装饰器：
在函数代码功能运行期间动态增加功能的方式叫做装饰器（Decorator）。它对一个函数或者类进行再加工。
我们先定义两个函数，一个计算两数和，一个计算两数差。
>>> def square_sum(a,b):
... return a + b
...
>>> def square_diff(a,b):
... return a - b
...
>>> print(square_sum(3,4))
7
>>> print(square_diff(9,5))
4
如果我们想要给这个函数再加其他功能呢，如打印出输入的参数值，我们可能会这样：
>>> def square_sum(a,b):
... print 'input:',a,b
... return a + b
...
>>> print(square_sum(3,4))
input: 3 4
7
在python中，我们可以利用装饰器这么干：
>>> def decorator(f):
... def new_f(a,b):
... print 'input',a,b
... return f(a,b)
... return new_f
...
>>> @decorator
... def square_sum(a,b):
... return a + b
...
>>> @decorator
... def square_diff(a,b):
... return a - b
...
>>> print(square_sum(3,4))
input 3 4
7
>>> print(square_diff(9,5))
input 9 5
4
在上面的例子中，装饰器接受一个函数作为输入参数，并返回一个新的函数，装饰器新建了一个可用函数new_f，在这个函数中我们增加了打印功能，并通过调用之前的函数f来实现原来函数的功能。当我们在调用square_sum(3,4)的时候就等同于
square_sum = decorator(square_sum)
square_sum(3,4)
这样的好处是提高了代码的可复用性！
在上面的装饰器中，它默认他后面的函数是他的唯一参数，如果我们想传其他参数怎么办呢，比如@decorator(a)，我们可以这样：
>>> def pre_str(pre=''): #一层新函数
... def decorator(f): #原来的装饰器
... def new_f(a,b):
... print(pre + "input", a, b)
... return f(a,b)
... return new_f
... return decorator
...
>>> @pre_str('balabala')
... def square_sum(a,b):
... return a+b
...
>>> print(square_sum(3,4))
('balabalainput', 3, 4)
7
装饰类：
一个装饰类可以接收一个类，并返回一个类，起到加工类的效果！
>>> def decorator(aClass):
... class newClass:
... def __init__(self,age):
... self.total_display = 0
... self.wrapped = aClass(age)
... def display(self):
... self.total_display += 1
... print "total display",self.total_display
... self.wrapped.display()
... return newClass
...
>>> @decorator
... class Bird:
... def __init__(self,age):
... self.age = age
... def display(self):
... print "My age is",self.age
...
>>> eagleLord = Bird(5)
>>> for i in range(3):
... eagleLord.display()
...
total display 1
My age is 5
total display 2
My age is 5
total display 3
My age is 5
生成器：
生成器是为了避免构造一个超大的列表，是一边循环一边计算的机制！
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x02140620>
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
generator保存的是算法，每次都需要调用next来进行计算出下一个元素的值，是可迭代的，我们可以通过for来访问他。在函数中可以用yield进行中断输出！
上下文管理器：
用于规定某个对象的适用范围，类比于using(){} 在python中是 with...as...
# without context manager
f = open("new.txt", "w")
print(f.closed) # whether the file is open
f.write("Hello World!")
f.close()
print(f.closed) # with context manager
with open("new.txt", "w") as f:
print(f.closed)
f.write("Hello World!")
print(f.closed)
上面两断代码执行的操作是一样的，通过with as 在超出范围之后自动进行了f的释放！