[Python知识库]千锋教育python2104期总结day13

千锋教育python2104期总结

第十二次总结:迭代器生成器和模块

目录

1. 迭代器
2. 生成器
3. 模块
4. 包的使用

正文

1.迭代器

1. 什么是迭代器（iter）
   迭代器是容器型数据类型，可以同时保存多个数据；可以被遍历；也可以转换成列表和元组
   打印迭代器的时候无法打印里面的元素；迭代器不支持len操作
   如果需要迭代器中的元素，必须将元素从迭代器中取出，而且一旦取出元素，这个元素在迭代器中就不存在了。

2. 怎么创建迭代器
   方式一：通过iter将其他序列转换成迭代器
   方式二：创建生成器对象（生成器可以看成是一种特殊的迭代器）

iter1 = iter('abc')
print(iter1)
#print(len(iter1))     # 报错

3. 获取迭代器中的元素
   1）获取单个元素：next(迭代器)
   2）for循环遍历
   当元素不存在时报错

print(next(iter1))      # 'a'
print(next(iter1))      # 'b'
print(next(iter1))      # 'c'
#print(next(iter1))    # 报错！

iter2 = iter([10, 20, 30, 40])
for x in iter2:
    print(f'x:{x}')

2.生成器

1. 生成器（generator）
   生成器是具备能够产生多个数据能力的一种容器。
   生成器在获取数据的时候和迭代器一样。

2. 怎么创建生成器
   调用一个带有yield关键字的函数就可以得到一个生成器对象
   （如果一个函数中有yield, 那么这个函数在调用的时候不会执行函数体，也不会获取返回值，而是得到一个生成器）

def func1():
    print('====')
    print('++++')
    if False:
        yield

result = func1()
print('result:', result)

3. 控制生成器产生数据的能力
   执行生成器对应的函数会遇到几次yield这个生成就能产生多少个数据，每次遇到yield的时候，yield后面值就是对应可以产生的数据。

def func2():
    yield 100
    for i in range(4):
        yield i

gen2 = func2()
for x in gen2:
    print(f'===:{x}')

“”"
练习1：创建一个生成器函数，可以产生前N个偶数，偶数从0开始
N -> 5 产生：0，2，4，6，8
N -> 3 产生：0，2，4

def num_creater(n: int):
    num = 0
    for _ in range(n):
        yield num
        num += 2

gen4 = num_creater(5)
print(next(gen4))
for x in gen4:
    print(x)

4. 生成器产生数据的原理
   在通过生成器对象获取数据的时候，程序才会执行生成器对应的函数，每次到yield就会停止，将yield后面的数据作为这次获取到的数据，
   记录结束位置，下一次获取数据的时候从上一次结束的位置开始执行。

def func4():
    print('--------1--------')
    yield 100
    print('--------2--------')
    yield 200
    print('--------3--------')
    yield 300
    print('--------end--------')


gen5 = func4()
print(gen5)
print('取元素:', next(gen5))
for _ in range(10):
    print('+++++++')

3.模块

1. 模块
   python中一个py文件就是一个模块

2. 怎么在一个模块中使用另外一个模块的内容
   注意：如果希望一个模块能够被另外的模块使用，那么这个模块的模块名必须是标识符并且不是关键字
   一个模块可以使用另外一个模块中所有的全局变量， 但是使用前面必须先导入

3. 导入模块
   import 模块名 - 导入指定模块，导入后可以通过 ‘模块名.’ 的方式使用模块中所有的全局变量
   from 模块名 import 全局变量1,全局变量2,… - 导入指定模块，导入后可以直接使用指定的全局变量
   from 模块名 import * - 导入指定模块，导入后可以直接使用所有的全局变量
   import 模块名 as 新模块名 - 对模块重命名，重命名后使用模块的时候使用新模块名
   from 模块名 import 变量名 as 新变量名 - 对导入的变量重命名

----test1.py----
a = 100

#这个if语句中的代码在被别的模块导入的时候不会执行，直接运行当前模块的时候会执行

print(__name__)
if __name__ == '__main__':
    for x in range(1000):
        print('x:', x)
    download()
    download()
    download()

#导入方式一：import

#import test1
#print(test1.a)

导入方式二：from…import

from test1 import a, func1
print(a)

导入方式三：使用通配符*

from test1 import *
print(a)

导入方式四：模块重命名

import test1 as test
test1 = 300
print(test1)
print(test.a, test.x)

导入方式五：对变量重命名

from test1 import a as a1, x, func1
a = 'abc'
print(a)
print(a1)

4. 导入模块的原理
   当通过import或者from-import导入一个模块的时候，系统会自动将这个模块中的代码全部执行一遍

import test1
from test1 import a
from test1 import func1

4.包

1. 什么是包
   包就是包含__init__.py文件的文件夹

2. 使用包中的内容(导入)
   import 包名 - 直接导入包
   improt 包.模块 - 可以通过 ‘包.模块.’ 去使用指定模块中的所有全局变量
   from 包 import 模块1, 模块2,…
   from 包.模块 import 变量名1, 变量名2,…

3. 导入包的原理
   通过包导入包中的模块的时候，程序会先执行包中__init__.py文件中所有的代码，然后再执行对应模块中的代码。

1). 直接导入包

import files

2). 通过包导入模块

import files.excel
files.excel.read_excel()
print(files.excel.x)

#重命名
import files.excel as f_excel
f_excel.read_excel()
print(f_excel.x)

3). 通过包导入模块

from files import excel, plist
excel.read_excel()
plist.read_plist()

4). 通过包导入模块中的内容

from files.excel import read_excel
read_excel()

5). 直接使用包中的快捷:需要在包文件夹中的__init__.py文件里创建快捷键

----__init__.py----文件
# 1.创建快捷键
from files.excel import read_excel

from files import excel, json, plist


# 2. 封装通用的函数或者数据
def open_file():
    print('打开文件')

import files
files.read_excel()

from files import read_excel
read_excel()

import files
files.plist.read_plist()

import files
files.open_file()