01-recode
1.函数声明
def 函数名(参数列表):
函数体
匿名函数
lambda 参数列表:返回值
2.函数调用
函数名() <---> 变量() - 要求变量中存储的地址对应的值是function
注意:函数声明的时候函数体不会执行(重点)
调用过程:
回到函数声明的位置
传参 - 保证每个参数都有值
执行函数体
确定返回值
回到函数调用的位置
3.函数的参数
位置参数和关键字参数
参数默认值
参数类型说明(两种1.直接等于一个默认值,2.冒号:类型名)
不定长参数
4.返回值
怎么获取函数的返回值
怎么获取函数的返回值 - 函数调用表达式
5.全局变量 和 局部变量
6.函数作为变量 :声明函数就是声明一个类型是function的变量,函数名 就是变量名
02-recursionFuntion
(了解)
实际开发的时候,能不用递归就不用
1.什么是递归函数
函数中调用函数本身的函数就递归函数
2.递归的作用:循环能做的事情递归函数都能做
3.怎么写递归函数
第一步:确定临界值 - 循环结束的条件,在临界值的地方要让函数结束
第二步:找关系 - 找当次循环和上次循环的关系;
找f(n)和f(n-1)
第三步:假设函数f的功能已经实现,通过f(n-1)来实现f(n)的功能
# 1+2+3+...+n
# for 循环
# n = 100
# sum1 = 0
# for x in range(n + 1):
# sum1 += x
# print(sum1)
# 递归
def yt_sum(n):
# 1.找临界值
if n == 1:
return 1
# 2.找关系
return yt_sum(n - 1) + n
"""
找yt_sum(n)和yt_sum(n-1)的关系
yt_sum(n): 1+2+3+....+n-1+n
yt_sum(n-1):1+2+3+...+n-1
yt_sum(n) = yt_sum(n-1)+n
"""
print(yt_sum(100))
练习:求斐波那契数列第n个数
# 1,1,2,3,5,8,13....
def sequence(n):
# 1.找临界值2
if n == 1 or n == 2:
return 1
# 2.f(n)和f(n-1)
# f(n) = f(n-1)+f(n-2)
return sequence(n - 1) + sequence(n - 2)
print(sequence(5))
"""
4.循环能做的事情不能使用递归做!
"""
03-model
1.什么是模块
在python中一个py文件就是一个py模块
a.系统模块(标准库) - python系统提供的模块(安装解释器的时候已经导入
到解释器中了,使用的时候在代码中直接导入)
random模块 - 提供随机数
math模块 - 提供数学运算
json库 - 提供json数据相关操作
re模块 - 提供正则表达式相关操作
socket模块 - 提供python套接字编程
time模块 - 提供和时间相关的操作
threading模块 - 提供和线程相关的操作
···
b.自定义模块 - 程序员自己创建的py文件
自己写的模块
别人写的模块 - 第三方库(需要先下载到解释器中,然后才能在代码中导入)
标准库和第三方库一般是通过模块提供变量、函数、类
2.怎么使用模块
import 模块名 - 在程序中直接导入指定的模块,导入后可以使用模块中所有的全局变量
(包含了变量、函数和类)
导入后通过"模块名.变量"来使用
from 模块名 import 变量 - 在程序中导入指定的模块导入后只能使用import后面的变量
导入后直接使用变量,不用在前面加'模块名.'
from 模块名 import * - 在程序中直接导入指定的模块,导入后可以使用模块中所有的全局变量
(包含了变量、函数和类)
导入后直接使用变量,不用在前面加'模块名.'
3.导入模块的实质:
a.不管是使用import还是from-import,导入模块的时候都会执行模块里面的所有代码
b.python中一个模块不会重复导入多次。因为导入的时候系统会自动检查当前模块是否已经导入过
4.怎么阻止模块中的内容被其他模块执行
将不希望被其他模块执行的代码放在if语句中(if __name__ == '__main__':)
如果希望被其他模块使用的代码放在if语句的外面
原理:
每个模块都有一个__name__属性,代表模块名。默认情况下它的值是py文件的文件名。
当当前模块正在被执行(直接执行)的时候,模块属性__name__就会变成'__main__'
# 1.系统模块
# import time
# print(time.localtime()) 提供本地时间
import model
print(model.a)
print(model.func1())
# from model2 import aa,x
#
# print(aa)
# print(x)
# print(model2.func2()) 不能使用model2中除了aa 和x的内容
# 导入model2,并且可以直接使用里面所有的全局变量
from model2 import * # * 表示通配符
print(aa)
print(x)
func2()
"""
5.重命名 - 导入模块的时候可以对模块或者模块中的内容重新命名
import 模块名 as 新模块名
from 模块名 import 变量名1 as 新变量名1,变量名2,变量名3 as 新变量3
"""
import model4 as newmode
name = '和'
print(newmode.age)
from model4 import name as yt_name, age as yt_age
print(yt_name, yt_age)
04-iterator
1.什么是迭代器(iter)
是python提供的容器型数据类型
获取迭代器中的元素的时候只能从前往后一个一个的取,而且取了之后这个元素在迭代器中就不存在了
2.迭代器的字面量
迭代器没有指定格式的字面量。迭代器作为容器,里面的元素只能通过其他序列转换,或者通过生成器生成
迭代器中的元素可以是任何类型的数据
# 将字符串转换成迭代器,迭代器中的元素就是字符串中每个字符
iter2 = iter('acvdbav')
print(iter2, type(iter2))
# 将列表转换成迭代器,迭代器中的元素就是列表中每个元素
list1 = [112, 23, 45, 68]
iter1 = iter(list1)
print(iter1, type(iter1))
3.获取元素
迭代器中的元素只支持查,不支持增删改
迭代器只能通过next函数获取单个元素,for - in遍历一个一个获取每一个元素。
不管怎么获取,已经获取过的元素,在迭代器中就不存在
"""
iter3 = iter('hello')
# 1.next
"""
next(迭代器) -> 获取迭代器中最新的数据(最顶层)
"""
print(next(iter3))
print(next(iter3))
print(next(iter3))
print(next(iter3))
print(next(iter3))
# print(next(iter3)) 报'StopIteration'异常,因为在这迭代器中的数据已经取完了
iter3 = iter('123456')
# 通过for-in取迭代器中的元素和next效果一样,元素还是会从迭代器中取出
for x in iter3:
print('x:', x)
# 练习:看打印结果
iter4 = iter([10, True, 'abc', (1, 2)])
index = 0
for x in iter4:
index += 1
if index == 2:
break
item = next(iter4)
print(item)
print(next(iter4))
05-generator
1.什么是生成器
生成器就是迭代器,迭代器不一定是生成器。
2.生成器怎么产生元素
调用一个带有yield关键字的函数就能得到一个生成器
不带yield的函数:调用函数的时候会执行函数体,并且获取返回值
带yield的函数:调用的时候不会执行函数体,也不会获取返回值,而是产生一个生成器
(函数调用表达式就是一个生成器)
这个生成器中的元素就是yield关键字后面的值
def func1():
yield 1
print(func1()) # <generator object func1 at 0x0000023FA50FA830>
"""
3.生成器的元素
生成器中的元素也是通过next或者for-in
生成器获取元素,实质就是去执行生成器对应的函数,每次执行到yield语句为止,
并且会将yield后面的值当成当前或取到的元素。
下次获取元素的时候会接着上次结束的位置往后执行,直到下一个yield为止···
以此类推,直到函数结束。如果执行到函数结束没有遇到yield那么就会报'StopIteration'异常
"""
print('================================')
def func3():
print('~~~~~~~~~~~~~')
yield 100
gen1 = func3() # gen1就是一个生成器(生成器就是迭代器)
print(gen1)
print('打印:', next(gen1))
# 产生学号python1809001
def creat_num():
num = 1
while True:
yield 'python1809%d' % num
num += 1
num_gen = creat_num()
students = []
for _ in range(10):
students.append(next(num_gen))
# print(next(num_gen))
print('上了两天课')
students.append(next(num_gen))
# print(next(num_gen))
students.pop(9)
print(students)
students.append(next(num_gen))
print(students)
print('=====================================================')
def yt_iter(seq):
def func1():
for x in seq:
yield x
return func1()
iter1 = yt_iter('abc')