2019-01-07day11总结

1.模块

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）
random模块 - 提供随机数
math模块 - 提供数学运算
json库 - 提供json数据相关操作
re模块 - 提供正则表达式相关操作
socket模块 - 提供python套接字编程
time模块 - 提供和时间相关的操作
threading模块 - 提供和线程相关的操作

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，然后才能再代码中导入)
标准库和第三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(包含了变量、函数和类)
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 - 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,不用在前面加'模块名.'

from 模块名 import * - 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(包含了变量、函数和类)
导入后直接使用变量,不用在前面加'模块名.'

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所有的代码
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
如果希望被其他模块使用的代码就放在if语句的外码
(这儿的if语句指的是: if name == 'main')

# 1. 系统模块
import random
print(random.randint(10, 100))

print('=======import model1之前=======')
import model1
import model1
print('=======import model1之后=======')
model1.a = 1000
print(model1.a)
print(model1.fun1())

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 变量名1 as 新变量名1, 变量名2, 变量名3 as 新变量名3

# import model4 as newMode
# print(newMode.age)

import threading as TD
name = 100

from model4 import name as yt_name, age as yt_age

print(name)
print(yt_name)
print(yt_age)

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

2.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其他序列转换，或者通过生成器生成
迭代器中的元素可以是任何类型的数据

# 将字符串转换成迭代器，迭代器中的元素就是字符串中的每个字符
iter1 = iter('hello')
print(iter1)

# 将列表转换成迭代器，迭代器中的元素就是列表中的每个元素
iter2 = iter([100, 'shj', (10, 20), [1, 2], True, {'name': '小花'}, lambda x: x])
print(iter2)

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一个元素。
不管哪种方式获取，已经获取过的元素，在迭代器中就不存在
next(迭代器) -> 获取迭代器中最新的数据(最顶层)

# 通过for-in取迭代器中的元素和next效果一样，元素还是会从迭代器中取出
for x in iter3:
    print('x:', x)

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

"""
index = 0
x = 10   iter4 = True, 'abc', (1, 2)   index = 1   if 1 == 2
x = True    iter4 = 'abc', (1, 2)   index = 2    if 2==2
"""

item = next(iter4)
print(item)
print(next(iter4))

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: 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)
这个生成器中的元素就是yield关键字后面的值

def func2():
    if False:
        yield
    print('@@@@@@@')
    return 100



print(func2())   # 

3. 生成器的元素

生成器中的元素也是通过next或者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，直到下一个yield为止....
以此类推，直到函数结束。如果执行到函数结束没有遇到yield那么就会报'StopXXXXX'异常

print('=================')
def func3():
    print('~~~~')
    yield 'abc', 200
    print('！！！！！！！')
    yield 100


gen1 = func3()   # gen1就是一个生成器(生成器就是迭代器)
print(gen1)
re = next(gen1)
print('打印:', re)
print('第一次结束!')
print(next(gen1))