生成器
什么是生成器：只要在函数体内出现yield关键字，那么再执行函数就不会执行函数代码，会得到一个结果，该结果就是生成器
生成器就是迭代器
yield的功能
yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法
yield与return的区别：
1.yield可以返回多个值
2.函数暂停和再继续是由yield帮我们保存的
只要看见函数里出现yield，那么就是生成器
例1：上面我们说到，看见函数里有yield，那么就是生成器，生成器又是迭代器，
那么提到迭代器就要想到xx.__next__()取值方式
def test():
print('=====>1')
yield 1
print('=====>2')
yield 2
print('=====>3')
yield 3
g = test() #就相当于一个容器
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(next(g))运行结果：
我们知道这种方式取值之后，就会想到相同原理的另一个简单方式就是for循环
def test():
print('=====>1')
yield 1
print('=====>2')
yield 2
print('=====>3')
yield 3
g = test()
for i in g:
print(i)运行结果：
例2：将test1的结果被test2调用，这是就需要用yield自定义一个生成器
def test1():
for i in range(10):
yield i #把0~9变成生成器返回给函数test1
g = test1() #g是个生成器
def test2(g):
for i in g:
print(i)
test2(g)运行结果：
例3：日志报错监控器
import time
def tail(filepath): #定义一个查看文件的函数
with open(filepath, 'rb') as f: #打开形参为filepath rb是二进制读
f.seek(0,2) #把光标移动到末尾
while True: #循环监控日志
data = f.readline() #读取文件末尾
if data: #加入有数据就用yield返回
yield data
else:# 否则就睡眠0.05秒
time.sleep(0.05)
def grep(file, k): #定义过滤关键字函数
for i in tail(file): #循环生成器中的数据
if k in i.decode('utf-8'): #因为是用二进制读取方式，所以需要解码显示
print(i.decode('utf-8'))
grep('a.txt', '500') #监控a.txt最新日志，并过滤500的错误代码 一旦有500出现就会被抓拍到
yield的另一用法，赋值
def test(name):
while True:
foot = yield
print('%s正在吃%s' % (name, foot))
e = test('轩轩') #e是生成器
next(e) #初始化，e.__next__()
# e.send(None) #初始化，与上一行二选一
e.send('饺子') #发送值传给foot
e.send('冰激凌') #发送值传给foot运行结果：
递归调用
递归调用：在调用一个函数的过程中，直接或者间接又调用了函数本身，称之为递归调用
递归必备的2个阶段：1递推，2回溯
例：甲乙丙丁戊，5人吃包子，我们想知道甲吃了几个包子，但甲说比乙多吃2个，乙说比丙多吃2个，丙说比丁多吃2个，丁说比戊多吃2个，戊说他没吃，
那么因为知道戊没吃，所以根据甲乙丙丁的答案，我们可知甲吃了8个，这样一来一回的过程就是递推和回溯
age(甲) = age(乙) + 2
age(乙) = age(丙) + 2
age(丙) = age(丁) + 2
age(丁) = age(戊) + 2
age(戊) = 0
def num(n):
if n == 1:
return 0
return num(n-1) + 2
res = num(5)
print(res)运行结果：
0