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生成器、三元运算符、面向过程
生成器：
函数内部有 yield 关键字，该函数执行的结果就是生成器函数,yield后跟返回值，不跟是None
生成器本质就是迭代器
def foo()；
print(‘start‘)
yield # yield ok #可跟返回值
print(‘end‘)
g=foo() # g 就是生成器
res=g.__next__() # next 执行一次
如上代码：
函数碰到return结束，这里的yield相当于return，后面没有跟返回值，返回None
同一个生成器的话，碰到yield 暂停，再次执行next时，继续向下执行，重新生成器的话就重新开始了
yield表达式形式：
def foo():
print(‘start‘)
while Ture:
x=yield #返回值的 None(没有值，没有意义)
print(x) # x 是 yiled给的值，x 没有值 是None
g=foo()
print(g)
next(g)
#######执行结果是生成器，也就是g, next(g)执行一次，打印 start , 碰到 yield 然后暂停，把返回值返回（None）；
再next一下，从暂停位置进行，打印x，在进入循环，碰到yield 暂停，把返回值返回
X没有值就失去了表达式的意义，如何给 X 传值呢？？
def foo():
print(‘start‘)
while Ture:
x=yield #返回值的 None(没有值，没有意义) # g.send(1)
print(x) # x 是 yiled给的值，x 没有值 是None
g=foo()
print(g)
next(g)
g.send(1)
#跟 next 效果一样，都是触发函数继续进行的功能，但是 send 还有一个传值的功能
运行： 第一次 next(g) 走到了 yield 的时候暂停；然后进行 g.send(1),走之前会从暂停位置把 1 传给 yiled ，然后 yield 把值赋值给 X，然后继续往下走
X有值了，然后打印 X；然后再循环到 yield ，这时候就不传值了（send就是在开始阶段传值，后面就只有 next的功能），是返回值，但是X是有值的
注意：生成器是表达式形式的话，必须先send (None),在send其他值，或者先next()一下，在进行send
意思是必须得先让其做一个初始化，让其走到一个暂停的位置，因为send是基于 yield 在暂停的情况来传值的
yield功能：
1.相当于把__iter__和__next__方法封装到函数里
2.与return的功能类似，但是return只能返回一次值，而yoeld可以返回多次
3.函数暂停与再继续的状态由yiled保存
就像linux中的管道 | ，可以隔离两边的命令，把左边的结果给右边
生成器模拟tail -f动态获取新增一行：
思路：
以读的模式打开一个文件，光标立马跑到最后，进入循环读的过程，读到值返回，没读到重新进入下一次循环
import time #导入time模块
def tail(filepath,encoding=‘utf-8‘): #定义函数 tail 传入filepath（文件路径）参数，并默认指定为 utf-8
with open(filepath,encoding=encoding) as f: #以读形式打开文件，赋值给 f（encoding等于默认的指定编码）
f.seek(0,2) # seek 控制光标到末尾，然后再进行读一行操作（以末尾为参照（0，2），光标跑到最后）
while True:
line=f.readline() # 读一行内容并赋值给 line ，光标移动到这一行的最后
if line: # if line 判断 line 是不是空的 如果是空的就是False 反之为 Ture
yield line # 返回 line
else:
time.sleep(0.5)
countue # 没有值的话延迟，再读一次 countue可不加
def grep(lines,pattern): # lines 就是tail执行的结果，pattern 是要过滤的内容
for line in lines: # 就是在for i in tail这个生成器（g）,如下，把g1,g2当做参数传入grep，这里就是在循环g
if pattern in line:
print(line)
g1=tail(‘a.txt‘) # 用g 拿到生成器
g2=grep(g1,‘error‘)
g3=grep(g2,‘404‘)
for i in g3: #触发生成器的效果
print(i)
三元表达式：
条件成立返回的结果 条件 条件不成立返回的结果
如下：
x=2
y=3
if x > y:
print(x)
esle:
print(y)
精简为三元表达式： res= x if x>y else y res= ‘aaa‘ if x>y ‘666‘(两边是返回值，可以是任意的)
求最大值：
def max2(x,y):
if x>y:
return x
else:
return y
精简： return x if x>y else y
print（max2(4,6)）
列表解析：
把字符串每个字符取出来大写，存成列表
s=‘hello‘
l=[]
for i in s:
res=i.upper()
l.append(res)
print(l)
列表解析：
s=‘hello‘
res=[i.upper() for i in s] #循环遍历 s 成立取出来的 i ，把 i 放到左边执行upper变大写，存入列表中
print(res)
把大于50的值取出来存入列表：
l=[1,31,73,84,57,22]
l_new=[]
for i in l:
if i>50:
l_new.append(i)
print(l_new)
列表解析：
l_new=[i for i in l if i>50] (这里不加else,因为不知道是if 的else 还是for 的else)
print(l_new)
生成器表达式：
与列表解析语法一样，但是得到的结果是生成器，别列表解析更省内存
l=[ i for i in range(10000000000000000000000000000000000000000000000)]
这样的话会全部出来，占用内存
g=(i for i in range(10000000000000000000000000000000000000000000000))
拿到的结果是一个生成器（生成器的内存地址）
next(g) 就相当于是 g.__next__() 取出一个值，不管多少值，一次只取一个，不会像列表那样撑内存
表达式形式生成器：
x=yield None
面向过程：
就像是流水线，分一个个的阶段，一整套流程
核心就是过程，过程就是流程，解决问题的步骤，一步步实现
优点：
思路清晰，把复杂的问题简单化，流程化
缺点：
中间有一个环节有问题，那么整体就会有问题
生成器、三元运算符、面向过程
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