python基础-11-迭代器生成器、模块和包

1.迭代器和生成器

1.迭代器

#列表推导式：扩展操作，简化代码>>> l3=[i for i in range(20) if i%2==1]  #第一个i，就是往列表里面添加的value>>>l3=[i if i%2==1 else "a" for i in range(20)  ]  #偶数替换成“a”，奇数用i值#集合推导式>>> s={i for i in range(10)}>>> s{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}#字典推导式>>> s={i:"a" for i in range(5)}>>> s{0: 'a', 1: 'a', 2: 'a', 3: 'a', 4: 'a'}#迭代器    迭代器对象要求支持迭代器协议的对象，在Python中，支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和__next__()方法。    其中__iter__()方法返回迭代器对象本身；__next__()方法返回容器的下一个元素，在结尾时引发StopIteration异常。'''>>> l3=[i for i in range(20) if i%2==0]  #__iter__有这个魔法方法，具备可以迭代>>> li=iter(l3)  >>> next(li)0>>> l3=[i for i in range(20) if i%2==0]>>> l3=l3.__iter__()>>> next(l3)0>>> l3.__next__()2iter() 实现了  __iter__()next() 实现了 __next__()'''#迭代器是用来干嘛for:1.iter() ->迭代器2.next()->迭代取值extend(iterable)->iter()->next()->append()

2.生成器generator

    在Python中，使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。    生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来自动实现迭代协议。    也就是说，yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。    生成器函数返回生成器的迭代器。 “生成器的迭代器”这个术语通常被称作”生成器”。    要注意的是生成器就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器，生成器必须要定义一些方法，    其中一个就是__next__()。如同迭代器一样，我们可以使用__next__()函数来获取下一个值。    在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，    则直接抛出 StopIteration 终止迭代。      #yield用来处理批量数据的，查看部分数据，防止内存爆了'''def  fun():    i=0    while i<5:        print("***")        yield i  #暂停使用，同时还可以返回值        i+=1        print("+++",i)#运行结果：>>> next(a)***0>>> next(a)+++ 1***1'''>>>next(fun())  #每次调用，都会生成一个对象# 斐波那契数def fib(num):    n,a,b=0,0,1    while n<num:        print(b)        if n%10==0:              yield #用来处理批量数据的，查看部分数据，防止内存爆了        a,b=b,a+b        n=n+1

2.模块和包

1.内置模块    本身就带有的库，就叫做Python的内置的库。（模块==库）    一些常见的内置模块    os 和操作系统相关    os.path    sys 和系统相关      sys.path          sys.path.append(r'')    可以添加路径    re  正则表达式 2.第三方模块    非Python本身自带的库，就是所谓的第三方的库3.模块的导入，模块的本质就是一个py文件    import xxx  [as  yy]    from ../xx  import  xx  [as  yy]  '''>>> import keyword  #会把模块里面所有的内容都导入>>> from random import randint #指定导入，节省内存>>> from random import* #会把模块里面所有的内容导入，但是不会导入 _cos，带下划线的私有属性'''4.自定义模块    py文件，可以做为一个模块来用，直接作为一个模块导入就行    __main__ 的意义：        当文件是直接运行是，文件的__name__是__main__ ，当文件是被导入时，__name__是文件名'''#py 声明了name相当于声明主权if __name__=="__main__": #我自己调用，才会执行    print(__name__)'''       '''#添加自定义引用的第三方库>>> import os,sys>>> sys.path>>> sys.path.append(r"C:\Users\xxxx\Desktop\test")  #指定你的目录>>> sys.path>>> import test3  #C:\Users\xxxx\Desktop\test  引用目录下test3.py文件test'''5.包管理    基本上就是另外一类模块。把用来处理一类事物的多个文件放在同一文件夹下组成的模块集。    要让python 将其作为包对待，在python2中必须包含__init__.py的文件，但在python3中没有__init__.py文件也可以，使用包可以避免多个文件重名的情况，不同的包下的文件同名不影响。    导入包和模块是一样的方法，包导入后会在目录中自动生成__pycache__文件夹存放生成的.pyc文件，要注意的是import后面的才是存在当前作用域中的对象名，from是告诉python从什么地方导入，    使用sys.path添加文件的目录路径。'''>>> import xml>>> import xml.dom#不是系统的包就添加路径'''import time>>>time.localtime()>>>time.asctime(time.localtime())>>>time.time() #时间戳

3.扩展外传参数

#cmd中调用：  python3 C:\Users\xxx\Desktop\python\test.py  "test" "a"import sysdef test():    print("this is test")    a="test"    return atest1="this is test"if __name__=="__main__": #我自己调用，才会执行    print(__name__)    sys.argv    print(sys.argv)    print(sys.argv[1])    print(sys.argv[2])    test()#运行结果：__main__['C:\\Users\\xxx\\Desktop\\python\\test.py', 'test', 'a']testathis is test