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python中几个比较难懂概念进阶。

迭代器

实现了迭代器协议的容器对象，基于如下两个方法：

__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。

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.....................