1.模块的使用

1.导入模块
python中一个py文件就是一个模块。
可以通过import或者from-import在一个模块中去使用另一个模块的内容

import 模块名 ---> 将模块中所有的内容都导入,并且可以在当前模块中通过'模块名.'的方式去使用模块中的所有全局变量
from 模块名 import 变量1, 变量2，.... ---> 将模块中所有的内容都导入。但是只能使用import后面的变量
from 模块名 import * --->将模块中所有的内容都导入， 可以直接使用模块中的所有全局变量

代码执行到import的时候，会将import后面的模块的内容执行一遍

import test1
# # 使用test1中的整型变量test_a
print(test1.test_a + 100)
# # 使用test1中的函数test1_func1
test1.test1_func1()

2.重命名
import 模块名 as 模块的新名字 --> 给模块重命名，使用模块的时候用新的名字来使用
from 模块名 import 变量名1 as 新名1, 变量名2 --> 给部分变量重新命名

import test1 as TS
print(TS.name)
from test1 import name as test1_name, test1_func1 as other_func, test_a
print(name)  # 使用当前模块的name变量
print(test1_name)  # 使用test1中的name
other_func()
print(test_a)

3.import：可以检查被导入的内容之前是否已经导入过，如果导入过，不会再重复导入；导入多次，但是只执行一次。多种导入的效果可以同时生效

2.选择性导入

1.阻止导入的方法：
if name == 'main':
代码块
说明:
if name == 'main': ---> 固定写法
代码块 ---> 直接执行当前模块，代码块会被执行。如果在别的模块中被导入，代码块不会执行

2.每一个模块都有一个name属性， 这个属性的默认值是当前模块对应py文件的文件名。
当当前模块正被执行(直接)的时候，系统会自动将模块的name属性变成'main'

3.什么时候使用模块
将具有相同的功能的函数和数据封装到一起

3.迭代器

1.什么是迭代器（iter）
迭代器是python中一种容器类的数据类型。属于序列。没有具体的字面量,可以将其他的序列转换成迭代器：iter(序列)

2.迭代器的特点
只能通过next方法去一个一个按顺序获取迭代器中的元素，取出后迭代器中就不存在这个元素了

iter1 = iter('abcd')
print(iter1)
print(next(iter1))
print(next(iter1))
for x in range(5):
    print(x)
print(next(iter1))
print(next(iter1))

3.遍历迭代器

iter1 = iter(['abc', 10, 'name'])
for x in iter1:
    print(x)

next(迭代器)
迭代器.next()

iter2 = iter((1, 2, 3))
a = iter2.__next__()
print(a)  # 1

list1 = list(iter2)
print(list1)  # [2, 3]

4.生成式和生成器

1.什么是生成器
生成器就是迭代器，但是迭代器不一定是生成器
生成式就是生成器的一种特殊形式：(变量 for 变量 in 序列)

# 产生一个生成器，生成器中可以生成的数据是数字0~4（每个元素是数字）
ge1 = (x for x in range(5))
print(ge1)
print(next(ge1))
print(next(ge1))
for item in ge1:
    print(item)

ge2 = (x*2 for x in range(5))
for item in ge2:
    print(item)

ge2 = ([x, x*2] for x in 'abc')
print(next(ge2))
ge2 = (x for x in range(5) if x%2)
for item in ge2:
    print(item)

2.生成器就是函数体中有yield关键字的函数
--> (函数中只要有yield，那么调用这个函数不再是执行函数体并且获取返回值，而是产生一个生成器)

通过next获取生成器的元素的时候，会去执行生成器对应的函数的函数体，执行到yield为止，并且将yield后面的值作为返回值(元素值)。
然后保存当前结束的位置，下次一获取生成器的元素的时候会接着上次结束位置往后执行，执行到yield.....
生成器可以当成序列来使用

def func1(n):
    print('你好，生成器!!')
    for x in range(n+1):
        print(x)
        yield x
        print('yeye')

ge3 = func1(3)
print(ge3)

print('=:',next(ge3))  #    你好，生成器！！  0    =：0    
print('=:',next(ge3))  #     yeye   1   =：1
print(next(ge3))  #          yeye    2   =：2
print(next(ge3))  #          yeye    3   =：3
# print(next(ge3))   #      取完报错

def func2():
    str1 = 'abcdef'
    index = 0
    while index < len(str1):
        yield str1[index]
        index += 1

ge4 = func2()
print(next(ge4))
print(next(ge4))
print(list(ge4))

def func3():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

ge5 = func3()
print(ge5)
print('==:',next(ge5))
print('==:',next(ge5))

# 生成器生成的数据的规律：奇数就返回他本身，偶数就返回它的2倍
def func2(n):
    for x in range(n):
        if x%2:
            yield x
        else:
            yield x*2

g6 = func2(5)
print(next(g6))
print(next(g6))
print(next(g6))

5.文件的读和写

使用文件可以做数据的持久化(本地化) ---> 数据库文件，txt、json，plist，二进制文件

1.文件操作 -- 读写操作
读 -> 取出文件中的数据
写 -> 将数据写到文件中

所有文件操作的过程：打开文件 --> 操作文件 --> 关闭文件

2.打开文件和关闭文件
open(file, mode='r',encoding=None)
a.file -> 文件路径(必须传参)，决定需要打开的是哪个文件
绝对路径（不推荐使用）
相对路径: ./相对路径 (相对路径是相对当前py文件对应的文件夹)
./ ---> 当前文件夹
../ --> 当前文件夹的上层文件夹
.../ --> 当前文件夹的上层文件夹的上层文件夹

b.mode -> 文件打开方式（不同的操作对应不同的打开方式）
'r' --> 以只读的形式打开文件, 文本
'rb'/'br' --> 读操作，读出来的数据是二进制形式的数据
'w' --> 以写的形式打开文件
'bw'/'wb' --> 写操作，将二进制数据写入文件
'a' --> 写操作，追加

c.encoding -> 文本文件的编码方式
utf-8 :几乎支持所有的语言文字
gbk : 只支持英文

d.open函数的返回值，就被打开的文件对象

关闭文件: 文件对象.close()
1.打开文件
f1 = open('./test1.txt', 'r', encoding='utf-8')
2.读文件中的内容

文件对象.read() --> 从文的读写位置读到文件结束,返回读到的结果
文件对象.readline() --> 读一行
文件对象.readlines() --> 返回一个列表，列表的元素是文件中每一行的内容
3.关闭文件
f1.close()
1.打开文件
'w' -> 将字符串写入文件中， 完全覆盖文件原来的内容
'wb'/'bw' -> 将二进制写入文件中, 完全覆盖文件原来的内容
'a' -> 追加
f2 = open('./test1.txt', 'w', encoding='utf-8')
2.写入文件
f2.write(content+'hello world')
f2.writelines(['abc\n', '123\n', 'aaaaa\n'])