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測試基礎系列 實戰項目系列技能提升系列 自動化測試系列職場碎碎念系列tips：01 加群、加組織，請點擊這里02 獲取測試資料，請點擊這里大家好，我是測試奇譚的作者譚叔。
講解之前，我先說說我的教程和網上其他教程的區別：
1 我分享的是我在工作中高頻使用的場景，是精華內容；
2 我分享的是學習方法，亦或說，是指明你該學哪些、該重點掌握哪些內容；
3 基于1和2，你可以按照我的教程學，也可以網上找視頻學，也可以看書學……你得明白，掌握學習方法比找學習資料重要得多。
前5期，我已經分享了python的基礎語法，如果你按照我的文章，一步一步練習，保準你對python代碼的語法特點、書寫方式有所了解，并能獨立的寫一些簡單的函數方法，甚至能嘗試開始自動化測試的實踐（基于python語法）。
極簡python教程：賽前說明極簡python教程02：基礎變量，刪繁就簡極簡python教程03：語句方法類，簡單過之極簡python教程04：文件讀寫和異常處理極簡python教程05：進程和線程當然，如果你想更進一步掌握python語法的特點，那接下來的幾篇文章一定不要錯過。
這一場，主講python的生成器和匿名函數。
目的：掌握這兩個知識點的概念和使用。
生成器
01 什么是生成器？
記住兩個關鍵：
生成器是一種特殊的函數方法。意味著它和函數（def）密不可分。
基于上一點，只要函數中出現yield關鍵字，就是生成器函數。
初學的你，還是太難理解？
02 通俗的講解
你可以將生成器理解為一個盒子，你可以向這個盒子里隨意添加元素，當你需要的時候，再取出來用。
請看下面的例子：
# 普通函數def func(): return 1
f = func()print("函數返回值：",f)->函數返回值：1print("函數返回值的類型：",type(f))->函數返回值的類型：<class 'int'>
# 生成器def gen_func(): yield 1 yield 2
g = gen_func()print("生成器對象：",g)->生成器對象：<generator object gen_func at 0x00000189B8CFF7C8>print("生成器對象的類型：",type(g))->生成器對象的類型：<class 'generator'># 讀取生成器對象的值，因為生成器也是一個迭代器，實現了python的迭代協議（即實現了__iter__方法）
for i in g: print("生成器對象的值:",i)->生成器對象的值: 1->生成器對象的值: 203 生成器到底有什么用？
作用：惰性求值（一邊循環一邊計算的機制），節省性能
04 生成器的常見用途？
讀大文件
網絡爬蟲 scrapy 框架
協程
舉個例子：斐波那契數列（0,1,1,2,3,5...），打印斐波那契數列前50個元素
# 不使用生成器，會消耗大量內存def fib(idx): res=[] n, a, b = 0, 0, 1 while n < idx: res.append(b) a, b = b, a+b n += 1 return resres = fib(100)print(res)
# 使用生成器，可節約大量內存def gen_fib(idx): n, a, b = 0, 0, 1 while n < idx: yield b a, b = b, a+b n += 1
for i in gen_fib(100): print(i)匿名函數
01 什么是匿名函數？
當：
函數實現比較簡單
函數不需要被多個地方調用
懶得給這個函數起名字
時，我們可以使用匿名函數。
初學的你，還是太難理解？
02 通俗的講解
你想實現一個求x的平方的函數，但是這個函數太簡單，不值得專門def定義，同時，你忘記了平方的英文如何拼寫，要是命名成 "pingfang"，又顯得自己太low，于是乎，你可以不給這個函數起名字，還能實現它。這就是匿名函數lambda表達式。
比如：求一個數的平方
# 不用 lambda 表達式def square(x): return x * xprint(square(2))
# 使用 lambda 表達式# 寫法：lambda 返回值:計算表達式s = lambda x: x * xprint(s(2))一如既往，做個總結
01 如果你是初學者，可以先不掌握生成器和匿名函數，待學成python后，再行琢磨；
02 在實際工作中，生成器和匿名函數的使用頻次，相對較高，并且在面試中是高頻問點。
封面圖片來自unsplash.com
