本阶段我们将了解Python是如何管理内存的，学习内存管理让我们掌握python的运行机制；

并且在python中有许多函数式编程的特性，比如闭包，装饰器和生成器，这些都是一些比较难掌握的概念，但面试会经常遇到。

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1.生成器与列表的对照使用

　　

在Python中， 一边循环一边计算的机制， 称为生成器： generator
创建生成器: G = ( x*2 for x in range(5))
可以通过 next(生成器) 函数获得生成器的下一个返回值
没有更多的元素时， 抛出 StopIteration 的异常
生成器也可以使for 循环，因为生成器也是可迭代对象

这不就是元祖那个推导式吗

 

需要新的数字，就生成一个新的，不同于列表，需要一下子全出来，
更占用内存

 time.clock

%d  是字节吗？

sys.getsizeof()

 生成器：generator

老母鸡下蛋比喻法：列表是直接杀了了取卵，生成器通过next让它下蛋

 

但我还是不知道拿来干嘛呀，只是为了减少内存吗？性能优化吧

生成器和列表推到就只是差括号 和中括号而已　　

 

next（g）  g.__next__（）底层原理是一样的

g.send(None )

2.生成器的其他生成方式以及元素的遍历方式

　　生成器就是你要多少我就给你多少，我不会直接的存储所有

　　生成器与列表比较

 

"""

生成器：
什么是生成器？
    genterator
    记录一个算法，可以一遍循环，一遍计算的一种机制
生成器的作用？
    存储1-10000中所有的偶数
    1.list
        列表推导公式
        更加耗时
        更加开销系统内存
    2.生成器
        存储数据(存数的算法)

使用生成器的好处？
    1.时间
    2.内存开销

使用生成器？
    创建生成器： 1. g =( x for x in range(10))

"""

 

生成器的其他生成方式：
    1.g = (x for x in range(5))
    2. 包含yield关键的函数，为生成器
        yield
        用在函数中

生成器可以生成的元素的访问以及注意事项：
    1.next(g)
    2.for循环变量
    3.g.__next__()
    4.g.send()
        使用send()访问的时候，首个元素必须给None参数,后续元素，可以给任意参数

    超出生成器生成数据的范围：StopIteration

"""

3.迭代器的使用

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
可以使用isinstance(对象,Iterator)判断对象是否为迭代器

迭代器（Iterator）

如何判断对象是可迭代对象（Iterable）

print(isinstance(list1,Iterable))

 

4.闭包的定义和使用

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