一切内容都是摘抄，主要是便于回忆和鼓励自己不要间断，更详细内容请见原帖地址：
《深入 python3 》中文版
http://woodpecker.org.cn/diveintopython3/index.html
6.1. 深入
6.2. 我知道，让我们用正则表达式！
re.sub 替换 所有的 匹配项，而不仅仅是第一个匹配项。因此该正则表达式将 caps 转换为 oops，因为无论是 c 还是 a 均被转换为 o 。
中括号表示“匹配这些字符的其中之一”。因此 [sxz] 的意思是： “s、 x 或 z”，但只匹配其中之一。
作为方括号中的第一个字符， ^ 有特别的含义：非。[^abc] 的意思是：“ 除了 a、 b 或 c 之外的任何字符”。
re.sub('([^aeiou])y$', r'/1ies', 'vacancy')
顺便，我还想指出可以将该两条正则表达式合并起来（一条查找是否应用该规则，另一条实际应用规则），使其成为一条正则表达式。它看起来是下面这个样子：其中多数内容看起来应该很熟悉：使用了在 案例研究：分析电话号码 中用到的记忆分组。该分组用于保存字母 y 之前的字符。然后在替换字符串中，用到了新的语法： /1，它表示“嘿，记住的第一个分组呢？把它放到这里。”在此例中， 记住了 y 之前的 c ，在进行替换时，将用 c 替代 c，用 ies 替代 y 。（如果有超过一个的记忆分组，可以使用 /2 和 /3 等等。）
6.3. 函数列表
def match_default(noun):
return True
def apply_default(noun):
return noun + 's'
rules = ((match_sxz, apply_sxz),
(match_h, apply_h),
(match_y, apply_y),
(match_default, apply_default)
)
def plural(noun):
for matches_rule, apply_rule in rules:
if matches_rule(noun):
return apply_rule(noun)
现在有了一个 rules 数据结构——一个函数对的序列，而不是一个函数（plural()）实现多个条规则。
由于所有的规则被分割成单独的数据结构，新的 plural() 函数可以减少到几行代码。使用 for 循环，可以一次性从 rules 这个数据结构中取出匹配规则和应用规则这两样东西（一条匹配对应一条应用）。在 for 循环的第一次迭代过程中， matches_rule 将获取 match_sxz，而 apply_rule 将获取 apply_sxz。在第二次迭代中（假定可以进行到这一步）， matches_rule 将会赋值为 match_h，而 apply_rule 将会赋值为 apply_h 。该函数确保最终能够返回某个值，因为终极匹配规则 (match_default) 只返回 True，意思是对应的应用规则 (apply_default) 将总是被应用。
该技术能够成功运作的原因是 Python 中一切都是对象，包括了函数。数据结构 rules 包含了函数——不是函数的名称，而是实际的函数对象。
6.4. 匹配模式列表
build_match_and_apply_functions() 函数用于动态创建其它函数。它接受 pattern、 search 和 replace 三个参数，并定义了 matches_rule() 函数，该函数通过传给 build_match_and_apply_functions() 函数的 pattern 及传递给所创建的 matchs_rules() 函数的 word 调用 re.search() 函数，哇。
在动态函数中使用外部参数值的技术称为 闭合【closures】。基本上，常量的创建工作都在创建应用函数过程中完成：它接受一个参数 （word），但实际操作还加上了另外两个值（search 和 replace），该两个值都在定义应用函数时进行设置。
6.5. 匹配模式文件
全局的 open() 函数打开文件并返回一个文件对象。此例中，将要打开的文件包含了名词复数形式的模式字符串。with 语句创建了叫做 context【上下文】的东西：当 with 块结束时，Python 将自动关闭文件，即便是在 with 块中引发了例外也会这样。
split() 方法的第一个参数是 None，表示“对任何空白字符进行分隔（制表符或空白，没有区别）”。第二个参数是 3，意思是“针对空白分隔三次，丢弃该行剩下的部分。”像 [sxz]$ $ es 这样的行将被分割为列表 ['[sxz]$', '$', 'es']，意思是 pattern 获得值 '[sxz]$'， search 获得值 '$'，而 replace 获得值 'es'。
此处的改进是将复数形式规则独立地放到了一份外部文件中，因此可独立于使用它的代码单独对规则进行维护。代码是代码，数据是数据，生活更美好。
6.6. 生成器
make_counter 中出现的 yield 命令的意思是这不是一个普通的函数。它是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的 生成器【Generator】。
next() 函数以一个生成器对象为参数，并返回其下一个值。对 counter 生成器第一次调用 next() ，它针对第一条 yield 语句执行 make_counter() 中的代码，然后返回所产生的值。在此情况下，该代码输出将为 2，因其仅通过调用 make_counter(2) 对生成器进行初始创建。
对同一生成器对象反复调用 next() 将确切地从上次调用的位置开始继续，直到下一条 yield 语句。所有的变量、局部数据等内容在 yield 时被保存，在 next() 时被恢复。下一行代码等待被执行以调用 print() 以打印出 incrementing x 。之后，执行语句 x = x + 1。然后它继续通过 while 再次循环，而它再次遇上的第一条语句是 yield x，该语句将保存所有一切状态，并返回当前 x 的值（当前为 3）。
“yield” 暂停一个函数。“next()” 从其暂停处恢复其运行。
6.6.1. 斐波那奇生成器
可以在 for 循环中直接使用像 fib() 这样的生成器。for 循环将会自动调用 next() 函数，从 fib() 生成器获取数值并赋值给 for 循环索引变量。（n）
这是一个很有用的用法：将一个生成器传递给 list() 函数，它将遍历整个生成器（就像前例中的 for 循环）并返回所有数值的列表。
6.6.2. 复数规则生成器
通过第四步获得了什么呢？启动时间。在第四步中引入 plural4 模块时，它读取了整个模式文件，并创建了一份所有可能规则的列表，甚至在考虑调用 plural() 函数之前。有了生成器，可以轻松地处理所有工作：可以读取规则，创建函数并试用它们，如果该规则可用甚至可以不读取文件剩下的部分或创建更多的函数。
失去了什么？性能！每次调用 plural() 函数，rules() 生成器将从头开始——这意味着重新打开模式文件，并从头开始读取，每次一行。