1.递归函数

1.什么是递归?

在函数中调用本身的函数被称为递归函数

2.递归的作用：

循环可以做的事情递归函数都可以做，

注意：如果循环可以做，就不要用递归

3.怎么用递归来解决实际问题：

第一步：确定临界值 - 循环结束的条件，在临界值的位置让递归函数结束
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
1+2+3+4+5+6+···+n

def ff_sum(n):
    # 1.找临界值
    if n == 1:
        return 1
    # 2.找关系
    # ff_sum(n):1+2+3+···+n
    # ff_sum(n-1):1+2+3+···+n-1
    return ff_sum(n - 1) + n


print(ff_sum(100))

2.模块

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)

• 系统提供的模块(安装解释器时已经导入到解释器中，使用的时候在代码中直接的导入)
  random - 提供随机数
  math - 提供数学运算
  json库 - 提供json相关操作
  re模块 - 提供正则表达式相关操作
  socket模块 - 提供python的套接字编程
  time模块 - 时间操作
  threading - 提供多线程操作

b.自定义模块(第三方库)

• 自己创建的py文件：

1. 自己写的
2. 别人写的(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和类

2.怎么使用模块

import 模块名 --- 直接导入指定的模块，导入后可以使模块中所有的全局变量(包含了变量、函数和类)
​导入后通过哦'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
from 模块名 import * -- 导入模块，并且可以直接使用里面的全局变量，

3.导入模块的实质

a.无论是那种导入模块的方法，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个模块，系统会自动检测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
if __ name__ == 'main'
如果希望被其他模块执行的代码就放在if语句的外面
原理：
每个模块都有一个属性__ name__属性，属性默认的值是这个py文件的文件名
当当前模块正在被执行(直接执行)的时候，模块的属性__ 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
from 模块名 import 变量1 as 新变量1, 变量2 as 新变量2, 变量3
通配符不支持重命名

3.迭代器

1.什么是迭代器

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将其他序列转换或者通过生成器生成

list1 = [1, 2, 3, 4]
# 将字符串转换成迭代器，迭代器中的元素就是字符串的每个字符
iter1 = iter('hello')
# 将列表串转换成迭代器，迭代器中的元素就是列表中的每个元素
iter2 = iter(list1)

iter3 = iter({'name': '小明', 'age': 18})
print(iter1)
print(iter2)
print(iter3)

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遍历一个一个的获取所有的元素。
不管是那种方式获取，已经获取的元素在迭代器中就不存在了
next(迭代器) --> 获取迭代器中最新的数据(最顶层的数据)
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

print(next(iter4))
"""
index = 0
x = 10 iter4 = True, 'abc', 1, 2
index = 1
x = True iter4 = 'abc', 1, 2
"""

4.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的

调用一个带有yield的关键字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，并且会获取返回值
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


func1()
print(func1())

# =========
# 100


def func2():
    print('==========')
    return 100
    yield


print(func2())  # <generator object func2 at 0x0000027F9599A830>

3.生成器的元素

生成器中的元素也是通过next 或 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，知道下一个yield····
以此类推，知道函数结束。如果执行到函数结束，没有遇到yield，那么就会报错'Stop异常'

def func3():
    print('``````')
    yield 100, 200
    print('!!!!!!!')
    yield 300


# gen1 = func3()      # gen1就是一个生成器（生成器就是迭代器）
# next()
# print(gen1)
# re = next(gen1)
# print(type(re), re)
# print('第一次结束')
#
# re = next(gen1)
# print(re, type(re))

# for x in gen1:
#     print(x)


# py1809001 - 80

def create_num():
    num = 1
    while True:
        yield 'py1809%d' % num
        num += 1


num_gen = create_num()
for _ in range(10):
    print(next(num_gen))

print('上课了')


print(next(num_gen))