基本概念

1.容器(container)

容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有：

• list, deque, ….
• set, frozensets, ….
• dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
• tuple, namedtuple, …
• str

容器比较容易理解，因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面可以塞任何东西。从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuples都是容器对象.

2.可迭代对象(iterable)

凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象

3.迭代器(iterator)

那么什么迭代器呢？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。

生成器(generator)

一个包含了yield关键字的函数就是一个生成器，该函数也叫生成器函数。当生成器函数被调用时，在函数体中的代码不会被执行，而会返回一个迭代器。每次请求一个值，就会执行生成器中代码，直到遇到一个yield表达式或return语句。yield表达式表示要生成一个值，return语句表示要停止生成器。换句话说，生成器是由两部分组成，生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是用def语句定义的，包含yield部分；生成器的迭代器是这个函数返回的部分。二者合起来叫做生成器。

 迭代器与生成器

1.迭代器使用举例：

city = ['beijing','shanghai','tinajin','chongqin']it = iter(city)print(type(it))#方法一：使用next方法来使用迭代器print(it.__next__())print(it.__next__())方法二：使用for循环来使用迭代器for x in it:    print(x)

2 用生成器函数完成与counter类似功能

def generator(low,high):    while low <= high:        yield low        low += 1for i in generator(1,10):    print(i,end='')结果：12345678910

3. 生成器产生无限多的值

def generator(start = 0):    while True:        yield start        start += 1for number in generator(4):    print(number,end='')    if number > 20:        break

 4. 列表生成器

a = [i*2 for i in range(1,10)]print(a) 结果：[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

 装饰器

要求： 不能修改被装饰的函数的源代码 不能修改被装饰的函数的调用方式 满足上面的两种情况下给程序增添功能 组成： < 函数+实参高阶函数+返回值高阶函数+嵌套函数+语法糖 = 装饰器 >

 1.简单装饰器

1 import time 2 def timer(func): 3     def wrapper(): 4         start_time = time.time() 5         func() 6         stop_time = time.time() 7         print("run time %s"%(stop_time-start_time)) 8     return wrapper 9 @timer      #语法糖  test=timer(test)10 def test():11     time.sleep(3)12     print("in the test")13 test()1415 结果：16 in the test17 run time 3.000171661376953。

1.test表示的是函数的内存地址2.test()就是调用对在test这个地址的内容，即函数高阶函数：1.把一个函数名当作实参传给另外一个函数（“实参高阶函数”）2.返回值中包含函数名（“返回值高阶函数”）这里面所说的函数名，实际上就是函数的地址，把函数名当做实参，那么也就是说可以把函数传递到另一个函数，然后在另一个函数里面做一些操作。嵌套函数：嵌套函数指的是在函数内部定义一个函数，而不是调用函数只能调用和它同级别以及上级的变量或函数。也就是说：里面的能调用和它缩进一样的和他外部的，而内部的是无法调用的。把test作为参数传递给了timer()，此时，在timer()内部，func = test，接下来，定义了一个wrapper()函数，但并未调用，只是在内存中保存了，并且 标签为wrapper。在timer()函数的最后返回wrapper()的地址wrapper。然后再把wrapper赋值给了test，那么此时test已经不是原来的test了，也就是test原来的那些函数体的标签换掉了，换成了wrapper

2.装饰有参函数

import timedef timer(func):    def deco(*args,**kwargs):        start_time = time.time()        func(*args,**kwargs)        stop_time = time.time()        print(stop_time-start_time)    return deco@timerdef test(parameter):    time.sleep(3)    print("test is running")test("添加参数")

3.更复杂的装饰器

对这两个函数分别统计运行时间，再加一层函数来接受参数，根据嵌套函数的概念，要想执行内函数，就要先执行外函数，才能调用到内函数

import timedef timer(parameter):    def outer_wrapper(func):        def wrapper(*args, **kwargs):            if parameter == 'task1':                start = time.time()                func(*args, **kwargs)                stop = time.time()                print("the task1 run time is :", stop - start)            elif parameter == 'task2':                start = time.time()                func(*args, **kwargs)                stop = time.time()                print("the task2 run time is :", stop - start)        return wrapper    return outer_wrapper@timer(parameter='task1')def task1():    time.sleep(2)    print("in the task1")@timer(parameter='task2')def task2():    time.sleep(2)    print("in the task2")task1()task2()