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第三周 Day 2

🎯 今日目标

• 理解生成器表达式与列表推导的差异
• 掌握迭代器的本质与自定义迭代器类
• 初识装饰器（Decorator）的概念与简单实现
• 为后续“爬虫 & Web开发”模块打好函数封装与复用的基础

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📍 生成器表达式（Generator Expression）

生成器表达式语法类似列表推导式，但使用的是 () 而不是 []，返回的是生成器对象，具有惰性计算的特点。

✅ 示例：

gen = (x**2 for x in range(5))
print(next(gen))  # 输出 0
print(list(gen))  # 输出 [1, 4, 9, 16]

✅ 和列表推导对比：

特性	列表推导式	生成器表达式
语法	[]	()
返回类型	列表（一次性加载）	生成器（惰性迭代）
占用内存	高（一次性生成所有结果）	低（按需生成）

🔁 自定义迭代器类（Iterator Class）

自定义类中实现 iter() 和 next() 方法即可成为可迭代对象。

✅ 示例：

class CountDown:def __init__(self, start):self.current = startdef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current <= 0:raise StopIterationself.current -= 1return self.current + 1cd = CountDown(5)
for i in cd:print(i)

输出：

5
4
3
2
1

🎁 装饰器（Decorator）基础

装饰器是一种高级语法，用来在不修改原函数代码的前提下扩展功能，本质是函数嵌套与高阶函数结合。

✅ 基本语法

def log(func):def wrapper():print("开始执行函数...")func()print("函数执行完毕。")return wrapper@log
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

输出：

开始执行函数...
Hello!
函数执行完毕。

💡 装饰器应用场景

• 日志打印
• 权限验证（登录后才能访问）
• 性能统计（记录函数耗时）
• 缓存（装饰器+字典）

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🧪 今日练习任务

✅ 练习1：用生成器表达式生成 100 个偶数，并取前 5 个

gen = (x for x in range(0, 200, 2))
for _ in range(5):print(next(gen))

✅ 练习2：写一个自定义迭代器类，输出 1~n 的平方

class Square:def __init__(self, n):self.n = nself.i = 1def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.i > self.n:raise StopIterationval = self.i ** 2self.i += 1return valfor s in Square(5):print(s)

✅ 练习3：写一个装饰器，用于打印函数运行前后的时间

import timedef timer(func):def wrapper():start = time.time()func()end = time.time()print(f"耗时：{end - start:.4f} 秒")return wrapper@timer
def run():time.sleep(1)print("执行中...")run()

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📌 今日总结

内容	说明
生成器表达式	与列表推导类似，但更节省内存
自定义迭代器	通过 iter() 和 next() 组合实现
装饰器基础	用于增强函数功能，常用于日志、验证等场景
实战练习	结合语法 + 应用，强化实际编程能力