裝飾器

通俗的講，裝飾器就是在不改變源代碼基礎上，給源代碼增加新功能。

不改變函數的源代碼、調用方式、返回值等，給函數增加新功能。

經典案例：登錄裝飾器，

def login_decorator(func):

    def inner():
        if USER_TEMP["status"] == False:
            print("\033[31;1m用戶未登錄，請先登錄\033[0m")
            login_atm()
        func()
    return inner
 
 @login_decorator
 def withdrawals():
     print("取款函數。。。。")

說白了，給函數增加新功能，就是把這個函數當作參數傳到另一個函數裏面。

生成器

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

創建L和g的區別僅在於最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

如果要一個一個打印出來，可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

如果生成器中沒有更過元素時，調用next（g）會拋出StopIteration的錯誤

所以，我們創建了一個generator後，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來叠代它，並且不需要關心StopIteration的錯誤：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

正則表達式

re模塊。常用正則表達式符號：

常用語法函數：

Python學習之路-裝飾器&生成器&正則表達式