装饰器，生成器，迭代器，内置函数，软件目录

装饰器（也叫语法糖）

定义：装饰器本质是函数，用于装饰其他函数，为其他函数添加附加功能。
原则：1.不能修改被装饰函数的源代码；2.不能修改被修改函数的调用方式
知识储备：1.函数即变量；2.高阶函数；3.嵌套函数；4.高阶函数+嵌套函数+闭包=装饰器
自己写一个装饰器：

无参数装饰器

import time
def timer(func):#装饰器函数
    def deco(*args,**kwargs):#传入可变长参数，适应不同函数
        start_time = time.time()
        res = func(*args,**kwargs)#将参数传给原有函数
        stop_time = time.time()
        print("the func run time is %s" %(stop_time - start_time))
        return res#将原有函数的结果进行返回
    return deco
def test_1(name):#原有函数
    time.sleep(1)
    print("%s in the test_1" %(name))
test_1 = timer(test_1)
test_1("zzh") #实际上在执行deco()，但表面上未改变test1的调用方式
###################################
#将写法改为@写法，则变成装饰器
@timer #其中，@timer就等效于test_1 = timer(test_1) = deco的写法
test_1("zzh")
### 结果：zzh in the test_1
### the func run time is 1.0000958442687988

有参数装饰器

import time
def timer(timeout=0):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start=time.time()
            func(*args,**kwargs)
            stop=time.time()
            print 'run time is %s ' %(stop-start)
            print timeout
        return wrapper
    return decorator
@timer(2)#test = timer(2)传入参数并返回decorate
def test(list_test):
    for i in list_test:
        time.sleep(0.1)
        print '-'*20,i
 
#timer(timeout=10)(test)(range(10))
test(range(10))

生成器（generator）

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。即定义了一种迭代规则，但是未生成存储在内存中。

生成器定义：

方法一：只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

g = (x*x for x in range(10))#<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

方法二：

def fib(max):#定义生成器
    n,a,b = 0,0,1
    while n<max:
        yield b #只要把原有输出改成yield就成生成器了
        a,b = b ,a+b
        n = n+1
    return  'done'
g=fib(10)#g即是一个定义好的生成器

生成器迭代：

生成器只有在调用时才会生成，相应的，若需要取下一个，只能一个一个按顺序进行迭代才可获取。
生成器可使用for num in g:或者g.__next__()或者next(g)的函数进行迭代生成
生成器向后迭代：g.__next__()#生成器只能使用next方法不断向后迭代，且不可前溯。当生成器中无法再取出数据时，会向外抛出一个异常。通过抓住异常，即可判断结束。
进行异常处理代码：

while True:  #死循环
    try: #尝试下列代码
        x = next(g) #获取迭代器的下一个值
        print('g:',x) #打印该值
    except StopIteration as e: #如果出现Stoplteration的异常时
        print('Generator return value:',e.value) #打印异常和返回值
        break

生成器send方法：

def consumer(name):#定义一个装饰器
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield #当遇到yield，暂停并跳出
       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
zzh = consumer("zzh")
zzh.__next__()
zzh.send("韭菜馅")##send调用yield，并给他传值

zzh 准备吃包子啦!
包子[韭菜馅]来了,被[zzh]吃了!

迭代器

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：1.集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；2.generator，包括生成器和带yield的generator function。这些可以直接作用于for循环的对象统称为__可迭代对象：Iterable__。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象。

from collections import Iterable#导入的是Iterable
isinstance([], Iterable) ##注意这里是 Iterable，判断是不是可迭代对象
###True

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为__迭代器：Iterator__。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

from collections import Iterator#导入的是Iterator
isinstance((x for x in range(10)), Iterator) ##注意这里是 Iterator，判断是不是迭代器对象
###True

生成器对象都是可迭代对象，但如list、dict、str等是可迭代对象却不是生成器对象
可以使用iter()函数把list、dict、str等Iterable变成Iterator。如：isinstance(iter('abc'), Iterator)#True

内置方法

内置参数详解 :
https://docs.python.org/3/library/functions.html?

abs(x)或x.__abs__()：#取绝对值
all(iterable)：如果列表中所有元素均为真，返回真；只要有一个为假，返回假
any(iterable)：如果列表中有任何一个元素为真，返回真；全为假，则返回假，空列表也为假
ascii(iterable)：将元素转换为对应的ASCII码
bin(x)：将填入的十进制数转为二进制
bool(x)：判断填入的bool值是否为真
bytes("abcde",encoding = 'utf-8')：将字符串用utf-8编码，转为byte类型，且不可修改
b=bytearray("abcde",encoding = 'utf-8')：将字符串用utf-8编码，转为byte类型，但是可以修改其元素，如b[1]=100修改第二个元素的字符
callable(iterable)：判断一个元素是否是可调用的
cha(98)：查询对应ASCII的字符‘b’
ord('b')：查询字符对应的ASCII码 #98
dict(**kwarg)：生成一个字典
dir([object])：查询对象具有哪些可用的方法
divmod(5,2)：整数除法取余，返回商和余数，#(2,1)
list(enumerate(['one','two','three']))：返回一个可迭代对象（如序列）的下标和元素的元组#[(0, 'one'), (1, 'two'), (2, 'three')]
eval('1+2')：把一个字符串变成一个字典，返回值是求表达式的结果#3
exec("print('hello')")：将字符串变成代码进行编译运行 #hello
filter(lambda n : n>5 , range(10))：#能够从一组数据中过滤出一些想要的数据来
map(lambda n : n*n , range(10))：对输入的值按照用户要求进行处理，再覆盖掉原来的值。等效于[i*i for i in range(10)]
print("I am {name}".format(name = "zzh"))：格式化输出
frozenset([1,2,3,4])：将集合（如列表）变成一个不可变集合
print(globals())：返回当前程序中的所有变量，以字典形式返回，变量名和值
hash(object)：计算一个对象的哈希值
hex(12)：将数据转化为十六进制#0xc
input("name:")：标准输入，括弧中为提示信息
len(s)：获取对象的长度
print(locals())：打印函数内部的局部变量
max([1,2,3,4,5])：返回列表中的最大值
min([1,2,3,4,5])：返回列表中的最小值
next()：生成器的调用方法
oct(12)：十进制转八进制#0o14
pow(3,3)：求幂，3的3次幂=27
print("I am zzh")：将对象打印到文本流文件中
range(1,10,2)：输出一个序列（开始，停止，步长）
reversed(seq)：反转一个可迭代对象，如反转一个数组
round(1.3342 , 2)：保留两位小数 #1.33
slice(2,5,1)：切片，从2切到5，步长为1
sorted(iterable)：对iterate中的项目进行排序并返回一个新的列表
sum()：从左到右开始，计算数据的总和
type()：查看对象的数据类型
print(zip([1,2,3],['a','b','c']))：对于元素进行拼接
__import__("模块名")：导入模块，模块名为字符串，等效于import 模块名

软件目录规划

bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
docs/: 存放一些文档。
setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
README: 项目说明文件。

如果我是一个包下的foo.py，如何通过代码去调用另一个路径下的main.py，例子如下：

import os,sys
print(__file__)#获得当前文件的相对路径
print(os.path.abspath(__file__))#通过相对路径获得绝对路径
print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))#以当前绝对路径向上退一级
#再向上一级获得整个文件即Foo的绝对路径，并进行存储
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)#将文件目录加入到环境变量中
import foo#再引用foo包，则不会出现报错

参考：
https://blog.51cto.com/egon09/1836763
https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html

[Python3]装饰器_生成器_迭代器_内置函数_软件目录

装饰器（也叫语法糖）

无参数装饰器

有参数装饰器

生成器（generator）

生成器定义：

生成器迭代：

迭代器

内置方法

软件目录规划

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