一、生成器
1、假如对列表操作,还没进行数据运算，a已经占了很多空间了，假如有100亿个数字需要处理，浪费的空间肯定更大
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
2、用到那个数据，就取那个数据，类似于迭代器，生成器是一种特殊的迭代器，他自动实现了iter和next两个方法
3、第一种生成器创建方式，和迭代器差不多，但是这一种达不到省内存的效果，因为也需要加载a这个列表
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] b=(x for x in a) print(next(b)) print(next(b))
4、通过关键字yield生成，执行到yield程序并不是结束，而是等着第二次调用
生成一个数的n次方
def fun(): for i in range(10): yield i**i res=fun() print(next(res)) print(next(res)) print(next(res)) print(next(res)) 或者 for i in res: print(i) 运行结果： 1 1 4 27 256 3125 46656 823543 16777216 387420489
二、装饰器
1、在不修改原函数的情况下，给函数增加某些功能
2、装饰器的参数是被装饰的函数
3、原函数
def fun(): print("我爱睡觉")
4、在不修改fun函数的情况下，增加一个学习的功能
5、给装饰器起个名字zsq，并添加一个学习的函数，实现学习功能
def zsq(f): def xuexi(): f() print("我在学习") return xuexi
6、通过@添加装饰器，并调用fun函数
def zsq(f): def xuexi(): f() print("我在学习") return xuexi @zsq def fun(): print("我爱睡觉") fun() 运行结果： 我爱睡觉 我在学习
