Day10递归函数、模块、迭代器、生成器

一、递归函数

1、什么是递归函数

在函数中调用函数本身的函数就是递归函数。

def func1():
    print('=======')
    func1()

func1()
2、递归的作用

循环能做的递归都能做

a = 0
def func2():
    global a
    if a < 3:
        print("aaa")
        a += 1
        func2()

func2()
3、怎么写递归函数

第一步:确定临界值 - 循环结束的条件,在临界值的地方要让函数结束!

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:假设函数的功能已经实现,通过f(n-1)来实现f(n)的功能

例:求1+2+3+……+n

# 方法一:
n = 100
print(sum(range(n+1)))

# 方法二:
n = 100
sum1 = 0
for x in range(n+1):
    sum1 += x
print(sum1)

# 方法三:
def my_sum(n):
    # 1、找临界值
    if n == 1:
        return 1
    # 2、找关系 my_sum(n)和my_sum(n-1)的关系
    # my_sum(n) : 1+2+3+...+n
    # my_sum(n-1) : 1+2+3+...+n-1
    # my_sum(n) = my_sum(n-1) + n
    return my_sum(n-1) + n
print(my_sum(100))

例:

def fab(n):
    if n == 1 or n == 2:
        return 1
    return fab(n-1) + fab(n-2)

print(fab(5))
4、循环能做的事情不要使用递归去做

递归的缺点:递归的可读性比较低,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。不建议使用。

二、模块的使用

1、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) - Python系统提供的模块

安装解释器的时候已经导入到解释器中了,使用的时候在代码中直接导入

import random # 提供随机数的模块
import math # 提供数学相关的方法模块
import json # 提供json数据相关承操作库
import re # 提供正则表达式相关操作
import sockey # 提供python套接字编程
import time # 提供时间相关方法
import threading #提供和线程相关操作
b、自定义模块 - 程序员自己创建的py文件

自己写的模块

别人写的模块 - 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、函数、类

2、怎么使用模块

import 模块名

在程序中直接导入指定的模块,导入后可以使用模块中所有的全局变量。导入后通过“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……

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,不用在前面加'模块名.'

from 模块名 import *

将模块中全部导入,并且可以直接使用里面所有的全局变量。

3、导入模块的实质

a、不管是使用import还是from import,导入模块的时候都会执行模块中的所有代码。

b、python中一个模块不会重复导入多次,因为导入的时候系统会自动检查当前模块是否已经导入。

4、怎么阻止模块中的内容被执行

写在这个if语句中的代码不会被别的模块执行。

if __name__ == '__main__':

将不希望被其他模块执行的代码放在上面if语句中。如果希望被其他模块使用的代码就放在if语句外面。一般函数的声明会放在if的外面。

原理:

每个模块都有有个__name__属性,代表模块名。默认情况下它的值是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 # 重新命名新模块名,原来的模块名无法使用

from 模块名 import name as new_name # 给模块中的变量名重新命名

三、迭代器

1、什么是迭代器(iter)

是python提供的容器型数据类型。获取迭代器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。

2、迭代器的字面量

迭代器没有固定格式的字面量。

迭代器作为容器,里面的元素只能通过其他序列转换或者生成器生成。

迭代器中的元素可以是任何类型的数据。

iter1 = iter('hello')
3、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遍历一个一个获取每个元素。只要获取的元素,元素在迭代器中就不存在了。

a、next
next(迭代器) # 获取迭代器中最新的数据(最顶层)

例:

iter1 = iter('abc')
print(next(iter1)) # a
print(next(iter1)) # b
print(next(iter1)) # c

如果迭代器中的数据已经取完了,会报StopIteration 错误。

b、for-in
for x in iter1:
    print(x)

四、生成器

1、什么是生成器

生成器就是迭代器。迭代器不一定是生成器。

2、生成器怎么产生元素

调用一个带有yield关键字的函数就能得到一个生成器。

不带yield的函数(只看有没有):调用的时候会执行函数体,并且获取返回值

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)

def func1():
    yield
print(func1()) # 
3、生成器里面的元素

生成器中的元素也是通过next或者for-in来取。

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回接着上次结束的位置往后执行,直到下一个yield为止,以此类推,直到函数结束。

generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。

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