python中几个比较难懂概念进阶。
迭代器
__next__：返回容器的下一个元素
__iter__：返回迭代器本身
由此可见，如果要自定义一个迭代器，需要编写一个具有next方法的类，只要这个类提供返回迭代器实例的iter特殊方法：
class CountDown(object):
def __init__(self, step):
self.step = step
def __next__(self):
if self.step <= 0:
raise StopIteration
self.step -= 1
return self.step
def __iter__(self):
return self
for ele in CountDown(4):
print(ele)
生成器
被称为特殊的迭代器，是python中协程、异步并发的基础。两个比较重要的方法： send、next，实际上next()和send()在一定意义上作用是相似的，区别是send()可以传递yield表达式的值进去，而next()不能传递特定的值，只能传递None进去。因此，我们可以看做c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。
可参见：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79864889
send既然可以传值变成yield的返回值，因此生成器中的函数可以根据客户端代码改变自身行为，为此还添加了另外两个函数：throw，close，会向生成器抛出错误。
装饰器
说起装饰器，一直局限于就是在一个函数内部定义了一个子函数，然后把子函数返回一种形式。其实任何可调用对象（任何实现了call方法的对象都是可调用的）都可以作为装饰器。
作为一个函数
def mydecorator(function):
def wrapped(*args, **kwargs):
# before dosomthing
result = function(*args, **kwargs)
# after dosomthing
return result return wrapped
作为一个类
如果装饰器需要复杂的参数化或依赖于特定状态，最好作为一个类来定义。
class DecoratorAsClass:
def __init__(self,function):
self.function=function
def __call__(self, *args, **kwargs):
# before dosomthing
result = function(*args, **kwargs)
# after dosomthing
return result
参数化装饰器
def repeat(number=3):
"""
多次重复执行装饰函数
:param number:
:return:
"""
def actual_decorator(function):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = None
for _ in range(number):
result = function(*args, **kwargs)
return result return wrapper return actual_decorator
保存内省的装饰器
乍一看这个名字很玄乎，其实就是一种可以保存被装饰函数元数据的装饰器。使用以上几种装饰器都不会保存函数的元数据（主要是文档字符串和原始函数名）。 解决这个问题主要是借助于functools模块内置的wraps()装饰器：
from functools import wraps
def preserving_decorator(function):
@wraps(function)
def wrapped(*args, **kwargs):
"""
包装函数内部文档
:param args:
:param kwargs:
:return:
"""
return function(*args, **kwargs)
return wrapped
@preserving_decorator
def func_with_imported_docstring():
pass
用法和有用的示例
参数检查
缓存
代理
上下文提供者
上下文管理器
主要使用with语句，任何实现了上下文管理器协议的对象都可以用作上下文管理器。该协议包含两个特殊的方法：
- __enter__(self)
- __exit__(self,exc_type,exc_value,tracback)
待续.....................