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前言
这是相继上一篇5.2Python函数（二）后的函数的高阶
（一）装饰器
在不改变原函数的代码，函数的变量名，函数的调用下，给函数附加新的功能，该附加的功能便是装饰器。
一般装饰器都封装成一个函数。
==1.简单的装饰器==
（1）说明
用闭包来实现装饰器，并且用@函数名来附加
（2）源代码
# 额外代码，实现发说说与发图片前，登陆验证
def check_logo(func):
def inner():
print("登陆验证……")
func()
return inner
# 功能代码块
@check_logo
def fss():
print("发说说")
@check_logo
def ftp():
print("发图片")
# 业务逻辑
btn_index = 2
if btn_index == 1:
fss()
else:
ftp()
（3）输出效果
02.png
==2.修饰带参数函数的装饰器==
（1）说明
我们只有在内部的函数也定义接收参数就可以了，不过为了通用性
我们定义的参数形式是：不定长参数
inner(*args, **kwargs)
（2）源代码
# 写一个装饰器
def zsq(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("*" * 30)
func(*args, **kwargs)
return inner
# 写一个功能函数
@zsq
def my_sum(num1, num2):
result = num1 + num2
print(result)
@zsq
def my_sub(a, b, c):
result = a + b - c
print(result)
my_sum(1, 2)
my_sub(4, b=2, c=3)
（3）输出效果
03.png
==3.修饰带返回值函数的装饰器==
（1）说明
我们在内部函数也定义返回的语句，总之要与功能函数步调一致。
result = func(*args, **kwargs)
return result
（2）源代码
# 写一个装饰器
def zsq(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("*" * 30)
result = func(*args, **kwargs)
return result
return inner
# 写一个功能函数
@zsq
def my_sum(num1, num2):
result = num1 + num2
print(result)
return result
@zsq
def my_sub(a, b, c):
result = a + b - c
print(result)
return result
r = my_sum(1, 2)
r2 = my_sub(4, b=2, c=3)
print(r)
print(r2)
（3）输出效果
04.png
==4.自身带参数的装饰器==
（1）说明
装饰器的附加功能不是写死的，有时候也需要传递一些值，这时就需要装饰器自身传递参数。
我们只要在外部添加一层函数即可。
（2）源代码
# 定义一个可自身传递参数的装饰器
# 就是在装饰器外面添加一层函数
def get_zsq(char):
# 写一个装饰器
def zsq(func):
def inner(*args, **kwargs):
print(char * 30)
result = func(*args, **kwargs)
return result
return inner
return zsq
# 定义一个功能函数， @相当于一个函数
@get_zsq("=")
def my_sum(a, b, c):
result = a + b + c
print(result)
return result
my_sum(1, b=2, c=3)
（3）输出效果
05.png
（二）迭代器
（1）说明
读取数据的一种形式。
创建：iter()
访问：next()
（2）源代码
# iterable（可迭代对象）：list，tuple，dict，string，set
# 即可以用for in 来遍历的对象
list1 = ["你好", 2, "me", "you"]
# 可以用于isinstance()来判断是否是iterable
print(isinstance(list1, list))
# 可以用iter()来创建迭代器
list_iterator = iter(list1)
# 用next()访问下一个元素
print(next(list_iterator))
（3）输出效果
06.png
（三）生成器
generator（生成器）：是一种优雅的迭代器,就是一种特殊的迭代器。
==1.创建方式一==
（1）说明：
使用生成器表达式创建
（2）源代码
# generator（生成器）：是一种优雅的迭代器
# 列表推导式
# l = [i for i in range(50) if i % 2 == 0]
# 生成器表达式--创建生成器
l = (i for i in range(50) if i % 2 == 0)
print(next(l))
print(next(l))
print(next(l))
（3）输出效果
07.png
==1.创建方式二==
（1）说明：
使用yield于语句创建
（2）源代码
# 使用yield的语句来停顿执行，创建生成器
def test():
print("a")
yield 1
print("b")
yield 2
print("c")
yield 3
print("d")
yield 4
# 调用函数
print(test())
# 访问元素
g = test()
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# for in 遍历元素
for i in g:
print(i)
（3）输出效果
08.png
（四）递归函数
（1）说明
递归函数是一种思想，函数不断的调用自身。
（2）源代码
# 函数A内部继续调用A函数，称递归
# 传值：从后往前传递值的过程
# 回归：从前往后回代数值的过程
# 求一个数的阶乘
def test(n):
if n == 1:
return 1
# 分解n
result = n * test(n-1)
return result
print(test(4))
（3）输出效果
10.png
（五）变量的作用域
（1）说明图
01.png
（2）源代码
# 变量的作用域：作用范围
# 命名空间：具体的范围
g = "我是全局变量"
def test():
# 声明g是全局变量
global g
g = "我有全局变量修改而来"
e = "我是局部变量"
# 查看局部变量
num = locals()
print(num)
def test1():
# 声明 e 不是当地变量
nonlocal e
e = "我是局部变量修改而来"
l = "我是函数内的变量"
# 查看局部变量
num1 = locals()
print(num1)
test1()
# 查看全局变量
num2 = globals()
print(num2)
test()
print(g)
（3）输出效果
09.png
