的过程，参数列表适应不同参数的函数 ... #修改函数调用前的行为 func(*args, **kvargs) #调用函数 ... #修改函数调用后的行为 return wrapper return decorator @myDecorator(...): #给函数加上装饰器 def myFunc(...): #自己定义的功能函数 ...
Python内置装饰器
在Python中有三个内置的装饰器，都是跟class相关的：staticmethod、classmethod 和property。
staticmethod 是类静态方法，其跟成员方法的区别是没有 self 参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用
classmethod 与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是 self （类实例的指针），而是cls（当前类的具体类型）
property 是属性的意思，表示可以通过通过类实例直接访问的信息
import time class Foo(object): def __init__(self, func): self._func = func def __call__(self): start_time = time.time() self._func() end_time = time.time() print(‘spend is {}‘.format(end_time - start_time)) @Foo #bar = Foo(bar) def bar(): print(‘bar..‘) time.sleep(2) bar()
原文：https://www.cnblogs.com/linche/p/12656621.html