1，概念： Iterable 和 Iterator
Iterable 表示该变量可以被 for in 进行迭代。
Iterator 表示该变量可以被 next(o)进行迭代
（上一个表示有限迭代，下一个表示一个惰性的迭代概念，可以无限迭代。）
一般的Iterable 的变量有：
L=[{},[],(1,),{3:4},{3,4}]
for x in L:
print(isinstance(x,Iterable))
print(isinstance(x,Iterator))
true
false
可见，基础变量
List，tuple，set,dict 都是Iterable,但是 非Iterator.
Iterator 变量的产生方法有：
1，使用Iter(Iterable)的方式将Iterable->Iterator
2，使用生成器：
L=(x for x in L) 生成Iterator.
3，使用yield 将函数变成一个Iterator.
4, 使用map(f(x),Iterable)将其变为Iterator。
使用list（Iterator）可以将其变为列表。
高阶函数：
map:形式 map(f(x),Iterable) return a Iterator.f(x)需要返回值。
reduce:形式 reduce(f(x,y),Iterable. 进行不断的变量减少，返回所需值。
reduce 的函数需要在接收两个参数时能正确运行（即只允许两个位置参数）
filter：形式filter(f(x),Iterable)return a Iterator,f(x)返回true，false。
sorted(Iterable,key=func,reverse=false 返回Iterable.
对于Iterator ,其内部被转换为了list.
Iterator 生成器，是一个工具。其通过方法next(o)进行不断迭代产生数据。
也可以使用 for,list,....隐式调用next(o)来生成一个list...
函数的闭包：
def func()
def in_func()
return xx return in_func 对于闭包函数首先： 1，[]类型变量直接全局有效。 2，对于int...非全局有效，需要加上nonlocal int ,不然会有一个分配错误。 使用闭包函数可以纪录该函数本身的信息，比如被调用次数。。等等。 此时，最好将该函数变更为一个对象。 例子：
def sumManager():
count=0
def thisCount():
nonlocal count
count=count+1
return count
def thissum(*L):
s=0
for x in L:
s=s+x
return s
return [thisCount,thissum]
sumCount,thissum=sumManager()
print(thissum(1,2,3),sumCount())
其中，1，使用nonlocal or []指定母函数中的变量可以被子函数访问。
2，两个函数需要同时返回，这样他们指向同一个函数体变量。
匿名函数：lambda x,y: 表达式，返回值就是表达式的值。
L=(lambda x,y:x+y)(3,4)
L=list(map(lambda x: x*x,[1,2,3]))
L=list(filter(lambda x:x%2==1,range(1,100)))
Decorator:装饰器，用于修饰函数。
1,func---本身是一个对象：所以具备对象属性：比如func.name
2,func---全参数调用：func(*args,kw)所有函数都可以支持这个参数表。
3,Decorator 的常见形式：
def log(f):
functools.wraps(f)
def wrapper(*args,*kw):
act1
t=f(args,kw)
act2
return t
return wrapper
4,带参数类型： def log(para): def decorator(fun): functools.wraps(fun) def wrapper(*args,**kw): act1 t=fun(*args,**kw) act2 return t return wrapper return decorator def log(para):
if isinstance(para,str):
def decorator(f):@functools.wraps(f)
br/>else:
@functools.wraps(para)<br <="" a="">def wrapper(else:
@functools.wraps(para)
kw):
print('begin')
sv=para(*k,**kw)
print('end')
return sv
return wrapper
else:
@functools.wraps(para)