"""author = 曹琦"""
迭代器
1.函数的调用过程
函数调用过程又叫压栈的过程:每次调用函数，系统都会在内存的栈区间自动开辟一个临时的内存空间，
用来保存在函数中声明的局部变量（其中形参也是保存在这个区域中的），
当函数调用结束，这个内存区域会自动销毁（这个内存中储存的数据也会销毁）
2.迭代器（iter）
1）什么是迭代器
迭代器是python提供的容器型数据类型，（可变，有序） -- 不关注
迭代器和之前的列表、字典、集合、元祖等容器不一样，它只能查看元素，而且看一个对于迭代器来说，里面的元素就会少一个
迭代器的值：a.将其他的数据转换成迭代器 b.生成器
迭代器中的元素：可以是任何类型的数据,可以重复
iter1 = iter('abc')
print(iter1)
iter2 = iter([12,34,'abc',[1,2],{'a': 10},(1,2),{1,3},lambda x: x])
print(iter2)
2）查 - 获取元素的值
注意：不管以任何形式获取了迭代器中某个元素的值，这个元素都会从迭代器中消失
# a.获取单个元素
next(迭代器)/迭代器.__next__()，返回容器中最上面的元素。
iter1 = iter('abc')
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
# print(next(iter1)) # StopIteration 取完了再取会报错
# b.遍历取出迭代器的每一个元素
print('============')
iter3 = iter('abcdef')
next(iter3)
next(iter3)
for item in iter3:
print(item)
print('============')
# print(next(iter3)) # StopIteration
3）什么时候适用迭代器：大量数据中某个或者某些数据使用过了就不需要在保存了，这种数据就可以使用迭代器来保存。
生成器
1.什么是生成器
生成器就是迭代器， 但是迭代器不一定是生成器
1）怎么创建生成器
如果函数中有yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通的函数。
调用函数不再是执行函数体，获取返回值。而是创建这个函数对应的生成器对象
def nums():
print('============')
print(100)
if False:
yield
return 100
gen1 = nums() # 函数调用表达式nums()才是生成器
2）生成器怎么产生数据
一个生成器能够产生多少个数据，就看执行完生成器对应的函数体会遇到几次yield关键字
生成器是在获取数据的时候才会产生数据，执行生成器对应的函数的函数体，直到遇到yield为止，
将yield后面的数据作为生成器的元素返回，并且会记录这次产生数据函数体结束的位置，下次再产生
数据的时候，会接着上次结束的位置接着往后执行...如果从执行开始到函数结束，没有遇到yield，那么就不会产生数据。
def nums():
print('++++++')
yield 'abc'
print('-------')
yield 100
print('********')
for x in range(5):
yield x
# 创建一个生成器gen2
gen2 = nums()
print('取第一个值')
print(next(gen2))
print('取第二个值')
print(next(gen2))
print('取第三个值')
print(next(gen2))
def nums2():
index = 0
while True:
yield index
index += 2
gen3 = nums2()
for _ in range(10):
print(next(gen3))
print(next(gen3))
print(next(gen3))
生成式
1.生成式
生成式是生成器的另外一种写法（简写）
"""
a.语法1
生成器变量 =（表达式 for 变量 in 序列） -- 结果是生成器
列表变量 = [表达式 for 变量 in 序列] -- 结果是列表
b.说明：表达式 -- 可以是值、变量、运算表达式、函数调用表达式等，只要不是赋值语句都可以
c.展开
def 函数名():
for 变量 in 序列:
yield 表达式
gen1 = (x*2 for x in range(5))
print(gen1)
print(next(gen1))
print(next(gen1))
print(next(gen1))
print(next(gen1))
print(next(gen1))
a.语法2：
生成器变量 =（表达式 for 变量 in 序列 if 条件语句）
b.展开
def 函数名():
for 变量 in 序列:
if 条件语句:
yield 表达式
gen2 = (x for x in range(10) if x % 2)
# 5个 1,3,5,7,9
for num in gen2:
print(num)
gen2 = ((x,x*2) for x in range(10) if x % 2)
for num in gen2:
print(num)
gen2 = ((x,x*2) for x in range(10) if x % 2)
list2 = list(gen2)
print(list2)
gen2 = ('num%d' % x for x in range(10) if x % 2)
print(next(gen2))
"""author = 曹琦"""
python中一个py文件就是一个模块
"""
从封装的角度看：
函数是对功能的封装
模块可以通过多个函数对不同的功能进行封装，还可以通过全局变量对数据进行封装
模块
0.模块的分类：系统模块（内置模块）、第三方库（别人写的）、自定义模块
1.模块的导入
a.import 模块名 ------- 可以通过'模块名.'的方式去使用这个模块中所有的全局变量
b.from 模块名 import 全局变量1，全局变量2..... ---- 带入指定模块中指定的全局变量，导入后直接使用全局变量
注意：import 模块名 as 新模块名 ---- 导入模块并重命名，重命名后，原名不能使用
from 模块名 import 全局变量1 as 新名1，全局变量2 as 新名2.........
import random
import keyword
2.导入方式
=============导入方式1========
# import test
#
# print(test.test1_a*3)
# test.test1_a = 200
#============导入方式2===========
# from random import randint
# print(random(10,30))
# from test import test1_func1,test1_a
# test1_func1()
# =============导入模块并重命名==========
# import test as Ts
3.导入模块的原理：当代码执行到import或者from - import的时候，会自动将对应的模块中的代码全部执行一遍
同一个模块导入多次不会重复执行,放心的导入
# print('=============')
# import test
# import test
4.阻止导入：将需要阻止被别的模块导入的代码放到一下if语句中
"""
if name == 'main':
需要阻止导入的代码段
原理：每个模块都有一个属于自己的name属性，用来保存当前模块的模块名。默认情况下name的值
就是模块对应的py文件的文件名。当我们直接运行某个模块的时候，对应的模块的name会自动变成'main'
其他模块是默认值。
"""
异常处理
1.异常：程序错误、程序崩溃。程序中某条语句出现异常，那么从这条语句开始，后面的代码不会执行，程序直接结束
2.异常捕获：程序出现异常的时候，程序不崩溃。
1)方式一：捕获所有异常
try:
代码段1
except:
代码段2
其他语句
说明：先执行代码段1，如果代码段1不出现异常，直接执行后面的其他语句；
如果出现异常不崩溃直接执行代码段2，然后再执行其他语句
list1 = [1,2,3]
try:
print(list1[10])
print('~~~~')
except:
print('出现异常')
print('===========')
2)方式二:捕获指定的一个或者多个异常，做相同的处理
try:
代码段1
except 异常类型:
代码段2
其他语句
try:
代码段1
except (异常类型1,异常类型2,.....):
代码段2
其他语句
先执行代码段1，如果代码段1没出现异常，直接执行后面的其他语句；
如果代码段1出现异常，如果这个异常的类型和需要捕获的异常类型一致，程序不崩溃，直接执行代码段2，然后再执行其他语句；
如果代码段1出现异常，如果这个异常的类型和需要捕获的异常类型不一致，程序直接崩溃。
注意：异常类型要求必须是直接或者间接继承自Exception类的子类
print('=====方法2=====')
try:
print([1,2,3][10])
print({'a': 10}['b'])
except(KeyError,IndexError):
print('出现异常')
finally:
print('写遗书')
3）方式三:捕获不懂类型的异常，并且对不同的异常做不同的处理
try:
代码段1
except 异常类型1:
代码段2
except 异常类型2:
代码段3
...
print('=====方法3=====')
try:
print([1,2,3][10])
print({'a: 10'}['b'])
except IndexError:
print('下标越界')
except KeyError:
print('key不存在')
finally:
print('写遗书')