[Python知识库]迭代器生成器和模块

迭代器生成器和模块

一、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

   方法一：通过iter将其他序列换成迭代器

   方法二：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(iter))			# 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

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


for x in iter1:
    print(f'x:{x}')
    
    

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


iter3 = iter('hello')
print(list(iter3))			# ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
# print(next(iter3))        # 报错！

二、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，而且得到一个生成器）

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这个生成器就能产生多少个数据，每次遇到yield的时候，yield后面的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}')
    
    
def func3():
    yield 100
    yield 200
    yield 300
    
    
print(next(func3()))
print(next(func3()))
print(next(func3()))

gen3 = func3()
print(next(gen3))
print(next(gen3))
print(next(gen3))

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
def nums_creater(n: int):
    nums = 0
    for i in range(0, 2*x, 2):
        yield i
        nums += 2
        
        
gen4 = nums_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，每次只执行到yield就会停止，将yield后面的数据作为这次获取得到的数据，记录结束位置，下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(5):
    print('+++++++')
    
print('去元素：', next(gen5))
print('去元素：', next(gen5))
# print('去元素：', next(gen5))			# 报错！

三、模块

1. 什么是模块

   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，但是使用前必须先导入

3. 导入模块

   import 模块名 – 导入指定模块，导入可以通过’模块名.'的方式使用模块中所有的全局变量

   form 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

导入方式一：
import test1
print(test1.a)		# 10
print(test1.x)		# 100
test1.func1()		# test1的函数


导入方式二：
from test1 import x, func1
print(x)		# 100
func1()			# test1的函数


导入方式三：使用通配符*
from test1 import *
print(a)
print(x)
func1()


导入方式四：模块重命名
import test1 as test
test1 = 300
print(test1)				# 300
print(test.a, test.x)		# 10  100
test.func1()				# test1的函数


导入方式五：对变量重命名
from test1 import a as a1, x, func1
a = 'abc'
print(a)		# abc
print(a1)		# 10
print(x)		# 100
func1()			# test1的函数

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

四、包的使用

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

   import 包名.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)


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


4. 通过包导入模块
from files import excel, plist
excel.read_excel()
plist.read_plist()


5. 通过包导入模块中的内容
from files.excel import read_excel
read_excel()


6. 直接使用包中的快捷
import files
files.read_excel()

from files import read_excel
read_excel()

import files
files.plist.read_plist()

import files
files.open_file()