01recode
1. 函数的声明
def 函数名（参数列表）：
函数体
lambda 参数列表：返回值
（重点！）函数声明的时候函数体不会执行！
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
调用过程：
回到函数声明的过程
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
不定长参数
4. 返回值
怎么确定函数的返回值
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
def func1():
return 10
a = 10
# func1和a是一样的，都是变量
# lambda x: x 和 10 是一样的，都是值
num = 10
list1 = [10]
func2 = lambda x: x
list2 = [lambda x: x]
func2(10)
list2[0]('abc')
# *num 在函数作为函数参数的过程中的使用方法
def my_sums(*num):
sum1 = 0
for x in num:
sum1 += x
return sum1
def my_product(*num):
sum1 = 1
for x in num:
sum1 *= x
return sum1
print(my_sums(1, 2, 3, 4, 5, 6))
print(my_product(2, 4, 6))
def operation(char: str, *nums):
# char = '+',
if char == '+':
return my_sums(*nums)
else:
return my_product(*nums)
print(operation('+', 1, 3, 4, 5))
print(operation('*', 3, 4, 2, 3))
02 recursionFunction
（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是递归函数
2. 递归的作用：循环能做的事情递归函数都能做
def func1():
print('=============')
func1()
a = 0
def func2():
global a
if a < 5:
print('--------------------')
a += 1
func2()
func2()
3. 怎么写递归函数：f(n)
第一步：确定临界值 - 循环（递归）结束的条件，在临界值的地方要让递归函数结束！
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)的关系
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
# 实现：1+2+3...+n
# a. for循环
# n = 20
# sum1 = 0
# for x in range(n+1):
# sum1 += x
# print(sum1)
# b. 递归
def my_sum(n):
# 1. 找临界值
if n == 1:
return 1
# 2. 找关系
"""
找my_sum(n)和my_sum(n-1)的关系
my_sum(n): 1+2+3+...n
my_sum(n-1): 1+2+3+...n-1
my_sum(n): my_sum(n-1)+n
"""
return my_sum(n-1) + n
print(my_sum(100))
print(my_sum(4))
"""
my_sum(4):
n = 4 4==1 return my_sum(3) + 4 --> return 1+2+3+4
my_sum(3):
n = 3 3==1 return my_sum(2) + 3 --> return 1+2+3
my_sum(2):
n = 2 2==1 return my_sum(1) + 2 --> return 1+2
my_sum(1):
n = 1 1==1 return 1
练习：求斐波那契数列第n个数
1， 1， 2， 3， 5， 8， 13...
def series(n):
# 1. 找临界值
if n == 1 or n == 2:
return 1
# 2. f(n)和f(n-1)的关系
return series(n-1) + series(n-2)
print(series(5))
4. 循环能做的事情不能使用递归做！
sum1 = 0
for x in range(101):
sum1 += x
print(sum1)
# def my_sum(n):
# if n == 1:
# return 1
# return my_sum(n - 1) + n
#
#
# print(my_sum(100))
03module
因为在本总结中没有写上任何模块，所有本版块内容中的module需要重新在pycharm中建立才能使用。
1. 什么是模块
在python中一个py文件就是一个模块
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，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，然后才在代码中导入）
标准库和第三方库一般通过模块提供变量、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"来使用模块中的内容
from 模块名 import 变量1, 变量2 - 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中所有的代码
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
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
如果希望被其他模块使用的代码，就放在if语句的外面
（这儿的if语句指的是：if name == 'main':）
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的值就会变成'main'
# 1. 系统模块
import random
print(random.randint(10, 100))
print('===import module1之前===')
import module1
import module1
print('===import module1之后===')
module1.a = 3000
print(module1.a)
print(module1.func1())
from module2 import aa, x
print('aa:', aa)
# print(module2.func2()) # 不能使用module2中除了aa和x的内容， 并且格式错误！
# 导入module2，并且可以直接使用里面所有的全局变量,通配符*
from module2 import *
print(aa)
print(x)
func2()
print('=========import module3===========')
import module3
# print(module3.a)
# print(module3.b)
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 新变量名3
import module4 as newModule
print(newModule.age)
import threading as TD
name = 100
from module4 import name as my_name, age as my_age
print(name)
print(my_name)
print(my_age)
04iterator
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的每个字符
iter1 = iter('hello')
print(iter1)
将列表转换成迭代器，迭代器中的元素就是列表中的每个元素
iter2 = iter([100, 'and', (12, 20), [1, 2], True, {'name': '小花'}, lambda x: x])
print(iter2)
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。
不管哪种方式获取，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，因为迭代器中的数据已经取完了
取完之后，iter3还在，只是里面为空
iter3 = iter('123456')
print(next(iter3))
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
"""
运行过程：
index = 0
x = 10 iter4 = True, 'abc', (1, 2) index = 1 if 1 == 2
x = True iter4 = 'abc', (1, 2) index = 2 if 2 == 2
"""
item = next(iter4)
print(item)
print(next(iter4))
05generator
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：调用的时候回执行函数体，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():
print('========')
return 100
print(func1()) # 100
def func2():
print('----------------')
return 100
yield
print(func2()) # <generator object func2 at 0x006F7F60>
3. 生成器的元素
生成器中的元素也是通过next或者for-in获取
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后面的值作为当次获取到的元素
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('============border=============')
def func3():
print('$$$$$$$$$$$$$$$$$$$')
yield 100, 200, 300
print('!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!')
yield 'abc'
gen1 = func3() # gen1就是一个生成器（生成器就是一个迭代器）
print(gen1)
re = next(gen1)
print('打印：', re)
print(next(gen1))
# py18091 py18092 py18093
def create_num():
num = 1
while True:
yield 'py1809%d' % num
num += 1
students = []
num_gen = create_num()
for _ in range(5):
students.append(next(num_gen))
students.append(next(num_gen))
print(students)
students.pop(4)
print(students)
students.append(next(num_gen))
print(students)
# iter() 迭代器原理
def my_iter(seq):
for x in seq:
yield x
iter1 = my_iter('abc')
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
