python基础——生成器、模块

文章目录

  • 一、生成器是什么?
  • 二、生成器的使用
    • 1.yield关键字
    • 2.生成器表达式
  • 三、模块
    • 1.模块的来源
    • 2.模块的类型
    • 3.模块的导入方式
      • 3.1获取模块全部功能
      • 3.2获取模块部分功能
  • 总结


一、生成器是什么?

生成器其实就是返回值为迭代器的函数,生成器是使用了yield关键字与自定义函数组合起来的。

二、生成器的使用

1.yield关键字

由于生成器返回的是一个迭代器所以在不被调用__next__前只会占用极小的内存

def yield_return():
    yield 12
res = yield_return()
print(res)

在这里插入图片描述

yield关键字可以返回值

def yield_return():
    yield 12
res = yield_return()
print(res.__next__())

在这里插入图片描述
yield可以暂停代码运行

def yield_return(n, m):
    while n < m:
    	print("在这运行")
        yield n
        print("在这停住了")
        n += 1
res = yield_return(1, 4)
print(res.__next__())
print(res.__next__())

python基础——生成器、模块_第1张图片

yield可以传值,传值后会自动调用__next__方法

def yield_return():
    while True:
        x = yield
        print("打印传入的值:",x)

res = yield_return()
res.__next__()
res.send(8)
res.send(18)

python基础——生成器、模块_第2张图片

2.生成器表达式

可以生成占用空间很小的生成器。

(形参 for 形参 in 数据集 if 生成条件)
其中if后可省略

res = (i for i in range(10))
print(res)

python基础——生成器、模块_第3张图片


三、模块

模块是一种多功能的集合体,里面包含了python代码可以直接使用。模块在开发过程中可以完成一些大致功能,开发人员只需要按自己要求进行修改便能达到自己要的效果。

1.模块的来源

模块分为:

  • python自带的模块例如sys
  • 开发人员自己编写的
  • 由非官方人员发布的

2.模块的类型

  1. 写有变量、函数、类的.py文件
  2. 含有多个.py文件的文件夹(包)
  3. 已被编译为共享库或DLL的c或C++扩展(以后补上)
  4. 使用C编写并链接到python解释器的内置模块(以后补上)

3.模块的导入方式

3.1获取模块全部功能

import 模块名 as 模块别名

import d as d1

d1.a()
d1.b()
d1.c()

python基础——生成器、模块_第4张图片

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执行py文件时会开辟该py文件的名称空间,之后import被调用会开辟被导入模块的名称空间,此时被导入模块名指向模块名称空间,可以调用其中的变量、函数、类。
这种导入方式被导入模块的使用需要被导入模块名称或别名.(变量名、函数名、类名)才可以调用。
不以被导入模块名称或别名调用时其方式时,如果需要导入模块的py文件中含有和导入模块相同名称的变量、类、函数将会默认调用py文件中自己有用的变量、类、函数。

3.2获取模块部分功能

from 对应的模块名称 import 所需要的一个或者几个(变量、函数、类的名称,多个时用,分割每个都可命名别名,也可使用*全部导入)

# d.py内容
def a():
    print("a")

def b():
    print("b")

def c():
    print("c")

# 需要导入模块的py文件内容
from d import a as a1, b as b1, c as c1

a1()
b1()
c1()

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import导入模块时可以同时导入多个,但一般是将功能类似的一起导入。


总结

生成器表达式主要用于需要节省内存时使用,模块对于开发有很多益处,反复编写的部分可以使用模块快速完成,同时开发者可以在模块的基础上修改处自己的所需要的功能。

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