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装饰器
基本语法
在不改变原函数的基础上，新增/修改一些功能
在被装饰函数/类前使用：@decorator_name
装饰器接收一个函数返回一个新函数
def decorator_name(func):# 装饰器的操作...def wrapper(*args, **kwargs):# 前置操作...result = func()# 后置操作...return resultreturn wrapper@decorator_name
def func():pass
多层装饰器执行顺序
def decorator1(func):def wrapper1(...):func(...)return wrapper1def decorator2(func):def wrapper2(...):func(...)return wrapper2@decorator1
@decorator2
def decorated_func():pass
# 等效于：func = decorator1(decorator2(decorated_func))
由内往外包装：
1、将decorated_func传入decorator2，运行decorator2函数体内容，返回一个新的函数：wrapper2
2、将wrapper2传入decorator1，运行decorator1函数体内容，返回一个新的函数：wrapper1
3、将wrapper1赋值给func
调用func()时，从上往下执行：
1、调用func，即运行decorator1中的wrapper1
2、运行wrapper1中的func时，即运行wrapper2
2、运行wrapper2中的func时，执行decorated_func本身
带参数的装饰器
@main_decorator(params):# 函数体内容...def decorator(func):# 装饰器的操作...def wrapper(*args, **kwargs):# 前置操作...result = func()# 后置操作...return resultreturn wrapperreturn decorator@main_decorator(params)
def func():pass
@decorator_name(params)分为两步：
- 运行main_decorator(params)函数体内容，返回decorator
- 运行@decorator，将func传入decorator，即调用decorator(func)
保留函数元信息
@functools.wraps(func)
@decorator(params):def decorator_name(func):# 装饰器的操作...@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):# 前置操作...result = func()# 后置操作...return resultreturn wrapper@decorator_name
def func():pass
原理：在wrapper运行前将wrapper的相关属性值修改为func的相关属性值
1、复制原func的方法/函数信息，如__name__ 、__doc__、__dict__等等，保存在类属性中
2、调用被装饰方法时，将被装饰方法传入类的__call__内，将被装饰函数的相关属性赋值给wrapper，再运行
类装饰器
语法同方法/函数装饰器：@classdecorator
通过实现 __call__ 方法使类成为装饰器
普通类装饰器
带参数的类装饰器
应用场景
1、单例模式：确保全局只有一个实例，如数据库连接
2、需要维护复杂状态
3、需要复用多个方法
4、相比函数装饰器更适合复杂场景
元类
基本定义
创建一个继承type的类，其他类应用该元类时，使用metaclass指定元类
class TestMeta(type):def __new__(cls, name, bases, attrs):# 执行操作...return super().__new__(cls, name, bases, attrs)def __init__(cls, name, bases, attrs):# 执行操作...# 注意：__init__无返回值class TestFactory(metaclass=TestMeta):pass
动态创建类
使用 type(name, bases, namespace) 动态生成类
元类的应用场景
单例模式、ORM框架（如Django模型）、接口验证、自动注册子类等。
元类与类装饰器的区别
元类影响类的整个生命周期，类装饰器仅修改已存在的类。
生成器
生成器通过使用yield惰性计算，节省内存
def number_generator():for i in range(1, 10):yield i ** 2ng = number_generator()
print(next(ng))
生成器函数
使用 yield 暂停执行并返回值，下次从暂停处继续执行
生成器表达式
类似列表推导式，但用圆括号：generator = (i**2 for i in range(10))
状态控制
使用 send(value) 向生成器发送值，close() 终止生成器，throw() 抛出异常
协程与异步编程
生成器是协程的基础，yield 可实现简单的协作式多任务。
应用场景
处理大型文件（逐行读取）、无限序列（如斐波那契数列）、流式数据处理。