一、迭代器
它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们到底是如何实现的这并不重要。
迭代器是访问集合内元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问一遍后结束。
(1)迭代器的四大特性
1.跌代集合，字符串，有序依次---------即有可迭代对象
2.线程不安全的，多线程访问同一个集合修改报错。
3.对于无法随机访问的数据结构，迭代器是唯一选择
4.只迭代当前元素，迭代前后均可不存
（2）迭代器的使用
lst = range(2)
it = iter(lst)
print( it)
输出：<listiterator object at 0x00BB62F0>
print(it.next()) #输出：0
print(next(it)) #输出：1
（3） python中in后面自动就会生成迭代器对象
for idx, ele in enumerate(lst):
print idx, ele
二、生成器
生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。
特性：
1.推导 +(x+1 for x in lst) =生成器表达式，返回迭代器，外部括号用于参数时可省略
2.或者yield ：生成 且 只生成一次,且停止到此
（1）生成器的基本代码
def get_0_1_2():
yield 0
yield 1
yield 2
print( get_0_1_2)
输出：<function get_0_1_2 at 0x00B2CB70>
（2）调用生成器函数将返回一个生成器:
generator = get_0_1_2()
print( generato)
输出：<generator object get_0_1_2 at 0x00B1C7D8>
print(generator.next()) 输出：0
print(generator.next()) 输出：1
print(generator.next()) 输出：2
三、闭包
定义：闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即：闭包=函数+引用环境)
闭包从表现形式上解释为：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。
#含有内部函数--闭包
def FunX(x): print("开始") def FunY(y): print("计算") return x*y return FunYa=FunX(3)#返回的时内部函数FunYb=a(5)print(b)
输出：15
FunY在FunX函数的代码块中定义。我们称FunY是FunX的内部函数。
在FunY的局部作用域中可以直接访问FunX局部作用域中定义的变量。
简单的说，这种内部函数可以使用外部函数变量的行为，就叫闭包。
四、装饰器
Python将一切视为 objec t的子类，即一切都是对象，因此函数可以像变量一样被指向和传递。
def diguo(): print("地锅50") return 50def doupi(fn): def jia(): print("豆皮10") return fn()+10 return jiadef xiang(fnn): def jia(): print("香菜") return fnn()+5 return jiaaa=doupi(xiang(diguo))print(aa())
下一篇博客将详细讲解闭包和装饰器。
原文地址：https://www.cnblogs.com/qianshuixianyu/p/9153068.html