生成器

什么是生成器:只要在函数体内出现yield关键字,那么再执行函数就不会执行函数代码,会得到一个结果,该结果就是生成器

生成器就是迭代器

yield的功能

yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法

yield与return的区别:

1.yield可以返回多个值

2.函数暂停和再继续是由yield帮我们保存的

 只要看见函数里出现yield,那么就是生成器

例1:上面我们说到,看见函数里有yield,那么就是生成器,生成器又是迭代器,

那么提到迭代器就要想到xx.__next__()取值方式

def test():
print('=====>1')
yield 1
print('=====>2')
yield 2
print('=====>3')
yield 3
g = test()  #就相当于一个容器
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(next(g))

运行结果:

我们知道这种方式取值之后,就会想到相同原理的另一个简单方式就是for循环

def test():
print('=====>1')
yield 1
print('=====>2')
yield 2
print('=====>3')
yield 3
g = test()
for i in g:
print(i)

运行结果:

例2:将test1的结果被test2调用,这是就需要用yield自定义一个生成器

def test1():
for i in range(10):
yield i   #把0~9变成生成器返回给函数test1
g = test1()     #g是个生成器
def test2(g):
for i in g:
print(i)
test2(g)

运行结果:

例3:日志报错监控器

import time
def tail(filepath):   #定义一个查看文件的函数
with open(filepath, 'rb') as f:   #打开形参为filepath rb是二进制读
f.seek(0,2)   #把光标移动到末尾
while True:  #循环监控日志
data = f.readline()   #读取文件末尾
if data:   #加入有数据就用yield返回
yield data
else:#  否则就睡眠0.05秒
time.sleep(0.05)
def grep(file, k):   #定义过滤关键字函数
for i in tail(file):   #循环生成器中的数据
if k in i.decode('utf-8'):  #因为是用二进制读取方式,所以需要解码显示
print(i.decode('utf-8'))
grep('a.txt', '')  #监控a.txt最新日志,并过滤500的错误代码

一旦有500出现就会被抓拍到

yield的另一用法,赋值

def test(name):
while True:
foot = yield
print('%s正在吃%s' % (name, foot)) e = test('轩轩') #e是生成器
next(e) #初始化,e.__next__()
# e.send(None) #初始化,与上一行二选一
e.send('饺子') #发送值传给foot
e.send('冰激凌') #发送值传给foot

运行结果:

递归调用

递归调用:在调用一个函数的过程中,直接或者间接又调用了函数本身,称之为递归调用

递归必备的2个阶段:1递推,2回溯

例:甲乙丙丁戊,5人吃包子,我们想知道甲吃了几个包子,但甲说比乙多吃2个,乙说比丙多吃2个,丙说比丁多吃2个,丁说比戊多吃2个,戊说他没吃,

那么因为知道戊没吃,所以根据甲乙丙丁的答案,我们可知甲吃了8个,这样一来一回的过程就是递推和回溯

age(甲) = age(乙) + 2

age(乙) = age(丙) + 2

age(丙) = age(丁) + 2

age(丁) = age(戊) + 2

age(戊) = 0

def num(n):
if n == 1:
return 0
return num(n-1) + 2
res = num(5)
print(res)

运行结果:

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