理解Python中的装饰器函数和生成器函数

装饰器函数和生成器函数是Python中的两个非常有用的特性，它们都可以在代码中起到一定的功能扩展和优化作用。下面将对这两个概念进行详细介绍和解释。

1. 装饰器函数：

装饰器函数是一种特殊的函数，可以在不修改原函数的情况下为其添加额外的功能。装饰器函数接受一个函数作为输入，并返回一个函数作为输出。通常情况下，装饰器函数会在其内部定义一个新的函数，并将原函数作为参数传递给这个新函数，然后返回新函数。这样，在调用原函数时，实际上是调用了经过装饰器函数加工过的新函数。

装饰器函数的语法糖是使用特殊符号“@”来修饰原函数，表示使用某个装饰器函数对原函数进行修饰。例如：

@decorator
def func():
    pass

装饰器函数常见的应用场景包括：日志记录、权限验证、性能统计等。通过使用装饰器函数，可以实现这些功能的复用，同时保持原函数的简洁和纯粹。

2. 生成器函数：

生成器函数是一种特殊的函数，它的返回值是一个生成器对象。生成器函数通过使用关键字yield来定义，每当生成器函数执行到yield语句时，会暂停执行，并将yield后面的表达式的值作为生成器对象的下一个元素返回。当生成器对象的某个元素被访问时，生成器函数会从离开yield语句的位置开始执行，直到再次遇到yield语句并返回下一个元素。

生成器函数的主要特点是惰性计算和节省内存。因为生成器函数不会一次性生成所有的元素，而是在需要时逐个生成，所以可以节省大量的内存空间。此外，生成器函数还可以用于表示无限序列或者处理大量数据的场景。

生成器函数的示例代码如下：

def generator():
    for i in range(10):
        yield i

g = generator()
for item in g:
    print(item)

生成器函数在Python中非常常用，比如常见的range()函数实际上就是一个生成器函数。

总结来说，装饰器函数和生成器函数都是Python中非常有用的特性。装饰器函数可以为已有的函数添加额外的功能而不修改其代码，实现功能的复用和分离；生成器函数可以实现惰性计算和节省内存的效果，特别适合处理大量数据或者表示无限序列。