生成器、导入模块

今日总结

一 、生成器对象(自定义迭代器)

二 、yield关键字作用

三、自定义range方法

四 、生成器表达式

五 、模块简介

六 、导入模块的两种方式

七 、导入句式的补充说明

一、生成器对象

本质：和迭代器一样，只不过生成器是我们自己写的，里面也有__iter__和__next__方法
eg:
    def index():
        yield 111  # yield具有返回值和结束运行的功能，和return有点像  
 """  生成器对象也可以节省存储空间，特性与迭代器对象一样，当函数体代码中含有yield关键字，第一次调用函数并不会执行函数体代码，而是将函数变成一个生成器 """
        yield 222
        yield 333
    print(index)  # <function index at 0x000002634B43D430> 没有被调用时，就是一个函数
   res = index()
   print(res)  # <generator object index at 0x000001BBCD32BB30>  变成了生成器，如果想要获取里面的值，通过__next__()调用
   print(res.__next__())  # 111  yield 返回后面的值之后，结束运行
"""
如果函数体代码含有好几个yield关键字时，执行一次双下next返回后面的值，并且让代码停留再yield位置
再次执行就会从上次停留的位置，执行到下一个yield位置，当值被取完，再取的话就会报错
"""
for i in res:
    print(i)

二、yield关键字作用

作用：
  1、在函数体代码中，可以将函数变成生成器
  2、执行时，将后面的值放回出去、类似return
  3、还可以暂停代码运行
  4、还能接收外面的传值
def eat(name):
    print(f'{name}起飞')
    while True:
        something = yield
        print(f'{name}准备{something}')
res = eat('伞兵一号')
res.__next__()  # 伞兵一号起飞
res.__next__()  # 伞兵一号准备None
res.send('扛大炮')  # 伞兵一号准备扛大炮  使用send给yield传值，并且会自动调用__next__方法

三、自定义range方法

# range方法其实就是一个可迭代对象
使用公式：
def my_range():
    pass
for i in my_range(0, 10):
    print(i)
书写：
# start是起始位置，end为终点位置，step为步长默认为1
def my_range(start, end=None, step=1):
    # 当没有给end传值
    if not end: 
        end = start
        start = 0
    # 当第一个参数没有第二个大
    while start < end:
        # 返回第一个参数
        yield start
        # 每次循环增加一个步长数
        start += step
for i in my_range(1, 10):
    print(i)  # 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# 当只有一个列表时
end 可以不传值，应该设置成一个人默认函数，end=None
end = start
start = 0
# 当有两个数的时候，步长step默认1

四、生成器表达式

# 在做代码优化时，可以使用
表达式为:
    res = (i for i in 'owen')  # 里面的值自定义
    print(res)  # <generator object <genexpr> at 0x0000021DEF13BB30> 生成器模式
    #使用双下next调用
    print(res.__next__())  # o

1 、生成器练习题

def add(n, i):
    return n + i
def test():
    for i in range(4):
        yield i
# 把nest函数变成生成器对象
g = test()
for n in [1, 10]:
    g = (add(n, i) for i in g)
   """ 当第一次for循环时
      g = (add(n, i) for i in g)
      当第二次for循环时
      g = (add(10, i) for i in (add(10, i) for i in g))
   """
 res = list(g)  # list 底层就是for循环，相当于对g迭代取值操作
 print(res)
A. res=[10,11,12,13]
B. res=[11,12,13,14]
C. res=[20,21,22,23]
D. res=[21,22,23,24]
选 c

五、模块简介

eg:
import time  导入模块
time.time()  调用方法
1、模块的含义
  模块就是已经封装好了的功能体，可以直接使用
2、用模块的好处
  提升开发效率
3、模块的三种来源
  3.1 内置的模块
    不需要下载，解释器里面自带，直接导入使用即可
  3.2 自定义模块
    自己动手写的代码，封装成模块，自己用或者分享大家一起用
  3.3 第三方模块
    别人发到网上的，直接下载使用的模块
4、模块的四种表达形式
  # 4.1 使用python代码编写的的py文件
  # 4.2 多个py文件组成的文件夹(包)
  4.3 已被编译为共享库或者DLL的c或C++扩展
  4.4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块
      

六、模块的两种导入方式

1、import...句式

 eg:
     import md
     print(md.name)
一定要分清楚那个执行文件，那个是被导入文件(模块)
   模块简介.py是执行文件   md.py是被导入文件（模块）
导入模块内部发生了什么
1、执行当前文件，产生一个当前文件的名称空间
2、执行import句式，导入模块文件(就是执行模块文件代码产生模块文件的名称空间)
3、在当前文件的名称空间中产生一个模块的名字，指向模块的名称空间
4、通过这个名字就能够使用这个模块空间中所有数据
import md  # 可以执行
import md  # 不能执行了 
# 所以相同的模块反复被导入只会执行一次
import句式的特点：
  可以通过import后面的模块名+点的方式，使用模块所有的名字，并且不会与当前名称空间中的名字发生冲突
import md
money = 9999999
md.change()
print(money)  # 9999999

2 、from...import...句式

from md import name
print(name)  # owen
name = 'mary'
print(name)  # mary
#当导入列表只有name，你使用money时
from md import name
print(money) # 报错  因为from只导入name
"""
1.执行当前文件产生一个名称空间
2.执行导入语句 运行模块文件产生名称空间存放运行过程中的所有名字
3.将import后面的名字直接拿到当前执行文件中
4.重复导入也只会导入一次
5.使用模块名称空间中的名字不需要加模块名前缀 直接使用即可
6.但是from...import的句式会产生名字冲突的问题
    在使用的时候 一定要避免名字冲突
7.使用from...import的句式 只能使用import后面出现的名字
    from...import...可以简单的翻译成中文
     从...里面拿...来用 没有提到的都不能用     
"""

七 、导入句式的补充说明

1.可以给模块起别名(使用频率很高)
模块名或者变量名太长或者太复杂的时候， 可以简写
 import md as m
 print(m.name)
 from md import name as n
 print(n)

 2.连续导入多个模块或者变量名
 import time, sys, md
 from md import name, age, pwd
"""
1.连续导入多个模块 这多个模块最好有相似的功能部分 如果没有建议分开导入
2.如果是同一个模块下的多个变量名无所谓
3.使用逗号隔开的方式
"""

 3.通用导入
from md import *
'''
*表示md里面所有的名字,from...import的句式也可以导入所有的名字
如果模块文件中使用了__all__限制可以使用的名字  那么*号就会失效 依据__all__后面列举的名字
'''
print(name)
print(age)

散会~