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模块
- 什么是模块？ py文件都是模块，模块不宜过大
- 包？文件夹就是包
模块的运行方式
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脚本方式：用python解释器执行，cmd界面
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模块方式：被其他的模块导入，为导入它的模块提供资源（变量，函数定义，类定义等）
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自定义模块中可执行语句在被导入的时候 直接执行
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python提供了一个工具可以判断自定义模块是开发阶段还是使用阶段_name_
print(__name__) #return __main__ 当前正在运行
print(__name__) #return 显示模块名
if __name__=='__main__':
for x in range(3): #return 被导入模块中可执行语句之前加if __name__=='__main__': 就不执行
print(x) #通常把可执行语句放到 函数中
系统导入模块路径
-
1、之前导入成功过模块，就在内存中找
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2、内存中没有，在内置路径中，lib文件夹下，site-packages第三方包
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3、sys.path 模块，集成到解释器了，是一个路径的列表[]
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如果三个都找不到，就报错
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PYTHONPATH: import的时候寻找模块的路径
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一般都改第三个，如果模块在一些文件夹下，动态修改 sys.path
import os
os.path.dirname(__file__)#通常获取某个路径的父路径
标准模块写法
'''
自定义模块
'''
#这里是正式成员功能，函数，类等
#先写以下4行
def main():
pass
if __name__ == '__main__':
main()
模块的导入
- import xxx ：导入模块所有成员
- import aaa,bbb :导入多个模块，不建议
- from xxx import a : 从xxx模块导入a成员，别的成员不用
- from xxx import a,b,c: 导入多个成员
- from xxx import *:导入模块所有成员
import xxx 和 from xxx import * 的区别
- 第一种方式在使用成员时，必须使用模块名作为前缀，time.time()
- 第二种方式在使用成员时，直接使用成员名，但是容易产生冲突
使用别名 alias解决冲突
from xxx import age as a
from xxx import * 方式下用_all_
_all_ 可以控制被导入模块中成员的使用，这个列表中有什么，就可以用什么，没有的不能用
相对导入
- 针对某个项目中的不同模块之间进行导入，称为相对导入
from ..dir import module #从与父目录同路径的dir 文件夹下导入module.py模块
随机数模块 random
#random
import random
print(random.random()) #取[0,1)的随机浮点数，可能取到0,不能取1
print(random.randint(1,100)) #取[1，100]的随机整数
print(random.uniform(2,10)) #取[2,10)的随机浮点数
lst = list(range(10)) #[0,1,2,3....9]
# random.shuffle(lst) #打乱顺序
# print(lst)
lst2 = random.sample(lst,5) #从x中随机抽取k个数据，返回列表
print(lst2)
函数总结
- 函数参数
- 1、实参
-
- 位置参数： 与形参一一对应
- 关键字参数：与形参一一对应
- 混合参数：位置参数在前，关键字参数在后
- 2、形参
- 位置参数：一一对应
- 默认参数：传值要覆盖，不传就是默认 def func(a,b,c=0)
- 万能参数：def func(*args,**kwargs)
- 仅限关键字参数：要放在*args 后面 def func(a,b,*args,c)
def func(a,b,*args,c):
print(a,b) #return 1 2
print(c) #return 555
func(1,2,3,4,c=555)
a,b=(1,2)
print(a,b) #return 1,2 拆包
a,b,*c=(1,2,3,4,5,6)
print(a,b,c) #return 1 2 [3, 4, 5, 6] ,c把最后的都接收了
- 空间
- 内置名称空间
- 全局名称空间
- 局部名称空间
- 作用域
- 全局作用域：全局名称空间，内置名称空间
- 局部作用域：局部名称空间，函数结束，内部开辟空间随之消失
- 取值顺序和加载顺序
- 先加载内置，然后全局，最后局部
- 取值顺序，就近原则，先局部，然后全局，最后内置
- 函数嵌套
- 遇到函数名+（），执行函数
- global
- 局部名称空间生命一个全局变量
- 局部修改全局变量
def func():
global name
name = 'tom'
print(name) #NameError: name 'name' is not defined 报错，应该放到func()下面
func()
name='jerry'
def func():
global name
name = 'tom'
print(name) #return jerry
func()
print(name) #return tom
-
nonlocal
- 不能操作全局变量
- 内层函数对外层的变量进行修改，用nonlocal
def func(): name = 'tom' def inner(): nonlocal name name='jerry' print(name) #return tom inner() print(name) #return jerry func() -
函数名的应用
- 函数名是变量
- 函数名是函数体的地址
- 函数名可以做容器类型元素
- 函数名可以做函数参数
- 函数名可以作为函数返回值
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迭代对象 ，迭代器，生成器，装饰器
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迭代器：可以一直更新迭代的工具，内部含有__iter__的方法和__next__方法，可以用dir来看有没有这个方法
- 节省内存
- 惰性机制
- 不走回头路
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缺点：
- 查询速度慢
- 不直观，操作方法少
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可迭代对象：可以重复迭代的数据类型，内部含有iter
-
常见可迭代对象，str list dict tuple set range
-
可迭代对象:直观，操作方便，占内寸，可以转化成迭代器 iter(iterable)
-
生成器：
- 本质是迭代器，生成器 是自己用python构建的，三种方式
- 1、生成器函数
- 2、生成器表达式 跟列表推导式类似，[]换成()
- 3、函数中含有yield 就是生成器函数，函数名加括号得到生成器对象
- 生成器表达式和列表推导式对比
- 1、循环模式：（变量或者加工后的变量） for 变量 in iterable
- 2、筛选模式：（变量或者加工后的变量） for 变量 in iterable if条件
- 列表推导式 类似，只是用[]
-
装饰器，存在嵌套函数中，内层函数对外层函数非全局变量的引用， 闭包
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闭包，对于引用的自由变量，不会在内存中消失，保证数据安全
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自由变量 获取自由变量可以用 f._code_.co_freevars
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装饰器本质是闭包
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装饰器满足开放封闭原则
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一般应用于登录认证，打印日志等，给函数在不改变原函数的代码及调用方式的前提下，给其增加额外功能。
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装饰器基本结构，5行
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-
内置函数，print pow len
#把list1 转 成 list2
list1 = [
{'name':'tom','hobby':'王者'},
{'name':'tom','hobby':'游泳'},
{'name':'tom','hobby':'电影'},
{'name':'jerry','hobby':'王者'},
{'name':'jerry','hobby':'音乐'},
{'name':'jerry','hobby':'吃'},
]
# list2=[
# {'name':'tom','hobby_list':['王者','游泳','电影',]},
# {'name':'jerry','hobby_list':['王者','音乐','吃',]}
# ]
list2 = []
for l1 in list1:
flag = False
for l2 in list2:
if l1['name'] == l2['name']:
flag=True
if flag==False:
dict1={}
dict1['name']=l1['name']
list3 = [l1['hobby']]
dict1['hobby_list']=list3
list2.append(dict1)
else :
for l3 in list2:
if l1['name'] == l3['name']:
l3['hobby_list'].append(l1['hobby'])
print(list2)
