本文系统梳理了Python中迭代器与生成器的核心概念。通过分析for循环底层机制，揭示了iter()和next()的关键作用，区分了可迭代对象与迭代器的本质差异。文章详细演示了如何自定义迭代器类，并指出其实现繁琐的问题，进而引入yield语法简化迭代器创建。生成器作为特殊迭代器，具有按需生成、节省内存的优势。最后澄清了常见误区，如列表本身不是迭代器、yield的延迟执行特性等。理解这些概念有助于更

本文介绍了Python正则表达式的基础用法，包括re模块的常用方法：re.search()查找首个匹配项，re.findall()提取所有匹配内容，re.sub()替换字符串，re.split()按多分隔符拆分。通过手机号验证、邮箱提取、HTML标签内容解析等实例，讲解了\d、\w、\s等基础正则符号的使用。文章还对比了search、match、findall等方法的适用场景，并提供了常用正则符号

本文介绍了如何使用Python装饰器为函数统一添加执行前后的提示信息。通过定义一个装饰器函数outer，在不修改原函数代码的情况下，自动在函数执行前后打印"开始执行"和"执行结束"。装饰器通过*args和**kwargs适配不同参数的函数，使用@outer语法糖简化调用。这种方法避免了代码重复，提高了可维护性，展示了装饰器在不改变原函数逻辑的前提下扩展功能的优势。

本文介绍了Python中@property装饰器的使用，它能够将方法伪装成属性访问，实现对类属性的安全控制。通过@property可以定义一个属性的getter方法，而@属性名.setter则定义setter方法，在赋值时进行数据校验。例如在Person类中，使用@property可以确保年龄属性只能在0-120之间有效赋值，否则抛出异常。这种方式既保持了属性访问的简洁性，又能有效保护数据安全，避

本文介绍了Python中直接赋值、浅拷贝和深拷贝的区别。直接赋值(b=a)只是创建新引用指向同一对象；浅拷贝(a.copy())复制最外层容器，但嵌套对象仍共享；深拷贝(copy.deepcopy())会递归复制所有嵌套对象。文章通过列表示例展示了三种方式的差异，建议简单结构用浅拷贝，嵌套结构需要独立修改时用深拷贝。核心结论是：赋值复制引用，浅拷贝复制第一层，深拷贝复制整个嵌套结构。