生成器表达式
如果我们对G量级的日志文件做处理。使用for循环，可以一次只处理一行而不需要将下一行读入内存。并且不会创建一个最终的容器对象。我们就可以创建一个生成器表达式，语法很简洁。下面看一下代码，
import sys
inname = sys.argv[1]
outname = sys.argv[2]
with open(inname) as infile:
with open(outname, "w") as outfile:
warnings = (l for l in infile if 'WARNING' in l)
for l in warnings:
outfile.write(l)
上面使用生成器表达式来过滤所有的警告，括号包裹起来的代码就是生成器表达式。如果文件比较小就怎么样处理都可以，文件比较大，行数比较多，就推荐用生成器表达式来处理。
生成器
yield是生成器的关键字，当在一个函数中看到yield，它会取出这个函数并把它包装在一个对象中。可以认为yield语句和return语句是一样的，它退出一个函数并且返回一行。但与return不同的是，当再次被调用的时候，会从上次结束的地方启动，也就是从yield语句后面的行开始。下面看一下通过yield删除日志文件中WARNING列的例子，
import sys
iname, outname = sys.argv[1:3]
def warnings_filter(p) :
for l in p:
if 'WARNING' in l:
yield l.replace('\tWARNING',' ')
with open(inname) as infile:
with open(outname, "w") as outfile:
filter = warnings_filter(infile)
for l in filter:
outfile.write(l)
带有yield关键字函数返回的是一个生成器对象，这个对象有__iter__和__next__方法，每当__next__被调用，生成器都会执行到yield语句。然后它会返回yield的值。当__next__下一次被调用时，它会在上次停止的地方继续执行。
yield方法返回生成器对象
>>> help(warnings_filter([]))
Help on generator object:
warnings_filter = class generator(object)
| Methods defined here:
|
| __del__(...)
|
| __getattribute__(self, name, /)
| Return getattr(self, name).
|
| __iter__(self, /)
| Implement iter(self).
|
| __next__(self, /)
| Implement next(self).
|
| __repr__(self, /)
| Return repr(self).
|
| close(...)
| close() -> raise GeneratorExit inside generator.
|
| send(...)
| send(arg) -> send 'arg' into generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
|
| throw(...)
| throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
|
| ----------------------------------------------------------------------
| Data descriptors defined here:
|
| gi_code
|
| gi_frame
|
| gi_running
|
| gi_yieldfrom
| object being iterated by yield from, or None
通过生成器(yield)实现，可读性可以，代码也很简洁。如果只是用for循环或面向对象方式实现，代码应该都会稍微复杂一点。
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