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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。
def foo():
print('add')
yield 1
print('sidhi')
yield 2
g=foo()
next(g)
res1=next(g)
print(res1)
yield的功能:
1.yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法。
2.yield与retuen的区别,yield可以返回多次值,所以函数的暂停与继续的转态由yield帮我们保存的。
例:range的编写 #range(1,10,2)
def bar(x,y,z):
while x <= y:
yield x
x+=z
g=bar(1,10,2)
print(next(g))
案例:编写tail -f error.log |grep 'abc'
import time
def foo(file):
with open(file,'rb') as f:
f.seek(0,2) #光标直接到末尾
while Ture:
line=f.readline() #.readline()每次只读一行
if line:
yield line
else:
time.sleep(0.03)
def grep(line,pater):
for i in line:
i=i.decode('utf-8')
if pater in i:
yield i
g=grep(foo('error.log'),'abc')
for i in g:
print(i)
yiled表达式形式的用法:
def foo():
print('%s is pig' %name)
while Ture:
bar=yield #bar=yield='1111'
print('%s is pig %s' %(name,bar))
g=foo('abc')
netx(g) #初始化,也可以使用g.send(None)
然后g.send(),从代码执行到暂停的位置再将值传给yield ,与next一样。
g.send('1111')
g.send('2222')
面向过程编程: 过程指的是解决问题的步骤,即先设计框架,基于该思路编写程序,是一种机械式方式。
优点:复杂问题流程化,进而简单化。
缺点:可扩展性差
案例:编写grep -rl 'python' /etc
import os
def init(funce):
def titi(*args,**kawrgs):
g=funce(*args,**kawrgs)
next(g)
return g
return titi
@init #foo=titi
def foo(targrt):
while Ture:
path_a=yield
g=os.wal(path_a) #绝对路径模块
for a,b,c in g:
for c1 in c:
abc_path=r'%s/%s ' %s(a,c)
targrt.send(abc_path)
@init
def opener(targrt):
while Ture:
abc_path=yield
with open(abc_path,'rb') as f:
targrt.send(abc_path,f)
@init
def cat(targrt):
while Ture:
abc_path,f=yield
for line in f:
res=targrt.send((abc_path,line))
if res:
break
@init
def grep(targrt,pate):
pate=pate.encode('utf-8')
res=False
while Ture:
abc_path,line=yield res
res=False
if pate in line:
res=Ture
targrt.send(abc_path)
@init
def printer():
while Ture:
abc_path=yield
print('%s' %abc_path)
g=foo(opener(cat(grep(printer(),'python'))))
g.send(r'/home')
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