day4

一、生成器

特点：

1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
2. 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
3. 访问到一半时不能往回退
4. 便于循环比较大的数据集合，节省内存

创建生成器方法一：

>>> [x for x in range(10)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> (x for x in range(10))
<generator object <genexpr> at 0x0000000003677D00>
>>> S=(x for x in range(10))
>>> S.__next__()
0
>>> S.__next__()
1
>>> S.__next__()
2
>>> S.__next__()
3
>>> S.__next__()
4
>>> S.__next__()
5

创建生成器方法二：
>>> L=iter(range(10))
>>> L
<range_iterator object at 0x000000000365D430>
>>> L.__next__()
0
>>> L.__next__()
1

二、迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件

实例一:
def gen(n):
    for i in range(5):
        x=yield i
        print(x)
G=gen(2)
print(next(G))
print(G.send(20))#传值
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G))#此时已结束

实例二：

def  monery(num,n):
    while num >0:
        num-=n
        yield n
        print("取钱%d"%n)
atm=monery(600,200)
print(atm.__next__())
print(atm.__next__())
print(atm.__next__())

实例三:

import time
def consumer(name):
    print('%s准备吃包子'%name)
    while True:
        baozi=yield
        print('包子[%s]来了,被[%s]吃了'%(baozi,name))

def producer(name):
    c=consumer('a1')
    c2=consumer('a2')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("开始准备吃包子啦")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print('做了2个包子')
        c.send(i)
        c2.send(i)
producer('xym')

作用：

这个yield的主要效果呢，就是可以使函数中断，并保存中断状态，中断后，代码可以继续往下执行，过一段时间还可以再重新调用这个函数，从上次yield的下一句开始执行

三、装饰器

无参数装饰器:

def login(func):
        print('login ok')
        return func

def display():
    print('hello')

a=login(display)
a()

#1.  a=login(display) :执行login函数,把display的内存地址传给 login函数,使用func变量接受参数
#2.  print('login ok'):执行print语句块
#3.  return func:  返回display函数的内存地址
#4.  把login函数的返回值赋给变量a
#5.  a(): 因为变量a的值就是display函数的内存地址 执行a() 就是执行的display函数

 带动态参数的装饰器：

def login(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print('login ok')
        return func(*args,**kwargs)
    return inner

@login
def display(*args,**kwargs):
    print('%s:hello'%kwargs['name'])
display('abc',name='xym')

四、正则

匹配格式

模式	描述
^	匹配字符串的开头
$	匹配字符串的末尾。
.	匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
[...]	用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 'a'，'m'或'k'
[^...]	不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
re*	匹配0个或多个的表达式。
re+	匹配1个或多个的表达式。
re?	匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
re{ n}
re{ n,}	精确匹配n个前面表达式。
re{ n, m}	匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
a| b	匹配a或b
(re)	G匹配括号内的表达式，也表示一个组
(?imx)	正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
(?-imx)	正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
(?: re)	类似 (...), 但是不表示一个组
(?imx: re)	在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
(?-imx: re)	在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
(?#...)	注释.
(?= re)	前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
(?! re)	前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功
(?> re)	匹配的独立模式，省去回溯。
\w	匹配字母数字
\W	匹配非字母数字
\s	匹配任意空白字符，等价于 [\t\n\r\f].
\S	匹配任意非空字符
\d	匹配任意数字，等价于 [0-9].
\D	匹配任意非数字
\A	匹配字符串开始
\Z	匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。c
\z	匹配字符串结束
\G	匹配最后匹配完成的位置。
\b	匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
\B	匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。
\n, \t, 等.	匹配一个换行符。匹配一个制表符。等
\1...\9	匹配第n个分组的子表达式。
\10	匹配第n个分组的子表达式，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

正则表达式常用5种操作

re.match(pattern, string)　　　　 # 从头匹配

re.search(pattern, string)　　　　# 匹配整个字符串，直到找到一个匹配

re.split()　　　　　　　　　　　　# 将匹配到的格式当做分割点对字符串分割成列表