1.复习

# 函数 —— 2天
    # 函数的定义和调用
    # def 函数名(形参):
        #函数体
        #return 返回值
    #调用 函数名(实参)
    # 站在形参的角度上 ： 位置参数，*args，默认参数（陷阱），**kwargs
    # 站在实参的角度上 ： 按照位置传，按照关键字传
    # 返回值：没有返回值 返回一个值 返回多个值
    # 接收返回值：没有返回值不接收，返回一个值用一个变量接收，返回多个值用一个变量或者对应数目的变量接收
# 闭包函数 —— 在内部函数引用外部函数的变量
# 装饰器函数—— 装饰器一定是闭包函数
    # 装饰器的作用 ： 在不改变原来函数的调用方式的情况下 在这个函数的前后添加新的功能
    # 完美的符合了一个开发原则 ：开放封闭原则
        # 对扩展是开发的
        # 对修改是封闭的
    # 基础的装饰器
        # from functools import wraps
        # def wrapper(func):
        #     @wraps(func)
        #     def inner(*args,**kwargs):
        #          '''在函数被调用之前添加的代码'''
        #         ret = func(*args,**kwargs)   # func是被装饰的函数 在这里被调用
        #         '''在函数被调用之后添加的代码'''
        #         return ret
        #     return inner
        # 使用 —— @wrapper
        # @wrapper
        # def func():   #inner
        #     pass
        #
        # func.__name__
    # 带参数的装饰器
        # @wrapper -- > @warapper(argument)
        # 三层嵌套函数
        # def outer(形参):
        #     def wrapper(func):
        #         def inner(*args,**kwargs):
        #             '''在函数被调用之前添加的代码'''
        #             ret = func(*args,**kwargs)   # func是被装饰的函数 在这里被调用
        #             '''在函数被调用之后添加的代码'''
        #             return ret
        #         return inner
        #     return wrapper
        # @outer(True)
        # def func():
        #     pass
    # 多个装饰器装饰一个函数
        # 俄罗斯套娃

    #def wrapper1(func):
        #     @wraps(func)
        #     def inner(*args,**kwargs):
        #         print('before 1')
        #         print('******')
        #         ret = func(*args,**kwargs)   # func是被装饰的函数 在这里被调用
        #         '''在函数被调用之后添加的代码'''
        #         return ret
    # def wrapper2(func):
    #     @wraps(func)
    #     def inner(*args,**kwargs):
    #         print('before 2')
    #         ret = func(*args,**kwargs)   # func是被装饰的函数 在这里被调用
    #         '''在函数被调用之后添加的代码'''
    #         return ret
    #   @wrapper1
    #   @wrapper2
    #   def func():
    #       print('111')
# 迭代器和生成器 —— 两天
# 内置函数 —— 两天

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2.迭代器

# 双下方法
# print([1].__add__([2]))
# print([1]+[2])

# 迭代器
# l = [1,2,3]
# 索引
# 循环 for
# for i in l:
#     i
#
# for k in dic:
#     pass


# list
# dic
# str
# set
# tuple
# f = open()
# range()
# enumerate

# print(dir([]))   #告诉我列表拥有的所有方法
# ret = set(dir([]))&set(dir({}))&set(dir(''))&set(dir(range(10)))
# print(ret)  #iterable
# print('__iter__' in dir(int))
# print('__iter__' in dir(bool))
# print('__iter__' in dir(list))
# print('__iter__' in dir(dict))
# print('__iter__' in dir(set))
# print('__iter__' in dir(tuple))
# print('__iter__' in dir(enumerate([])))
# print('__iter__' in dir(range(1)))

# 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法
# print([].__iter__())
# 一个列表执行了__iter__()之后的返回值就是一个迭代器
# print(dir([]))
# print(dir([].__iter__()))
# print(set(dir([].__iter__())) - set(dir([])))
# print([1,'a','bbb'].__iter__().__length_hint__())  #元素个数
# l = [1,2,3]
# iterator = l.__iter__()
# print(iterator.__next__())
# print(iterator.__next__())
# print(iterator.__next__())
# print(iterator.__next__())

# Iterable  可迭代的    -- > __iter__  #只要含有__iter__方法的都是可迭代的
# [].__iter__() 迭代器  -- > __next__  #通过next就可以从迭代器中一个一个的取值

# 只要含有__iter__方法的都是可迭代的 —— 可迭代协议

# print('__iter__' in dir( [].__iter__()))
# print('__next__' in dir( [].__iter__()))
from collections import Iterable
from collections import Iterator
# print(isinstance([],Iterator))
# print(isinstance([],Iterable))

# class A:
#     # def __iter__(self):pass
#     def __next__(self):pass
#
# a = A()
# print(isinstance(a,Iterator))
# print(isinstance(a,Iterable))


# l = [1,2,3,4]
# for i in l.__iter__():
#     print(i)

# 迭代器的概念
# 迭代器协议 —— 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器

# 迭代器协议和可迭代协议
# 可以被for循环的都是可迭代的
# 可迭代的内部都有__iter__方法
# 只要是迭代器 一定可迭代
# 可迭代的.__iter__()方法就可以得到一个迭代器
# 迭代器中的__next__()方法可以一个一个的获取值

# for循环其实就是在使用迭代器
# iterator
# 可迭代对象
# 直接给你内存地址
# print([].__iter__())
# print(range(10))

#for
#只有 是可迭代对象的时候 才能用for
#当我们遇到一个新的变量，不确定能不能for循环的时候，就判断它是否可迭代

# for i in l:
#     pass
#iterator = l.__iter__()
#iterator.__next__()

#迭代器的好处：
    # 从容器类型中一个一个的取值，会把所有的值都取到。
    # 节省内存空间
        #迭代器并不会在内存中再占用一大块内存，
            # 而是随着循环 每次生成一个
            # 每次next每次给我一个
# range
# f
# l = [1,2,3,45]
# iterator = l.__iter__()
# while True:
#     print(iterator.__next__())

# print(range(100000000000000))
# print(range(3))
# print(list(range(3)))
# def func():
#     for i in  range(2000000):
#         i = 'wahaha%s'%i
#     return i

# 生成器 —— 迭代器
# 生成器函数 —— 本质上就是我们自己写得函数
# 生成器表达式
l = [1,2,3,4,5]
for i in l:
    print(i)
    if i == 2:
        break

for i in l:
    print(i)

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3.生成器

#生成器函数
def generator():
    print (1)
    print (2)
    return 'a'

ret = generator()
print(ret)

#只要含有yield关键字的函数都是生成器函数
# yield不能和return共用且需要写在函数内
def generator():
    print(1)
    yield 'a'
    print (2)
    yield "b"
# #生成器函数 ： 执行之后会得到一个生成器作为返回值
ret = generator()
print(ret)
print(ret.__next__())
print(ret.__next__())
# def generator():
#     print(1)
#     yield 'a'
#     print(2)
#     yield 'b'
#     yield 'c'
# g = generator()
# for i in g:
#     print(i)
# ret = g.__next__()
# print(ret)
# ret = g.__next__()
# print(ret)
# ret = g.__next__()
# print(ret)

#娃哈哈%i
def wahaha():
    for i in range(2000000):
        yield '娃哈哈%s'%i
# g = wahaha()
# g1 = wahaha()
# print(g.__next__())
# print(g1.__next__())

# g = wahaha()
# count = 0
# for i in g:
#     count +=1
#     print(i)
#     if count > 50:
#         break
# # print('*******',g.__next__())
# for i in g:
#     count +=1
#     print(i)
#     if count > 100:
#         break

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4.监听文件输入的例子

def tail(filename):
    f = open(filename,encoding='utf-8')
    while True:
        line = f.readline()
        if line.strip():
            yield line.strip()

g = tail('file')
for i in g:
    if 'python' in i:
        print('***',i)

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