一、迭代器关于迭代器的解释，有很多不同的说法，名词该怎么解释不是我们要研究的重点，姑且把它看成是“一种从数据容器中取值的工具”1.可迭代对象Python中有一类对象可以跟在for循环中的in关键字后面，其目的是遍历对象中的元素，比如我们熟知的列表、元组、集合、字典、字符串等等，对于这类对象我们有时又称之为“可迭代对象”。
遍历列表对象示例
尝试遍历整数值对象显然，整数值对象不能被遍历，Python解释器给我们返回了一个int object is not iterable的报错，用白话讲就是整型对象是不可迭代的对于分辨一个对象是不是可迭代对象，我们不必每次都去for循环它，看是否报错，Python为我们提供了判断工具。
collections.abc模块中有一个isinstance()方法，它传入一个对象参数和一个Iterable关键字参数，返回结果为布尔值，True则代表传入的对象为可迭代对象，False则代表传入的对象为不可迭代对象。
示例2.可迭代的本质一个对象是否可以迭代，取决于这个对象是否有__iter__()方法，具有该方法的对象都是可迭代的。
示例3.迭代器对象在循环迭代数据容器的过程中，不断记录每次访问到了第几条数据，以便返回下一条数据的这样一个抽象东西，我们叫作迭代器对象判断一个对象是否为迭代器对象，Python同样给我们提供了方法，同判断可迭代对象的方法类似，只不过把Iterable关键字换成了Iterator。
显然，列表对象不是迭代器对象
示例迭代器对象的本质：同时具有__iter__()和__next__()方法的对象叫作迭代器对象，不难看出可迭代对象不一定是迭代器对象，但迭代器对象一定是可迭代对象4.两个函数iter()函数可以返回可迭代对象的迭代器对象；。
next()函数可以获取迭代器对象的下一个元素。
示例5.创建迭代器对象迭代器对象的__iter__()方法需要返回一个迭代器对象，因为我们创建的就是迭代器对象，因此可以直接返回自身，__next__()方法则是实现每次取一个元素功能的方法__iter__()和__next__()方法都是Python类的内置方法，在对应的函数调用时自动调用。
自定义迭代器示例6.Stopiteration异常
示例如示例，当我们对b这个迭代器对象不停的使用next()方法取值时，最终会报错，这是因为我们取尽迭代器中的元素了，下一个元素没有了通常在类中需要定义触发这个异常，不然在for循环中将无限循环下去，第5点当中的自定义迭代器对象我们就没有相关定义。
7.for循环的本质for循环只能遍历可迭代对象，在for循环的过程中，首先我们调用iter()方法获取可迭代对象的迭代器对象，然后对这个迭代器对象调用next()方法不断获取元素输出，当迭代器中的元素全被输出之后，就触发Stopiteration异常，for循环捕获到了这个异常就打破循环停止代码。
二、生成器1.生成器对象有关概念生成器是特殊的迭代器，因此生成器对象都有__iter__()和__next__()方法，可以对生成器对象调用next()函数取值可迭代对象不一定是迭代器对象，但迭代器对象一定是可迭代对象；。
迭代器对象不一定是生成器对象，但生成器对象一定是迭代器对象。2.生成器对象的创建方法一：使用类似列表解析式（推导式）的方式创建，只不过需要把中括号换成圆括号。
示例方法二：通过生成器函数创建。
示例带有yield关键字的函数都不是普通的函数，我们称之为生成器函数，调用生成器函数不会直接执行该函数，而是会返回一个生成器对象，如示例中的对象a就是一个生成器对象。3.一个完整生成器对象示例
示例，生成器生成斐波那契数列的元素生成器生成值的原理是，对生成器对象调用next()函数，将逐步执行生成器函数，当遇到yield关键字时，函数停止运行，把yield后面的结果返回给next()，直到下次再调用next()函数，
重点：后次调用next()函数并不从头运行生成器函数，而是从上次调用停止的地方开始运行，即yield后面。
理解生成器运行原理4.send()方法send()方法与next()类似，同样起到唤醒生成器的作用，不同点在于send()方法可以向生成器传送值。
示例示例中第二次调用next()函数，显示ret的值为None，这是因为第一次调用next()函数时，执行完yield 100 就将100当作了next()的返回值，然后停止运行，而yield 100 这个句子本身是没有返回值的，因此ret为None。
send()函数唤醒生成器示例使用send()函数唤醒生成器，send()的参数将会作为yield句子的返回值，在第二次唤醒生成器时将从上次停止的地方开始运行，即首先执行ret=这个赋值语句5.获取return返回值。
生成器取值报错：
执行next()函数遇不到yield将报错
执行next()函数遇到return会报错示例中碰到return报错，同时将return返回值作为报错内容，因此可以通过捕捉异常获取return返回值。
示例6.生成器的本质生成器的本质是，没有存储实际数据，而是记住了生成数据的方法，需要数据的时候直接生成就行了，这样做可以很好的节约内存，在数据量非常大的时候很好用三、闭包1.闭包的定义在一个函数当中定义另一个函数，并且内部函数运用外部函数的局部变量或形参，外部函数返回内部函数的引用，这样的函数称为闭包。
示例2.闭包的实现原理
示例如示例，第一步当中的赋值语句，左边为变量名a，右边是外部函数test的调用，返回值为test_in，即为内部函数的引用，因此第一步执行完之后，相当于变量a和test_in一样，都指向内部函数，因此可以将a加括号像函数那样调用。
需要注意的是，闭包当中，外部函数的局部变量或形参不会随着外部函数的结束而消失。3.nonlocal参数
实现计数功能的闭包示例需要修改外部变量的引用时，需要注明nonlocal关键字。4.多个内部函数的闭包
示例5.类的__call__()方法我们知道实例对象有实例.方法这样的操作手法，那么实例对象有没有实例()像函数调用那样的操作呢？答案是有的，只要我们在类中定义了__call__()方法，那么我们在调用实例()时将自动调用__call__()方法。
示例6.闭包的本质闭包的本质是能持续调用外部函数的局部变量或引用。四、装饰器1.装饰器的本质在不改变原函数的基础上，给原函数添加功能。实现本质是创建闭包时传递函数参数。2.一个示例
示例示例代码块的主要目的是帮我们统计一段代码的执行时间。
结果3.装饰器实现原理
示例首先从代码语法上来看，装饰器的实现原理是，一个装饰器函数(print_time)，一个实现功能的函数(count)，在实现功能函数的定义代码块上加上@print_time，就起到了修饰功能函数的目的。
运行原理，@print_time相当于把count函数的引用传递给了装饰器函数，它返回内部函数(print_in)的引用，这个值返回给了count，即现在count和print_in是一样的，而func函数继承了实现功能的代码块相当于之前的count，因此在装饰完后调用count函数时，相较不装饰，多了两个计时和一个时间做差输出功能。
4.功能函数需要传参
示例
所传参数不确定示例5.功能函数有返回值
示例示例中，质数个数的统计返回值为None，那是因为func函数虽然有返回值，但print_in函数并没有定义return，所以返回值为None。
示例，修改后有返回值6.通用装饰器
示例7.装饰器带有参数
示例@fun1(2)就相当于调用了fun1函数，返回的是fun2函数，并且根据闭包的特性记住了num参数(2)的值，等价于@fun2加一个参数。8.多个装饰器同时装饰
示例从示例的输出结果不难看出，多个装饰器对同一个函数进行装饰时从内往外一次装饰。9.用类作装饰器
示例用类来装饰，@MyClass相当于调用MyClass(test)创建了一个类实例对象，装饰后的test就指向一个类对象了，又因为定义过__call__()方法，因此可以实例()这样调用10.带参数的类作装饰器。
示例过程详解：@MyClass(100)相当于创建了一个类实例，然后用这个类实例对函数a进行装饰，因为这个类实例有__call__()方法，因此可以调用实例(a)，这将自动调用__call__()方法，并且把__call__()方法的返回值返回给装饰后的结果，相当于a指向print_str，因此实现装饰功能。
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