Python的三大神器，你知道是哪三大吗？史上最详细的入门教程！
Python的大大史的入三大神器：装饰器、迭代器与生成器！神器上最这就是知道Python的三大神器，好了废话不多说。详细直接来上干货吧！门教
生成器
仅仅拥有生成某种东西的大大史的入能力，如果不用__next__方法是神器上最获取不到值得。
创建一个生成器函数
>>> def scq():... print("11")# 当函数代码块中遇到yield关键字的知道时候，这个函数就是详细一个生成器函数... yield 1... print("22")... yield 2... print("33")... yield 3...把生成器赋值给一个对象
>>> r = scq()查看r的苏剧类型并且输出r的值
>>> print(type(r),r)<class generator> <generator object scq at 0x000001F117D8DF10>当执行生成器的香港云服务器__next__的时候，代码会按照顺序去执行，门教当执行到yield时会返回并提出，大大史的入yield后面的神器上最值就是返回值，然后记录代码执行的知道位置，并退出
执行结果
C:Python35python.exe F:/Python_code/sublime/Week5/Day03/s1.py0 1 2 3 4Process finished with exit code 0迭代器
具有访问生成器的详细能力，可以访问到生成器的门教值，类似于生成器的__next__方法，一个一个值一个值得去迭代，只能够按照顺序的去查找。站群服务器
特点：
访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合，节省内存优化上面range或xrange的生成器
def irange(start, stop, step=1): while start != stop: yield start start += step else: raise StopIteration for n in irange(1, 10): """for循环只要遇到StopIteration就会停止""" print(n)ret = irange(1, 20) print(ret) # 返回一个生成器，相当于只在内存中创建了一个值 print(list(ret)) # 如果想要得到全部的值，变成列表就可以 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/ansheng/MyPythonCode/hello.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 <generator object irange at 0x1021df7d8> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] Process finished with exit code 0Python之装饰器
现要在执行func这个函数前后执行一些操作，就可以创建一个装饰器来实现：
#!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ def decorator(func): # 创建一个装饰器函数，接受的参数arg参数就是func函数名 def inner(*args, **kwargs): print("执行函数之前") ret = func(*args, **kwargs) print("执行函数之后") return ret return inner @decorator # 如果要让某个函数使用装饰器，只需要在这个函数上面加上@+装饰器名 def func(arg): print(arg) func("Hello World!")输出结果为：
/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py 执行函数之前 Hello World! 执行函数之后 Process finished with exit code 0多个装饰器装饰同一个函数
#!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ def decorator1(func): def inner(): print("开始之前执行装饰器01") ret = func() print("结束之后执行装饰器01") return ret return inner def decorator2(func): def inner(): print("decorator2>>>Start...") ret = func() print("decorator2>>>End...") return ret return inner @decorator1 @decorator2 def index(): print("执行函数...") index()输出结果：
/usr/bin/python3.5 /home/ansheng/Documents/PycharmProjects/blogcodes/装饰器.py 开始之前执行装饰器01 decorator2>>>Start... 执行函数... decorator2>>>End... 结束之后执行装饰器01 Process finished with exit code 0更多实例
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ # Created by 安生 on 2017/2/9 """ 函数装饰器 """ def decorator(func): def wrapped(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return wrapped @decorator def func(a, b): return a + b print(func(1, 2)) """ 类装饰器 """ class decorator: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): return self.func(*args, **kwargs) @decorator def func(a, b): return a + b print(func(1, 2)) """ 带参数的函数装饰器 """ def parameter(a, b): print(a, b) def decorator(func): def wrapped(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return wrapped return decorator @parameter(1, 2) def func(a, b): return a + b print(func(10, 20)) """ 带参数的类装饰器 """ def parameter(a, b): print(a + b) class decorator: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): return self.func(*args, **kwargs) return decorator @parameter(1, 2) def func(a, b): return a + b print(func(10, 20)) """ 带参数的类装饰器 """ def parameter(a, b): print(a, b) def decorator(cls): class wrapped: def __init__(self, *args, **kwargs): self.cls = cls(*args, **kwargs) def __getattr__(self, item): return getattr(self.cls, item) return wrapped return decorator @parameter(1, 2) class CLS: def __init__(self): self.a = a def P(self, v): print(v) obj = CLS() print(obj.a) obj.P(Hello,) """ 为函数中和类中的云南idc服务商方法添加装饰器 """ def Call(aClass): calls = 0 def onCall(*args, **kwargs): nonlocal calls calls += 1 print(call %s to %s % (calls, func.__name__)) return aClass(*args, **kwargs) return onCall @Call def func(a, b): return a + b print(func(1, 2)) class CLS: def __init__(self): self.a = a @Call def b(self): return self.a obj = CLS() print(obj.b())