装饰器
通俗的讲，装饰器就是在不改变源代码基础上，给源代码增加新功能。
不改变函数的源代码、调用方式、返回值等，给函数增加新功能。
经典案例：登录装饰器，def login_decorator(func):
def inner():
if USER_TEMP["status"] == False:
print("\033[31;1m用户未登录，请先登录\033[0m")
login_atm()
func()
return inner
@login_decorator
def withdrawals():
print("取款函数。。。。")
说白了，给函数增加新功能，就是把这个函数当作参数传到另一个函数里面。
生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：>>> 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
at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
StopIteration
如果生成器中没有更过元素时，调用next(g)会抛出StopIteration的错误
所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误：>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
正则表达式
re模块。常用正则表达式符号：
常用语法函数：
