python迭代器，生成器，装饰器，context模块

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迭代器iteration

是访问集合元素的一种方式，只能往前不能往后
迭代器的特点：
1，访问者不需要关注迭代器内部结构，只需通过next()不断取下一个内容
2，访问不能回退
3，循环较大数据集合时，省内存
4，不能随机访问集合中的某一个值

iter()生成迭代器
__next__()访问迭代器，可以迭代生成器

生成器(genertion)

yield
有yield的函数叫生成器，不能直接调用
必须要用__next__()等迭代器来访问，迭代器可以迭代一个集合，也可以迭代一个yield函数
yield可以传出消息__next__()，也可以传入消息send()
send()同时可以传给yield数据，也可以接受数据

生成器只能碰到yield跳出函数，不能使用return

def show_1():
print("1p")
yield
print("3p")
yield
print(show_1()) #<generator object show_1 at 0x000002A9682378E0>
show_P=show_1() #赋值保存地址
show_P.__next__()
show_P.__next__()1p
3p

#yield传入传出数据
def show_2():
print("1P")
yield 100
print("3P")
n=yield
print("%dP"%n)
yield
show_P=show_2()
show_P.__next__()
show_P.__next__()
show_P.send(10) #传入10

#模拟range()
def Lrange(m=0,n,l=1):
count=m
while count < n:
yield count
count += lfor i in Lrange(2,10,2):
print(i)

异步串行

装饰器（decorator）：

装饰器原理：
@w1的时候会做这么几件事情：
1，执行w1()
2，把修饰的函数show传入w1的形参
3，装饰器必须有返回值，返回值为了把原来的show函数封装到新的show函数
4，装饰器必做的一件事就是再嵌套一层函数，封装以前的函数

装饰器一：

def w1(func):
def outer():
print('before')
func()
return outer
@w1
def show():
print("show")

装饰器二（带参数的复杂装饰器）：

写装饰器的成本比写函数高，写装饰器比较难，让外部人调用的时候，要自定义登陆界面，让他们写函数，
然后你的装饰器要把他们定义的函数套到装饰器上，@w1(他们自己写的函数)，也就是把装饰的东西封装
到函数，装饰器调用封装的装饰函数

def before():
print('login!!')
def w2(before_func):
def accept_main(main_func):
def outer():
before_func()
main_func()
print('after')
return outer
return accept_main
@w2(before)
def show(name):
sore=["dd","ff","gg"]