生成器和面向编程

 <代码>生成器
　　只要在函数体内出现产量关键字,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(添加)
　　产生1
　　打印(“sidhi”)
　　收益率2
　　g=foo ()
　　下一个(g)
　　
　　res1下(g)=打印(res1)
　　
　　收益率的功能:
　　1.产量为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法。
　　2.产量与retuen的区别、产量可以返回多次值,所以函数的暂停与继续的转态由收益率帮我们保存的。
　　
　　例:范围的编写#范围(1,2)
　　def酒吧(x, y, z):
　　而x & lt;=y:
　　产生x
　　x z +=g=酒吧(1、10、2)
　　print (next (g))
　　
　　案例:编写tail - f错误。日志| grep ' abc '
　　导入的时间
　　def foo(文件):
　　打开(文件,rb) f:
　　f.seek(0, 2) #光标直接到末尾
　　而真正的:
　　行=f.readline () # .readline()每次只读一行
　　如果线:
　　屈服线
　　其他:
　　time . sleep (0.03)
　　
　　def grep(线,佩特):
　　我的线:
　　我=i.decode (utf - 8)
　　如果我的父亲:
　　我屈服
　　
　　g=grep (foo (“error.log”),“abc”)
　　旅客:我的
　　打印(我)
　　
　　成立表达式形式的用法:
　　def foo ():
　　打印(猪' % s ' %名称)
　　而真正的:
　　酒吧=#=收益率=?111’
　　打印(% s是猪% s %(名称、酒吧))
　　
　　g=foo (abc)
　　netx (g) #初始化,也可以使用g.send(没有)
　　然后g.send(),从代码执行到暂停的位置再将值传给收益,与下一样。
　　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
　　进口操作系统
　　def init (funce):
　　def伶猴(* args, * * kawrgs):
　　g=funce (* args, * * kawrgs)
　　下一个(g)
　　返回g
　　返回伶猴
　　@init # foo=伶猴
　　
　　def foo (targrt):
　　而真正的:
　　path_a=产量
　　g=os.wal (path_a) #绝对路径模块
　　在g a, b, c:
　　在c: c1
　　abc_path=r ' % s/% s ' % s (a, c)
　　targrt.send (abc_path)
　　@init
　　def刀(targrt):
　　而真正的:
　　abc_path=产量
　　张开(abc_path rb) f:
　　targrt.send (abc_path f)
　　
　　@init
　　def猫(targrt):
　　而真正的:
　　abc_path, f=屈服
　　f的线:
　　res=targrt.send ((abc_path、线))
　　如果res:
　　打破
　　
　　@init
　　def grep (targrt,脑袋):
　　脑袋=pate.encode (utf - 8)
　　res=False
　　而真正的:
　　abc_path行=收益率res
　　res=False
　　如果脑袋:
　　res=真正的
　　targrt.send (abc_path)
　　
　　@init
　　def打印机():
　　而真正的:
　　abc_path=产量
　　打印(' % s ' % abc_path)
　　
　　g=foo(刀(cat (grep(打印机(),python))))
　　g.send (r/home)
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