Day11

一、 递归

1、 什么是递归函数

在函数体内调用函数本身的函数就是递归函数
实际开发的时候，能不用就不用

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:f(n)

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）的关系
第三步：假设函数的功能已经实现，通过f（n-1）来实现f（n）的功功能

4、 循环能做的事情不能用递归做

def func1(x):
    print(x)
    if x != 0:
        x -= 3
        func1(x)


func1(3)


def sum_digui(n):
    if n == 1:
        return 1
    return sum_digui(n - 1) + n


print(sum_digui(100))

练习：斐波那契序列第N个数

def feibo(n):
    # 找临界值
    if n == 1 or n == 2:
        return 1
    # 找关系
    # f（n） = f（n-1） + f（n-2）
    return feibo(n - 1) + feibo(n - 2)


print(feibo(6))

二、 模块

1、 什么是模块

在python中一个py文件就是模块

a. 系统模块 - python系统提供的模块

random - 提供随机数
math - 提供数学运算
json库 - 提供json数据相关操作
re - 提供正则表达式相关操作
socket - 提供python套接字编程
time - 提供和时间相关的操作
threading - 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，又叫第三方模块

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）
标准款和第三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 -- 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、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 * -- 导入模块名中所有的变量

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导入

4、 怎么组织模块中的内容被其他模块执行

if name ='main': 写在这个if语句中的代码不会别的模块中执行
如果希望被其他模块使用的代码就放在if语句的外面
原理：每个模块中都有一个name属性，代表模块名。默认情况下它的值是py文件的的文件名
当当前模块正在被执行（直接执行0的时候，模块属性name的值就会变成'main'

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
form 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 time

print(time.localtime())

if __name__ == '__main__':
    print('123')
import tets1

三、 迭代器

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，而且去了之后这个元素在迭代器中，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请他序列转换，或者通过生成器生成。

3、获取元素(迭代器中的元素只支持查，不支持增删改)

迭代器是通过next函数获取单个元素，for-in遍历一个一个获取所有元素。
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。

# 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字符
iter2 = iter([100,'qw'])
print(iter2)

next(迭代器) -> 获取迭代器中最新的数据

print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
# print(next(iter1))   # 报“stopIteration”异常，因为在这儿迭代器中的数据已经取完了
# 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 iter2:
    print(x)

四、 生成器

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、 生成器是怎么产生元素

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（此时的函数调用表达式就是换一个生成器）
这个生成器中的元素就是yield关键字后面的值

3、 生成器中的元素

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，
依次类推，直到函数调用结束。如果执行到函数结束没有遇到yield那么就会报‘Stopxxxx’异常

def func1():
    print('====')
    return 100
print(func1())
def func2():
    print('!!!!!')
    yield
    return 100
print(func2())
gen1 = func2()
next(gen1)
# 120101 - 120199
def creat_num():
    num = 1
    while True:
        yield ('1201%d'% num)
        num += 1
num_gen =creat_num()
st = []
for _ in range(10):
    st.append(next(num_gen))
print(st[1])