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协程函数：生成器：yield关键字的另一种用法
例：装饰器自动初始化函数（生成器函数）deco
1 yield的语句形式： yield 1 2 #yield的表达式形式： x=yield 3 4 5 6 #协程函数 7 8 def deco(func): 9 def wrapper(*args,**kwargs): 10 res=func(*args,**kwargs) 11 next(res) 12 return res 13 return wrapper 14 15 @deco 16 def eater(name): 17 print(‘%s ready to eat‘ %name) 18 food_list=[] 19 while True: 20 food=yield food_list 21 food_list.append(food) 22 print(‘%s start to eat %s‘ %(name,food)) 23 24 25 g=eater(‘alex‘) 26 # print(g) 27 # next(g) #等同于 g.send(None) 28 29 # 30 31 # g.send(‘手指头‘) 32 # g.send(‘脚指头‘) 33 # g.send(‘别人的手指头‘) 34 # g.send(‘别人的脚指头‘) 35 36 # print(g) 37 print(g.send(‘脚趾头1‘)) 38 print(g.send(‘脚趾头2‘)) 39 print(g.send(‘脚趾头3‘)) 40 41 42 43 44 #x=yield 45 #g.send(‘1111‘),先把1111传给yield，由yield赋值给x 46 # 然后再往下执行，直到再次碰到yield，然后把yield后的返回值返回
表达式形式的yield的用途：
示例：模仿grep -rl <dir>；递归过滤文件和文件内容；os.walk(r;原生字符串，python解释器跳过解释;<dir>)
1 #grep -rl ‘python‘ /root 2 3 4 import os 5 6 def init(func): 7 def wrapper(*args,**kwargs): 8 res=func(*args,**kwargs) 9 next(res) 10 return res 11 return wrapper 12 13 @init 14 def search(target): 15 while True: 16 search_path=yield 17 g=os.walk(search_path) 18 for par_dir,_,files in g: 19 for file in files: 20 file_abs_path=r‘%s\%s‘ %(par_dir,file) 21 # print(file_abs_path) 22 target.send(file_abs_path) 23 24 @init 25 def opener(target): 26 while True: 27 file_abs_path=yield 28 # print(‘opener func==>‘,file_abs_path) 29 with open(file_abs_path,encoding=‘utf-8‘) as f: 30 target.send((file_abs_path,f)) 31 32 @init 33 def cat(target): 34 while True: 35 file_abs_path,f=yield #(file_abs_path,f) 36 for line in f: 37 tag=target.send((file_abs_path,line)) 38 if tag: 39 break 40 @init 41 def grep(target,pattern): 42 tag=False 43 while True: 44 file_abs_path,line=yield tag 45 tag=False 46 if pattern in line: 47 tag=True 48 target.send(file_abs_path) 49 50 @init 51 def printer(): 52 while True: 53 file_abs_path=yield 54 print(file_abs_path) 55 56 57 58 x=r‘C:\Users\Administrator\PycharmProjects\python17期\day5\a‘ 59 60 61 62 g=search(opener(cat(grep(printer(),‘python‘)))) 63 print(g) 64 65 g.send(x)
匿名函数：与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字
示例：
有名函数：
def func (x,y):
return x+y
匿名函数
lanbda x,y:x+y
匿名函数常用场景：max，min，sorted,map,reduce,filter
1 #匿名函数 2 # f=lambda x,y:x+y 3 # print(f) 4 # 5 # print(f(1,2)) 6 # 7 # lambda x,y:x+y 8 9 10 #max,min,zip,sorted的用法 11 salaries={ 12 ‘egon‘:3000, 13 ‘alex‘:100000000, 14 ‘wupeiqi‘:10000, 15 ‘yuanhao‘:2000 16 } 17 18 # print(max(salaries)) 19 # res=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 20 # 21 # # print(list(res)) 22 # print(max(res)) 23 24 # def func(k): 25 # return salaries[k] 26 27 # print(max(salaries,key=func)) 28 # print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k])) 29 # print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k])) 30 31 # print(sorted(salaries)) #默认的排序结果是从小到到 32 # print(sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x])) #默认的排序结果是从小到到 33 # print(sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x],reverse=True)) #默认的排序结果是从小到到 34 # 35 36 37 38 39 # x=1000 40 # def f1(): 41 # # global x 42 # x=0 43 # 44 # f1() 45 # print(x) 46 47 48 49 50 ‘‘‘ 51 4. 内置函数 52 map 53 reduce 54 filter 55 ‘‘‘ 56 57 58 # def func(f): 59 # return f 60 # 61 # res=func(max) 62 # print(res) 63 64 65 # l=[‘alex‘,‘wupeiqi‘,‘yuanhao‘] 66 # 67 # 68 # res=map(lambda x:x+‘_SB‘,l) 69 # 70 # print(res) 71 # 72 # print(list(res)) 73 # 74 # nums=(2,4,9,10) 75 # 76 # res1=map(lambda x:x**2,nums) 77 # 78 # print(list(res1)) 79 80 # from functools import reduce 81 # 82 # l=[1,2,3,4,5] 83 # print(reduce(lambda x,y:x+y,l,10)) 84 85 86 # l=[‘alex_SB‘,‘wupeiqi_SB‘,‘yuanhao_SB‘,‘egon‘] 87 # 88 # res=filter(lambda x:x.endswith(‘SB‘),l) 89 # print(res) 90 # print(list(res))
递归：在函数调用过程中，直接或间接的调用了函数本身，这就是函数的递归调用
递归函数示例：
1 # def age(n): 2 # if n == 1: 3 # return 18 4 # return age(n-1)+2 5 # 6 # print(age(5))
二分法：
示例：
l = [1, 2, 10,33,53,71,73,75,77,85,101,201,202,999,11111]
def search(find_num,seq):
if len(seq) == 0:
print(‘not exists‘)
return
mid_index=len(seq)//2
mid_num=seq[mid_index]
print(seq,mid_num)
if find_num > mid_num:
#in the right
seq=seq[mid_index+1:]
search(find_num,seq)
elif find_num < mid_num:
#in the left
seq=seq[:mid_index]
search(find_num,seq)
else:
print(‘find it‘)
如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用，
import导入模块干的事：
‘‘‘
1.产生新的名称空间
2.以新建的名称空间为全局名称空间，执行文件的代码
3.拿到一个模块名spam，指向spam.py产生的名称空间
from xx import xx ,*
1.产生新的名称空间
2.以新建的名称空间为全局名称空间，执行文件的代码
3.直接拿到就是spam.py产生的名称空间中名字
优缺点：
优点:方便，不用加前缀
缺点：容易跟当前文件的名称空间冲突
python_递归_协程函数（yield关键字）_匿名函数_模块
标签：global values == nbsp 内容 保存 div oba hid
原文地址：http://www.cnblogs.com/MR-HAIBO/p/6935569.html
