[1 什么是迭代器，生成器，装饰器](#1 什么是迭代器，生成器，装饰器)
[2 django的信号用过吗？如何用，干过什么](#2 django的信号用过吗？如何用，干过什么)
[3 什么是深拷贝，什么是浅拷贝，如何使用](#3 什么是深拷贝，什么是浅拷贝，如何使用)
[3.1 浅拷贝](#3.1 浅拷贝)
[3.2 深拷贝](#3.2 深拷贝)
[3.3 扩展(slice操作符和list构造函数)](#3.3 扩展(slice操作符和list构造函数))
1 什么是迭代器，生成器，装饰器
python
迭代：一种不依赖于索引取值的方式，我们不需要关注它的位置，只要能够一个个取值，它就称之为迭代
-基于索引，下标的取值
-不依赖于索引，没有位置的表示
-for循环， next()
可迭代对象:可以迭代的(for,next取值的)python中的对象称之为可迭代对象
在python中可以被for循环或可以 变量.next() 取值的对象称之为可迭代对象
有 ：字典，列表，字符串，元组，集合，文件对象
迭代器：可迭代对象调用__iter__，就得到了迭代器，迭代器有__iter__和__next__方法
自定义迭代器：写个类，类中重写__iter__和__next__方法，这个类的对象就是迭代器
生成器：生成器本质就是迭代器，迭代器不一定是生成器
函数中只要有 yield 关键字，这个函数被调用 函数(),它就变成了生成器
生成器表达式，也可以做出生成器 (i+1 for i in [1,2,3])
比如有一堆数据，要放到列表中，但 你没放，而放到了生成器中
for 循环生成器---》可以惰性取值，可以节省内存
在哪里用过生成器？
-读取文件，for循环文件 内部其实就是在用生成器
-我猜测：django中orm 查询一个表所有内容 Book.objects.all()--->内部应该也是一个生成器
-redis hascan 和 hsacn_iter
-类似于这种场景我是可以用到它的：比如我要取数据，但是数据量比较大，不要一次性把把数据取到
内存中，而是一点点取值，这样就可以把它做成一个生成器，可以节约内存
装饰器:本身是一个闭包函数，作用是在不改变 被装饰对象源代码和调用方式的基础上，为它加入新功能
flask的路由就是基于装饰器
django的信号也可以用装饰器方式注册
django中局部去除csrf认证
为接口记录访问日志
认证，权限装饰器。。
闭包函数：1 定义在函数内部 2 对外部作用域有引用
多了一种给函数传参的方式
典型应用就是装饰器
所有语言都有闭包函数---》所有语言就可以实现装饰器--》但是没有装饰器的语法糖2 django的信号用过吗？如何用，干过什么
python
1 django信号是什么？
django提供的一种通知机制，他是设计模式观察者模式（发布订阅），在发生某种变化的时候，
通知某个函数执行
-23种设计模式：https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/10038958.html
2 如何用---》内置信号 自定义信号
1 内置信号：如果是内置信号用起来简单，只需要写个函数，跟内置信号绑定，当信号被触发，函数就会执行
-绑定信号，在django中有两种方式
@receiver
connect连接
2 自定义信号：就比内置信号多了两步：1 定义信号 2 触发信号 信号.send
3 使用场景：
记录日志（book插入一条数据就记录日志）
用户密码修改，发送邮件通知
一旦生成订单，干xx事
数据库中插入数据，把数据同步到别的位置
4 补充python发邮件：
参考博客：https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/articles/10072695.html
# 钉钉通知 django集成钉钉通知
5 观察者模式：也叫发布-订阅模式
定义：对象间一种一对多的依赖关系，使得当该对象状态改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知，
并被自动更新
6 通过信号实现，只要book表插入一条记录，redis就跟着同步
数据库中：
id name price publish
1 金瓶梅 29 北京出版社
redis：
[{id：1，name:金瓶梅,price:29,publish:北京出版社}]
# book=Book.object.create(**request.data)
# 使用信号
def xx(*arg，**kwargs):
if book表
conn.rpush('key',json.dumps({})
信号.connect(xx)3 什么是深拷贝，什么是浅拷贝，如何使用
python
# 无论深拷贝还是浅拷贝都是用来 复制对象的
# 如果是浅copy，只会复制一层，如果copy的对象中有可变数据类型，修改可变数据类型还会影响拷贝的对象
# 如果是深copy，完整复制，无论可变或不可变，都是创建出新的来，以后再改原对象，都不会对copy出的对象造成影响
浅拷贝和深拷贝是Python中两种常用的复制对象的方法。
1 浅拷贝创建一个新对象，但是这个新对象只是原始对象的一个引用；而深拷贝创建一个新对象，
并且这个新对象与原始对象没有任何关联。在实际开发中，我们需要根据具体的情况选择使用哪种方法。
2 如果我们需要复制的对象只包含基本数据类型，那么使用浅拷贝就足够了。但是，如果我们需要复制的对象包
含嵌套的对象，那么就需要使用深拷贝。因为浅拷贝只是复制了引用，而深拷贝则会递归地复制整个对象树。
除了copy()和deepcopy()方法外，Python还提供了其他一些复制对象的方法，如slice操作符、list()构造
函数等。这些方法也可以用于复制对象，但是它们都只能进行浅拷贝，不能进行深拷贝。
-在使用深拷贝时，需要注意以下几点：
1 深拷贝可能会比较耗时，因为它需要递归地复制整个对象树。
2 深拷贝可能会导致循环引用的问题。如果被复制的对象中存在循环引用，那么深拷贝会进入死循环，
直到Python的最大递归深度被达到为止。
3 深拷贝可能会导致内存占用过高的问题。如果被复制的对象非常大，那么深拷贝会占用大量的内存。
3.1 浅拷贝
python
"""
浅拷贝是指创建一个新对象，但是这个新对象只是原始对象的一个引用。
也就是说，在新对象中，原始对象中的所有元素都只是引用。
如果原始对象中的元素发生了变化，那么新对象中的元素也会发生变化。
"""
# 1.1 使用方法
# 在Python中，可以使用copy()方法来进行浅拷贝。例如：
# 创建了一个包含一个整数和一个列表的列表，并使用copy()方法将其浅拷贝到了另一个变量中
list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = list1.copy()
print(list2) # [1, 2, [3, 4]]
# 浅拷贝的工作原理：
list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = list1.copy()
print("list1:", list1) # list1: [1, 2, [3, 4]]
print("list2:", list2) # list2: [1, 2, [3, 4]]
list1[2][0] = 5 # 修改原始列表中的嵌套列表时，新列表中的相应元素也被修改了
print("list1:", list1) # list1: [1, 2, [5, 4]
print("list2:", list2) # list2: [1, 2, [5, 4]]3.2 深拷贝
python
"""
深拷贝是指创建一个新对象，并且这个新对象与原始对象没有任何关联。
也就是说，在新对象中，原始对象中的所有元素都被复制到了新的内存地址中。
如果原始对象中的元素发生了变化，那么新对象中的元素不会受到影响。
"""
# 使用方法
# 在Python中，可以使用deepcopy()方法来进行深拷贝。例如：
# 创建了一个包含一个整数和一个列表的列表，并使用deepcopy()方法将其深拷贝到了另一个变量中。
import copy
list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = copy.deepcopy(list1)
print(list2) # [1, 2, [3, 4]]
# 深拷贝的工作原理：
import copy
list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = copy.deepcopy(list1)
print("list1:", list1) # list1: [1, 2, [3, 4]]
print("list2:", list2) # list2: [1, 2, [3, 4]]
list1[2][0] = 5 # 修改原始列表中的嵌套列表时，新列表中的相应元素没有被修改。
print("list1:", list1) # list1: [1, 2, [5, 4]]
print("list2:", list2) # list2: [1, 2, [3, 4]]
3.3 扩展(slice操作符和list构造函数)
python
1 slice操作符
slice操作符可以用于复制列表、元组、字符串等序列类型的对象。例如：
a = [1, 2, 3, 4]
b = a[:]
这里，b就是a的一个浅拷贝，它包含了a中所有元素的副本。由于slice操作符只进行浅拷贝，
因此如果a中包含了嵌套的对象，那么b中的这些对象仍然是a中的引用。
2. list()构造函数
list()构造函数可以用于将其他序列类型的对象转换为列表，并且可以实现浅拷贝。例如：
a = (1, 2, 3, 4)
b = list(a)
这里，b就是a的一个浅拷贝，它包含了a中所有元素的副本。
另外，需要注意的是，Python中的一些内置类型，如int、str、tuple等是不可变类型，它们没有提供
修改自身内容的方法。因此，对这些类型进行浅拷贝和深拷贝是没有任何区别的。例如：
a = 123
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)
这里，b和c都是a的副本，它们的值都是123。
最后，需要注意的是，在Python中，对象的复制和对象的赋值是不同的概念。
对象的赋值只是将一个变量名与一个对象关联起来，而不是复制对象本身。例如：
a = [1, 2, 3]
b = a
这里，b只是a的一个别名，它们实际上指向同一个对象。因此，对a或b进行修改，都会影响到另一个变量。
如果需要复制a的副本，可以使用a.copy()或者copy模块中的函数。3.4 深入理解赋值、浅copy、深copy
python
## 赋值
a = [1, 2, 3, [5, 6, 67]]
b = a # 赋值，没有涉及到copy
print(b) # [1, 2, 3, [5, 6, 67]]
b[0] = 99
# 只要改b的任何位置，a都会跟着改
print(b) # [99, 2, 3, [5, 6, 67]]
print(a) # [99, 2, 3, [5, 6, 67]]
## 浅copy
from copy import copy
a = [1, 2, 3, [5, 6, 67]]
c = copy(a)
c[0] = 999
print(c) # [999, 2, 3, [5, 6, 67]]
# 如果是不可变类型，不会影响
print(a) # [1, 2, 3, [5, 6, 67]]
# 如果是可变类型
c[3][1] = 666
print(c) # [999, 2, 3, [5, 666, 67]]
print(a) # [1, 2, 3, [5, 666, 67]]
## 深copy
from copy import deepcopy
a = [1, 2, 3, [5, 6, 67]]
d = deepcopy(a)
d[0] = 999
print(d) # [999, 2, 3, [5, 6, 67]]
# 如果是不可变类型，不会影响
print(a) # [1, 2, 3, [5, 6, 67]]
# 如果是可变类型
d[3][1] = 666
print(d) # [999, 2, 3, [5, 666, 67]]
print(a) # [1, 2, 3, [5, 6, 67]]