Python中的没有“三器”这一说法，只是可以总结为，三器是指：装饰器，迭代器，生成器。一闭是指闭合器。

闭包

高阶函数+嵌套就可以构成一个基本的闭包。

闭包满足条件：

嵌套函数；
内层函数引用外层函数的变量；
内层函数返回内层函数的地址。

def f1(x):
    b=3
    def f2():
        print(b+x)
    return f2
res=f1(10)
print(f1(10))
res()

输出结果：

由以上结果看出，f1(10)得到的返回值是一个f2函数的地址<function f1..f2 at 0x00000219F707BA60>，并且将f2的函数地址返回给f1，所以f1得到的是一个新的函数地址。

# 可变类型
def fun():         #普通函数
    l1 = []
    l1.append(11)
    print(l1)

def fun1():        #闭包函数
    l2 = []
    def fun2():
        l2.append(11)
        print(l2)
    return fun2
# 普通函数
fun()
fun()
res1=fun1()
res1()
res1()

输出结果：

由以上结果就可以看出普通函数和闭包函数的区别，普通函数在调用一次之后，不会保存结果，所以每次只会返回一次运行结果。而闭包函数的外层的变量是保存下来了的，调用多少次，就会保存多少次运行结果在里面。

装饰器

装饰器是闭包的一种实现方式

装饰器的作用：在不改变原有函数调用方式的基础上，增加新的功能

@装饰器

定义装饰器：

# 定义装饰器
def zs(f):
    def inner():
        #使用外层函数的变量
        print('大家好，我叫XXX')
        f()  #f函数地址，f()使用函数
    return inner #返回内层函数的地址
@zs
def say_hello():
    print('你好')

say_hello()
say_hello()

输出结果：

由以上结果看出调用装饰函数之后，每执行一次函数，装饰函数都会跟着运行一次，但并不会改变原有函数的功能，只是在原有功能之上新增一些功能。

l11 = []
def zx_cx(f):      #接收add_std1函数地址
    def inner1():
        f()        #调用接收到的函数地址
        if 'XX' in l11:
            print('已经存在')
        else:
            print('meiyou')
    return inner1

@zx_cx
def add_std1():
    name = 'XX'
    l11.append(name)
    print(l11)

print(add_std1)
add_std1()

输出：

上述执行过程分析：先执行11行：执行装饰函数器函数，把下方的add_std1的函数名以参数形式传递给zx_cx,早zx_cx中，f接收到了add_atd1的函数地址，zx_cx把内能函数inner1的地址返回给了add_atd1。12行在内存中定义了add_std1函数名，add_atd1指向的是inner1的地址，18行执行的是inner1函数，在inner1里面执行f()，f保存的是add_std1，实际是在执行12行的add_std1()，add_atd1执行完回到第三行，inner1执行完回到第18行。

迭代、可迭代对象、迭代器、生成器

迭代：从容器的第一个元素开始，到最后一个元素

可迭代对象：允许被迭代的对象（可理解为一个容器）

迭代器：访问容器元素的一个对象（访问数据，自己本身没数据）

生成器：特殊的迭代器，可自己创建数据和访问数据

from collections.abc import Iterator,Iterable
# 迭代器：Iterator
# 可迭代对象：Iterable
list = [23]
print(isinstance(list,Iterator))
print(isinstance(list,Iterable))

输出：

dir()

dir()查看变量具有的方式属性

list = [23]
print(dir(list))
print(isinstance(list,Iterable))
print(isinstance(list,Iterator))

输出：

当看见输出结果中由iter()，说明该变量是可迭代对象

res = map(lambda x:x**2,[2,3,4,5])
print(isinstance(res,Iterable))
print(isinstance(res,Iterator))
print(dir(res))

输出结果：

发现res变量不仅是可迭代对象，同时也是迭代器，因为输出结果中含有next()

注意： 可迭代对象不一定是迭代器，但迭代器一定是可迭代对象。

list = [23]
list1 = iter(list)  #iter()拿到可迭代对象的迭代器
print(isinstance(list1,Iterator))
print(isinstance(list1,Iterable))

输出代码：

生成器

生成器通过**next()**取值

生成器：一般边生成边计算

#第一种方法
g1 = (i for i in range(10))   #生成器，里面没有数据，可以省内存
print(g1,type(g1))
l1 = [i for i in range(10)]
for i in l1:
    print(i)

输出结果：

#第二种方法   生成器函数，用yield返回值
#return即是返回值的意思，也是结束代码执行的意思
def g2():
    yield 1

def g3():
    return 1

print(g2())
print(g3())

输出代码：

#第二种方法   生成器函数，用yield返回值
#return即是返回值的意思，也是结束代码执行的意思
def g2():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4

print(g2())   #拿到返回值，返回g2地址
res=g2()
print(next(res))
print(next(res))
print(next(res))
for i in res:
    print(i)

输出结果：

python：三器一闭

闭包

装饰器

生成器