遞歸函數

1. 什么是遞歸

   在函數中調用本身的函數被稱為遞歸函數

2. 遞歸的作用：循環可以做的事情遞歸函數都可以做，
   如果循環可以做，就不要用遞歸

3. 怎么用遞歸來解決實際問題
   第一步：確定臨界值 - 循環結束的條件，在臨界值的位置讓遞歸函數結束
   第二步：找關系 - 找當次循環和上次循環的關系
   ? 找f(n)和f(n-1)的關系
   第三步：假設函數f的功能已經實現，通過f(n-1)來實現f(n)的功能

4. 循環能做的事情不能使用遞歸做

   # 1+2+3+4+5+6+···+n
   
   
   def ff_sum(n):
       # 1.找臨界值
       if n == 1:
           return 1
       # 2.找關系
       # 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))
   

模塊

1. 什么是模塊
   在python中一個py文件就是一個模塊
   a.系統模塊(標準庫) - 系統提供的模塊(安裝解釋器時已經導入到解釋器中，使用的時候在代碼中直接的導入)
   random - 提供隨機數
   math - 提供數學運算
   json庫 - 提供json相關操作
   re模塊 - 提供正則表達式相關操作
   socket模塊 - 提供python的套接字編程
   time模塊 - 時間操作
   threading - 提供多線程操作
   b.自定義模塊(第三方庫) - 自己創建的py文
   自己寫的
   別人寫的(第三方庫) - 需要先下載到解釋器中，然后才能在代碼中導入

   標準庫和第三方庫一般是通過模塊提供變量和類

2. 怎么使用模塊
   import 模塊名 --- 直接導入指定的模塊，導入后可以使模塊中所有的全局變量(包含了變量、函數和類)
   ? 導入后通過哦'模塊名.變量'來使用模塊中的內容
   from 模塊名 import 變量1, 變量2, - 在程序中導入指定的模塊，導入后只能使用import后面的變量
   ? 導入后直接使用變量
   from 模塊名 import * -- 導入模塊，并且可以直接使用里面的全局變量，

3. 導入模塊的實質
   a.無論是那種導入模塊的方法，導入模塊的時候都會執行模塊中所有的代碼
   b.python中一個模塊不會重復導入多個模塊，系統會自動檢測當前模塊是否已經導入

4. 怎么阻止模塊中的內容被其他模塊執行
   將不希望被其他模塊執行的代碼放在if語句中
   if __ name__ == 'main'
   如果希望被其他模塊執行的代碼就放在if語句的外面

   原理：
   每個模塊都有一個屬性__ name__屬性，屬性默認的值是這個py文件的文件名
   當當前模塊正在被執行(直接執行)的時候，模塊的屬性__ name__的值就會變成__ main __

5. 5.重命名 - 導入模塊的時候可以對模塊或者模塊中的內容重新命名

   import 模塊名 as 新模塊名
   from 模塊名 import 變量1 as 新變量1, 變量2 as 新變量2, 變量3
   通配符不支持重命名

迭代器

1. 什么是迭代器
   是python提供的容器型數據類型
   獲取迭代器中的元素的時候只能從前往后一個一個的取，而且取了之后這個元素在迭代器中就不存在了

2. 迭代器的字面量
   迭代器沒有指定格式的字面量。迭代器作為容器，里面的元素只能通過將其他序列轉換或者通過生成器生成

   list1 = [1, 2, 3, 4]
   # 將字符串轉換成迭代器，迭代器中的元素就是字符串的每個字符
   iter1 = iter('hello')
   # 將列表串轉換成迭代器，迭代器中的元素就是列表中的每個元素
   iter2 = iter(list1)
   
   iter3 = iter({'name': '小明', 'age': 18})
   print(iter1)
   print(iter2)
   print(iter3)
   

3. 獲取元素
   迭代器中的元素只支持查，不支持增刪改
   迭代器是通過next函數獲取單個元素，for-in遍歷一個一個的獲取所有的元素。
   不管是那種方式獲取，已經獲取的元素在迭代器中就不存在了

   next(迭代器) --> 獲取迭代器中最新的數據(最頂層的數據)

   # 練習：看打印結果
   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
   """
   

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. 生成器是怎么產生元素的
   調用一個帶有yield的關鍵字函數就能得到一個生成器

   不帶yield的函數:調用的時候會執行函數體，并且會獲取返回值
   帶yield的函數：調用的時候不會執行函數體,也不會獲取返回值，而是產生一個生成器(函數調用表達式就是一個生成器)
   ? 這個生成器中的元素就是yield關鍵字后面的值

   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過next  或   for in 
   生成器獲取元素實質就是去執行生成器對應的函數, 每次執行到yield語句為止，并且會將yield后面的值作為當次獲取到的元素
   下次獲取元素的時候會接著上次結束的位置往后執行，知道下一個yield····
   以此類推，知道函數結束。如果執行到函數結束，沒有遇到yield，那么就會報錯'Stop異常'
   """
   
   
   def func3():
       print('``````')
       yield 100, 200
       print('!!!!!!!')
       yield 300
   
   
   # gen1 = func3()      # gen1就是一個生成器（生成器就是迭代器）
   # next()
   # print(gen1)
   # re = next(gen1)
   # print(type(re), re)
   # print('第一次結束')
   #
   # 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('上課了')
   
   
   print(next(num_gen))