昨日内容：函数的有用信息、带参数的装饰器、多个装饰器修饰一个函数
迭代器
可迭代对象：内部含有__iter__方法
迭代器
- 定义：可迭代对象.__iter__（）就是迭代器，含有__iter__且__next__
- 3个特点：1、节省内存；2、惰性运算；3、取值过程不可逆（一条龙走到黑）
- 两种取值方法：1、__next__；2、for循环
- for循环机制：1、将可迭代对象通过__iter__（）方法生成迭代器；2、通过__next__()逐个取值；3、用try异常处理方法防止报错
- 模拟for循环
l1 = [1,2,3,4]r
l1_obj = l1.__iter__()
while True:
try:
print(l1_obj.__next__())
except Exception:
break 判断是否是可迭代对象或迭代器的两种方法
1、in dir；2、isinstance# 字符串、列表、元组、集合、字典、range(),文件f1等都是可迭代对象不是迭代器
# 文件f1 是迭代器
# 判断方法一：in dir
# print('__iter__' in dir(range(10)))
# print('__next__' in dir(range(10)))
# with open('a.txt',encoding='utf-8',mode='w') as f1:
# print('__iter__' in dir(f1))
# print('__next__' in dir(f1))
#
#
# # 判断方法二：isinstanse()
# from collections import Iterable
# from collections import Iterator
# print(isinstance(range(10), Iterable))
# print(isinstance(range(10), Iterator))
# print(isinstance(range(10), Iterable))两种方法
生成器
本质：迭代器，是自己用python写的迭代器
生成器函数yield，yield
from，调用生成器函数生成对象
每调用一次__next__，执行一个yield生成器表达式，用（）替换列表推导式的[]即可
send四点注意事项
1、send具有next的功能
2、send可以给上一个yield传值
3、第一个取值不能用send
4、最后一个yield不会得到send的值
import time def func1():
print(111)
print(222)
yield 333
print(444)
yield 555 g = func1() # 生成器对象 print(g.__next__()) # 执行到第一个yield，将yield返回值给g.__next__()
time.sleep(1) print(g.__next__())
生成器函数
推导式
列表推导式
字典推导式
集合推导式
其他知识点补充
nonlocals、globals（结合面试题）
locals：函数会以字典的类型返回 当前位置的 全部 局部变量
globals：函数以字典的类型返回全部全局变量def extendlist(var,li = []):
li.append(var)
print(locals())
print(globals())
return li ret = extendlist(2)
print(globals())开放封闭原则
- 开放原则
任何程序，我们不可能在设计之初已经想好了所有功能并且未来不做任何更新和更改。所有我们必须允许代码扩展、增加新功能。 - 封闭原则
我们写了一个函数，交给别人使用了，这个时候我们对其更改，可能会影响其他使用该还是的用户。
装饰器很好的遵循了开发封闭原则。 装饰器的本质，就是闭包。
global的两点补充（结合面试题）
1、函数内部如果有变量名和全局变量同名且对此变量进行改变，python就会将你引用的那个变量视为局部定义的变量，但局部变量没有定义，他就会报错。
2、for、if、while没有开辟临时内存空间，只有函数会开辟内存空间。
3、统一作用域，声明全局变量，这个声明语句必须在该作用域最上面