递归函数
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什么是递归
在函数中调用本身的函数被称为递归函数
递归的作用：循环可以做的事情递归函数都可以做，
如果循环可以做，就不要用递归怎么用递归来解决实际问题
第一步：确定临界值 - 循环结束的条件，在临界值的位置让递归函数结束
第二步：找关系 - 找当次循环和上次循环的关系
找f(n)和f(n-1)的关系
第三步：假设函数f的功能已经实现，通过f(n-1)来实现f(n)的功能-
循环能做的事情不能使用递归做
# 1+2+3+4+5+6+···+n def ff_sum(n): # 1.找临界值 if n == 1: return 1 # 2.找关系 # ff_sum(n):1+2+3+···+n # ff_sum(n-1):1+2+3+···+n-1 return ff_sum(n - 1) + n print(ff_sum(100))
模块
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什么是模块
在python中一个py文件就是一个模块
a.系统模块(标准库) - 系统提供的模块(安装解释器时已经导入到解释器中，使用的时候在代码中直接的导入)
random - 提供随机数
math - 提供数学运算
json库 - 提供json相关操作
re模块 - 提供正则表达式相关操作
socket模块 - 提供python的套接字编程
time模块 - 时间操作
threading - 提供多线程操作
b.自定义模块(第三方库) - 自己创建的py文
自己写的
别人写的(第三方库) - 需要先下载到解释器中，然后才能在代码中导入标准库和第三方库一般是通过模块提供变量和类
怎么使用模块
import 模块名 --- 直接导入指定的模块，导入后可以使模块中所有的全局变量(包含了变量、函数和类)
导入后通过哦'模块名.变量'来使用模块中的内容
from 模块名 import 变量1, 变量2, - 在程序中导入指定的模块，导入后只能使用import后面的变量
导入后直接使用变量
from 模块名 import * -- 导入模块，并且可以直接使用里面的全局变量，导入模块的实质
a.无论是那种导入模块的方法，导入模块的时候都会执行模块中所有的代码
b.python中一个模块不会重复导入多个模块，系统会自动检测当前模块是否已经导入-
怎么阻止模块中的内容被其他模块执行
将不希望被其他模块执行的代码放在if语句中
if __ name__ == 'main'
如果希望被其他模块执行的代码就放在if语句的外面原理：
每个模块都有一个属性__ name__属性，属性默认的值是这个py文件的文件名
当当前模块正在被执行(直接执行)的时候，模块的属性__ name__的值就会变成__ main __ -
5.重命名 - 导入模块的时候可以对模块或者模块中的内容重新命名
import 模块名 as 新模块名
from 模块名 import 变量1 as 新变量1, 变量2 as 新变量2, 变量3
通配符不支持重命名
迭代器
什么是迭代器
是python提供的容器型数据类型
获取迭代器中的元素的时候只能从前往后一个一个的取，而且取了之后这个元素在迭代器中就不存在了-
迭代器的字面量
迭代器没有指定格式的字面量。迭代器作为容器，里面的元素只能通过将其他序列转换或者通过生成器生成list1 = [1, 2, 3, 4] # 将字符串转换成迭代器，迭代器中的元素就是字符串的每个字符 iter1 = iter('hello') # 将列表串转换成迭代器，迭代器中的元素就是列表中的每个元素 iter2 = iter(list1) iter3 = iter({'name': '小明', 'age': 18}) print(iter1) print(iter2) print(iter3) -
获取元素
迭代器中的元素只支持查，不支持增删改
迭代器是通过next函数获取单个元素，for-in遍历一个一个的获取所有的元素。
不管是那种方式获取，已经获取的元素在迭代器中就不存在了next(迭代器) --> 获取迭代器中最新的数据(最顶层的数据)
# 练习：看打印结果 iter4 = iter([10, True, 'abc', 1, 2]) index = 0 for x in iter4: index += 1 if index == 2: break print(next(iter4)) """ index = 0 x = 10 iter4 = True, 'abc', 1, 2 index = 1 x = True iter4 = 'abc', 1, 2 """
生成器
什么是生成器
生成器就是迭代器，迭代器不一定是生成器-
生成器是怎么产生元素的
调用一个带有yield的关键字函数就能得到一个生成器不带yield的函数:调用的时候会执行函数体，并且会获取返回值
带yield的函数：调用的时候不会执行函数体,也不会获取返回值，而是产生一个生成器(函数调用表达式就是一个生成器)
这个生成器中的元素就是yield关键字后面的值def func1(): print('=========') return 100 func1() print(func1()) # ========= # 100 def func2(): print('==========') return 100 yield print(func2()) # <generator object func2 at 0x0000027F9599A830> """ 3.生成器的元素 生成器中的元素也是通过next 或 for in 生成器获取元素实质就是去执行生成器对应的函数, 每次执行到yield语句为止，并且会将yield后面的值作为当次获取到的元素 下次获取元素的时候会接着上次结束的位置往后执行，知道下一个yield···· 以此类推，知道函数结束。如果执行到函数结束，没有遇到yield，那么就会报错'Stop异常' """ def func3(): print('``````') yield 100, 200 print('!!!!!!!') yield 300 # gen1 = func3() # gen1就是一个生成器（生成器就是迭代器） # next() # print(gen1) # re = next(gen1) # print(type(re), re) # print('第一次结束') # # re = next(gen1) # print(re, type(re)) # for x in gen1: # print(x) # py1809001 - 80 def create_num(): num = 1 while True: yield 'py1809%d' % num num += 1 num_gen = create_num() for _ in range(10): print(next(num_gen)) print('上课了') print(next(num_gen))
