阿里云python训练营-Python基础学习03

函数

函数的定义¶

还记得 Python 里面“万物皆对象”么？Python 把函数也当成对象，可以从另一个函数中返回出来而去构建高阶函数，比如： 参数是函数、返回值是函数。

我们首先来介绍函数的定义。

函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。

函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None。

def functionname (parameters): "函数_文档字符串" function_suite

函数文档

def MyFirstFunction(name): "函数定义过程中name是形参" # 因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置 print('传递进来的{0}叫做实参，因为Ta是具体的参数值！'.format(name)) MyFirstFunction('老马的程序人生') # 传递进来的老马的程序人生叫做实参，因为Ta是具体的参数值！ print(MyFirstFunction.__doc__) # 函数定义过程中name是形参 help(MyFirstFunction) # Help on function MyFirstFunction in module __main__: # MyFirstFunction(name) # 函数定义过程中name是形参

函数参数

Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态如下：

• 位置参数 (positional argument)
• 默认参数 (default argument)
• 可变参数 (variable argument)
• 关键字参数 (keyword argument)
• 命名关键字参数 (name keyword argument)
• 参数组合

1. 位置参数

def functionname(arg1):        "函数_文档字符串"        function_suite        return [expression]

• arg1

2. 默认参数

def functionname(arg1, arg2=v):        "函数_文档字符串"        function_suite        return [expression]

• arg2 = v
• 默认参数一定要放在位置参数 后面，不然程序会报错。

• Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

3. 可变参数

顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是 0, 1, 2 到任意个，是不定长的参数。

def functionname(arg1, arg2=v, *args):       "函数_文档字符串"       function_suite       return [expression]

• *args 
• 加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。

def printinfo(arg1, *args): print(arg1) for var in args: print(var) printinfo(10) # 10 printinfo(70, 60, 50) # 70 # 60 # 50

4. 关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, **kw):
       "函数_文档字符串"
       function_suite
       return [expression]

• `**kw` - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。

def printinfo(arg1, *args, **kwargs): print(arg1) print(args) print(kwargs) printinfo(70, 60, 50) # 70 # (60, 50) # {} printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2) # 70 # (60, 50) # {'a': 1, 'b': 2}

「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下：

• 可变参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)。
• 关键字参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)。

5. 命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, *, nkw, **kw):
       "函数_文档字符串"
       function_suite
       return [expression]

- `*, nkw` - 命名关键字参数，用户想要输入的关键字参数，定义方式是在nkw 前面加个分隔符 `*`。

- 如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」

- 使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名。

6. 参数组合

在 Python 中定义函数，可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数，这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用，但是注意，参数定义的顺序必须是：

- 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

- 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

- `*args` 是可变参数，`args` 接收的是一个 `tuple`

- `**kw` 是关键字参数，`kw` 接收的是一个 `dict`

命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符 `*`，否则定义的是位置参数。

警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂。

变量作用域

• Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
• 定义在函数内部的变量拥有局部作用域，该变量称为局部变量。
• 定义在函数外部的变量拥有全局作用域，该变量称为全局变量。
• 局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字

闭包

• 是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。
• 如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。
• 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为 闭包作用域。

闭包的返回值通常是函数。

def make_counter(init): counter = [init] def inc(): counter[0] += 1 def dec(): counter[0] -= 1 def get(): return counter[0] def reset(): counter[0] = init return inc, dec, get, reset inc, dec, get, reset = make_counter(0) inc() inc() inc() print(get()) # 3 dec() print(get()) # 2 reset() print(get()) # 0

如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字

def outer(): num = 10 def inner(): nonlocal num # nonlocal关键字声明 num = 100 print(num) inner() print(num) outer() # 100 # 100

递归

• 如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

【例子】n! = 1 x 2 x 3 x ... x n

# 利用循环 n = 5 for k in range(1, 5): n = n * k print(n) # 120 # 利用递归 def factorial(n): if n == 1: return 1 return n * factorial(n - 1) print(factorial(5)) # 120

设置递归的层数，Python默认递归层数为 100

import sys sys.setrecursionlimit(1000)

Lambda 表达式

匿名函数的定义

在 Python 里有两类函数：

- 第一类：用 `def` 关键词定义的正规函数

- 第二类：用 `lambda` 关键词定义的匿名函数

Python 使用 `lambda` 关键词来创建匿名函数，而非`def`关键词，它没有函数名，其语法结构如下：

> lambda argument_list: expression

- `lambda` - 定义匿名函数的关键词。

- `argument_list` - 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。

- `:`- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。

- `expression` - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。

注意：

- `expression` 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。

- 匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

匿名函数的应用

函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。这里的纯函数，是指函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用。

def f(x): for i in range(0, len(x)): x[i] += 10 return x x = [1, 2, 3] f(x) print(x) # [11, 12, 13]

匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：

• 参数是函数 (filter, map)
• 返回值是函数 (closure)

如，在 filter和map函数中的应用：

filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。

map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。

类与对象

对象 = 属性 + 方法

对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。

• 封装：信息隐蔽技术

我们可以使用关键字 class 定义 Python 类，关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。

• 继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制

• 多态：不同对象对同一方法响应不同的行动

self 是什么？

Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身），按照惯例它的名称是 self。在调用方法时，我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。

class Ball: def setName(self, name): self.name = name def kick(self): print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name) a = Ball() a.setName("球A") b = Ball() b.setName("球B") c = Ball() c.setName("球C") a.kick() # 我叫球A,该死的，谁踢我... b.kick() # 我叫球B,该死的，谁踢我...

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Python 的魔法方法

据说，Python 的对象天生拥有一些神奇的方法，它们是面向对象的 Python 的一切...

它们是可以给你的类增加魔力的特殊方法...

如果你的对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法就会在特殊的情况下被 Python 所调用，而这一切都是自动发生的...

类有一个名为__init__(self[, param1, param2...])的魔法方法，该方法在类实例化时会自动调用。

公有和私有

在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上“__”两个下划线，那么这个函数或变量就会为私有的了。

class JustCounter: __secretCount = 0 # 私有变量 publicCount = 0 # 公开变量 def count(self): self.__secretCount += 1 self.publicCount += 1 print(self.__secretCount ,'====',self.publicCount) counter = JustCounter() counter.count() # 1 counter.count() # 2 print(counter.publicCount) # 2 # Python的私有为伪私有 print(counter._JustCounter__secretCount) print(counter._JustCounter__secretCount) # 2 print(counter.__secretCount) # AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'

继承

Python 同样支持类的继承，派生类的定义如下所示：

class DerivedClassName(BaseClassName):

statement-1

.

.

.

statement-N

BaseClassName（基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用：

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

statement-1

.

.

.

statement-N

【例子】如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。

多继承

Python 虽然支持多继承的形式，但我们一般不使用多继承，因为容易引起混乱。

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):

statement-1

.

.

.

statement-N

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法

组合

class Turtle: def __init__(self, x): self.num = x class Fish: def __init__(self, x): self.num = x class Pool: def __init__(self, x, y): self.turtle = Turtle(x) self.fish = Fish(y) def print_num(self): print("水池里面有乌龟%s只，小鱼%s条" % (self.turtle.num, self.fish.num)) p = Pool(2, 3) p.print_num()

类、类对象和实例对象

类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。

class A(object):       pass

实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。

类属性：类里面方法外面定义的变量称为类属性。类属性所属于类对象并且多个实例对象之间共享同一个类属性，说白了就是类属性所有的通过该类实例化的对象都能共享。

注意：属性与方法名相同，属性会覆盖方法。 【例子】 class A: def x(self): print('x_man') ​ aa = A() aa.x() # x_man aa.x = 1 print(aa.x) # 1 aa.x() # TypeError: 'int' object is not callable

什么是绑定？

Python 严格要求方法需要有实例才能被调用，这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。

Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__的字典中，我们可以直接访问__dict__，或利用 Python 的内置函数vars()获取.__ dict__。

class CC: def setXY(self, x, y): self.x = x self.y = y def printXY(self): print(self.x, self.y) dd = CC() print(dd.__dict__) # {} print(vars(dd)) # {} print(CC.__dict__) # {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None} dd.setXY(4, 5) print(dd.__dict__) # {'x': 4, 'y': 5} print(vars(CC)) # {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None} print(CC.__dict__) # {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}

一些相关的内置函数（BIF）

issubclass(class, classinfo) 方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。

一个类被认为是其自身的子类。

classinfo可以是类对象的元组，只要class是其中任何一个候选类的子类，则返回True。

class A: pass class B(A): pass print(issubclass(B, A)) # True print(issubclass(B, B)) # True print(issubclass(A, B)) # False print(issubclass(B, object)) # True

• isinstance(object, classinfo) 方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()。
• type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
• isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
• 如果第一个参数不是对象，则永远返回False。
• 如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组，会抛出一个TypeError异常。

hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。

getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。

class A(object): bar = 1 a = A() print(getattr(a, 'bar')) # 1 print(getattr(a, 'bar', 3)) # 3 a.bar =2 print(getattr(a, 'bar')) print(getattr(a, 'bar',4))

setattr(object, name, value)对应函数 getattr()，用于设置属性值，该属性不一定是存在的。

class A(object): bar = 1 a = A() print(getattr(a, 'bar')) # 1 setattr(a, 'bar', 5) print(a.bar) # 5 setattr(a, "age", 28) print(a.age) # 28

delattr(object, name)用于删除属性。

class Coordinate: x = 10 y = -5 z = 0 point1 = Coordinate() print('x = ', point1.x) # x = 10 print('y = ', point1.y) # y = -5 print('z = ', point1.z) # z = 0 delattr(Coordinate, 'z') print('--删除 z 属性后--') # --删除 z 属性后-- print('x = ', point1.x) # x = 10 print('y = ', point1.y) # y = -5 # 触发错误 print('z = ', point1.z) # AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'

class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])用于在新式类中返回属性值。

• fget -- 获取属性值的函数
• fset -- 设置属性值的函数
• fdel -- 删除属性值函数
• doc -- 属性描述信息

魔法方法

魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。

魔法方法是面向对象的 Python 的一切，如果你不知道魔法方法，说明你还没能意识到面向对象的 Python 的强大。

魔法方法的“魔力”体现在它们总能够在适当的时候被自动调用。

魔法方法的第一个参数应为cls（类方法） 或者self（实例方法）。

• cls：代表一个类的名称
• self：代表一个实例对象的名称

基本的魔法方法

• __init__(self[, ...]) 构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法

class Rectangle: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def getPeri(self): return (self.x + self.y) * 2 def getArea(self): return self.x * self.y rect = Rectangle(4, 5) print(rect.getPeri()) # 18 print(rect.getArea()) # 20

_new__(cls[, ...]) 在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法，在调用__init__初始化前，先调用__new__。

• __new__至少要有一个参数cls，代表要实例化的类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供，后面的参数直接传递给__init__。
• __new__对当前类进行了实例化，并将实例返回，传给__init__的self。但是，执行了__new__，并不一定会进入__init__，只有__new__返回了，当前类cls的实例，当前类的__init__才会进入。

class A(object): def __init__(self, value): print("into A __init__") self.value = value def __new__(cls, *args, **kwargs): print("into A __new__") print(cls) return object.__new__(cls) class B(A): def __init__(self, value): print("into B __init__") self.value = value def __new__(cls, *args, **kwargs): print("into B __new__") print(cls) return super().__new__(cls, *args, **kwargs) b = B(10) # 结果： # into B __new__ # # into A __new__ # # into B __init__ class A(object): def __init__(self, value): print("into A __init__") self.value = value def __new__(cls, *args, **kwargs): print("into A __new__") print(cls) return object.__new__(cls) class B(A): def __init__(self, value): print("into B __init__") self.value = value def __new__(cls, *args, **kwargs): print("into B __new__") print(cls) return super().__new__(A, *args, **kwargs) # 改动了cls变为A b = B(10) # 结果： # into B __new__ # # into A __new__ #

若__new__没有正确返回当前类cls的实例，那__init__是不会被调用的，即使是父类的实例也不行，将没有__init__被调用。

单例模式

利用__new__实现单例模式。

class Earth: pass ​ a = Earth() print(id(a)) # 260728291456 b = Earth() print(id(b)) # 260728291624 ​ class Earth: __instance = None # 定义一个类属性做判断 ​ def __new__(cls): if cls.__instance is None: cls.__instance = object.__new__(cls) return cls.__instance else: return cls.__instance ​ a = Earth() print(id(a)) # 512320401648 b = Earth() print(id(b)) # 512320401648

__new__方法主要是当你继承一些不可变的 class 时（比如int, str, tuple）， 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。

回收算法

__del__(self) 析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。

Python 采用自动引用计数（ARC）方式来回收对象所占用的空间，当程序中有一个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 1；当程序中有两个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 2，依此类推，如果一个对象的引用计数变成了 0，则说明程序中不再有变量引用该对象，表明程序不再需要该对象，因此 Python 就会回收该对象。

大部分时候，Python 的 ARC 都能准确、高效地回收系统中的每个对象。但如果系统中出现循环引用的情况，比如对象 a 持有一个实例变量引用对象 b，而对象 b 又持有一个实例变量引用对象 a，此时两个对象的引用计数都是 1，而实际上程序已经不再有变量引用它们，系统应该回收它们，此时 Python 的垃圾回收器就可能没那么快，要等专门的循环垃圾回收器（Cyclic Garbage Collector）来检测并回收这种引用循环。

__str__(self):

• 当你打印一个对象的时候，触发__str__
• 当你使用%s格式化的时候，触发__str__
• str强转数据类型的时候，触发__str__

__repr__(self)：

repr是str的备胎

• 有__str__的时候执行__str__,没有实现__str__的时候，执行__repr__
• repr(obj)内置函数对应的结果是__repr__的返回值
• 当你使用%r格式化的时候 触发__repr__

__str__(self) 的返回结果可读性强。也就是说，__str__ 的意义是得到便于人们阅读的信息，就像下面的 '2019-10-11' 一样。

__repr__(self) 的返回结果应更准确。怎么说，__repr__ 存在的目的在于调试，便于开发者使用。

__add__(self, other)定义加法的行为：+

__sub__(self, other)定义减法的行为：-

__mul__(self, other)定义乘法的行为：*

__truediv__(self, other)定义真除法的行为：/

__floordiv__(self, other)定义整数除法的行为：//

__mod__(self, other) 定义取模算法的行为：%

__divmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为

divmod(a, b)把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。

__pow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为

__lshift__(self, other)定义按位左移位的行为：

__rshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>

__and__(self, other)定义按位与操作的行为：&

__xor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^

__or__(self, other)定义按位或操作的行为：|

__radd__(self, other)定义加法的行为：+

__rsub__(self, other)定义减法的行为：-

__rmul__(self, other)定义乘法的行为：*

__rtruediv__(self, other)定义真除法的行为：/

__rfloordiv__(self, other)定义整数除法的行为：//

__rmod__(self, other) 定义取模算法的行为：%

__rdivmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为

__rpow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为

__rlshift__(self, other)定义按位左移位的行为：

__rrshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>

__rand__(self, other)定义按位与操作的行为：&

__rxor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^

__ror__(self, other)定义按位或操作的行为：|

增量赋值运算符

__iadd__(self, other)定义赋值加法的行为：+=

__isub__(self, other)定义赋值减法的行为：-=

__imul__(self, other)定义赋值乘法的行为：*=

__itruediv__(self, other)定义赋值真除法的行为：/=

__ifloordiv__(self, other)定义赋值整数除法的行为：//=

__imod__(self, other)定义赋值取模算法的行为：%=

__ipow__(self, other[, modulo])定义赋值幂运算的行为：**=

__ilshift__(self, other)定义赋值按位左移位的行为：

__irshift__(self, other)定义赋值按位右移位的行为：>>=

__iand__(self, other)定义赋值按位与操作的行为：&=

__ixor__(self, other)定义赋值按位异或操作的行为：^=

__ior__(self, other)定义赋值按位或操作的行为：|=

一元运算符

__neg__(self)定义正号的行为：+x

__pos__(self)定义负号的行为：-x

__abs__(self)定义当被abs()调用时的行为

__invert__(self)定义按位求反的行为：~x

属性访问

__getattr__(self, name): 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。

__getattribute__(self, name)：定义当该类的属性被访问时的行为（先调用该方法，查看是否存在该属性，若不存在，接着去调用__getattr__）。

__setattr__(self, name, value)：定义当一个属性被设置时的行为。

__delattr__(self, name)：定义当一个属性被删除时的行为。

描述符

描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性。

__get__(self, instance, owner)用于访问属性，它返回属性的值。

__set__(self, instance, value)将在属性分配操作中调用，不返回任何内容。

__del__(self, instance)控制删除操作，不返回任何内容。

定制序列

协议（Protocols）与其它编程语言中的接口很相似，它规定你哪些方法必须要定义。然而，在 Python 中的协议就显得不那么正式。事实上，在 Python 中，协议更像是一种指南。

容器类型的协议

如果说你希望定制的容器是不可变的话，你只需要定义__len__()和__getitem__()方法。

如果你希望定制的容器是可变的话，除了__len__()和__getitem__()方法，你还需要定义__setitem__()和__delitem__()两个方法。

迭代器

• 迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
• 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
• 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。
• 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

iter(object) 函数用来生成迭代器。

next(iterator[, default]) 返回迭代器的下一个项目。

iterator -- 可迭代对象

default -- 可选，用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__() 与 __next__() 。

__iter__(self)定义当迭代容器中的元素的行为，返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

__next__() 返回下一个迭代器对象。

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

def libs(n): a = 0 b = 1 while True: a, b = b, a + b if a > n: return yield a for each in libs(100): print(each, end=' ') # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89