一、yield表达式应用
yield：可以用于返回值，但不同于return，函数一旦遇到return就结束了，而yield可以保存函数的运行状态挂起函数，用来返回多次值
在函数内可以采用表达式形式的yield
>>> def eater():
... print('Ready to eat')
... while True:
... food=yield
... print('get the food: %s, and start to eat' %food)
...
可以拿到函数的生成器对象持续为函数体send值，如下
>>> g=eater() # 得到生成器对象
>>> g
<generator object eater at 0x101b6e2b0>
>>> next(e) # 需要事先”初始化”一次，让函数挂起在food=yield，等待调用g.send()方法为其传值
Ready to eat
>>> g.send('包子')
get the food: 包子, and start to eat
>>> g.send('鸡腿')
get the food: 鸡腿, and start to eat
针对表达式形式的yield，生成器对象必须事先被初始化一次，让函数挂起在food=yield的位置，
等待调用g.send()方法为函数体传值，g.send(None)等同于next(g)。
我们可以编写装饰器来完成为所有表达式形式yield对应生成器的初始化操作，如下
def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
g=func(*args,**kwargs)
next(g)
return g
return wrapper
@init
def eater():
print('Ready to eat')
while True:
food=yield
print('get the food: %s, and start to eat' %food)
表达式形式的yield也可以用于返回多次值，即变量名=yield 值的形式，如下
>>> def eater():
... print('Ready to eat')
... food_list=[]
... while True:
... food=yield food_list
... food_list.append(food)
...
>>> e=eater()
>>> next(e)
Ready to eat
[]
>>> e.send('蒸羊羔')
['蒸羊羔']
>>> e.send('蒸熊掌')
['蒸羊羔', '蒸熊掌']
>>> e.send('蒸鹿尾儿')
['蒸羊羔', '蒸熊掌', '蒸鹿尾儿']
二、三元表达式
三元表达式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，语法如下
res = 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时返回的值
针对下述场景
def max2(x,y):
if x > y:
return x
else:
return y
res = max2(1,2)
用三元表达式可以一行解决
x=1
y=2
res = x if x > y else y # 三元表达式
三、生成式
列表生成式
列表生成式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，用来快速生成列表，语法如下
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
#类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
if condition1:
for item2 in iterable2:
if condition2
...
for itemN in iterableN:
if conditionN:
res.append(expression)
针对下述场景
egg_list=[]
for i in range(10):
egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
用列表生成式可以一行解决
egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]
字典生成式
keys=['name','age','gender']
dic={key:None for key in keys}
print(dic)
items=[('name','egon'),('age',18),('gender','male')]
res={k:v for k,v in items if k != 'gender'}
print(res)
集合生成式
keys=['name','age','gender']
set1={key for key in keys}
print(set1,type(set1))
生成器表达式
创建一个生成器对象有两种方式，一种是调用带yield关键字的函数，另一种就是生成器表达式，与列表生成式的语法格式相同，只需要将[]换成()，即：
（expression for item in iterable if condition）
对比列表生成式返回的是一个列表，生成器表达式返回的是一个生成器对象
>>> [x*x for x in range(3)]
[0, 1, 4]
>>> g=(x*x for x in range(3))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x101be0ba0>
对比列表生成式，生成器表达式的优点自然是节省内存（一次只产生一个值在内存中）
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g) #抛出异常StopIteration
如果我们要读取一个大文件的字节数，应该基于生成器表达式的方式完成
with open('db.txt','rb') as f:
nums=(len(line) for line in f)
total_size=sum(nums) # 依次执行next(nums)，然后累加到一起得到结果=
三、函数的递归调用
递归的定义
函数的递归调用：是函数嵌套调用的一种特殊形式
具体是指：
在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用到本身
直接调用本身
def f1():
print('是我是我还是我')
f1()
f1()
间接接调用本身
def f1():
print('===>f1')
f2()
def f2():
print('===>f2')
f1()
f1()
一段代码的循环运行的方案有两种
方式一：while、for循环
while True:
print(1111)
print(2222)
print(3333)
方式二：递归的本质就是循环：
def f1():
print(1111)
print(2222)
print(3333)
f1()
f1()
需要强调的的一点是：
递归调用不应该无限地调用下去，必须在满足某种条件下结束递归调用
n=0
while n < 10:
print(n)
n+=1
def f1(n):
if n == 10:
return
print(n)
n+=1
f1(n)
f1(0)
递归的两个阶段
回溯：一层一层调用下去
递推：满足某种结束条件，结束递归调用，然后一层一层返回
age(5) = age(4) + 10
age(4) = age(3) + 10
age(3) = age(2) + 10
age(2) = age(1) + 10
age(1) = 18
def age(n):
if n == 1:
return 18
return age(n-1) + 10
res=age(5)
print(res)
递归的应用
l=[1,2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,10,11,[12,[13,]]]]]]]]]]
def f1(list1):
for x in list1:
if type(x) is list:
# 如果是列表，应该再循环、再判断,即重新运行本身的代码
f1(x)
else:
print(x)
f1(l)