复习:yield
1:把函数的执行结果封装好__iter__和__next__，即得到一个迭代器
2：与return功能类似，都可以返回值，但不同的是，return只能
返回一次值，而yield可以返回多次值
3：函数暂停与再继续运行的状态是有yield保存
示例
def func(count):
print('start')
while True:
yield count
count+=1
g=func(10)
print(next(g))
#yield的表达式形式的应用
def eater(name): print('%s 说：我开动啦' %name)
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
food_list.append(food) #['骨头'，'菜汤']
print('%s eat %s' %(name,food))
alex_g=eater('alex')
#第一阶段：初始化
next(alex_g) #等同于alex_g.send(None)
print('===========>')
#第二阶段：给yield传值
print(alex_g.send('骨头')) #1 先给当前暂停位置的yield传骨头 2 继续往下执行，直到再次碰到yield，然后暂停并且把yield后的返回值当做本次调用的返回值
# print('===========>')
print(alex_g.send('菜汤'))
print(alex_g.send('狗肉包子'))
面向过程：
在调用一个函数的过程中，直接或间接的调用了函数本身
见以下代码示例：
#面向过程：核心是过程二字，过程即解决问题的步骤，基于面向过程去设计程序就像是在设计View Code
# 一条工业流水线，是一种机械式的思维方式
#优点：程序结构清晰，可以把复杂的问题简单化，流程化
#缺点：可扩展性差，一条流线只是用来解决一个问题
#应用场景：linux内核，git，httpd，shell脚本
#grep -rl 'error' /dir/
import os
def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
g=func(*args,**kwargs)
next(g)
return g
return wrapper
#第一阶段：找到所有文件的绝对路径
@init
def search(target):
while True:
filepath=yield
g=os.walk(filepath)
for pardir,_,files in g:
for file in files:
abspath=r'%s\%s' %(pardir,file)
target.send(abspath)
# search(r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\python18期周末班\day5\aaa')
# g=search()
# g.send(r'C:\Python27')
#第二阶段：打开文件
@init
def opener(target):
while True:
abspath=yield
with open(abspath,'rb') as f:
target.send((abspath,f))
#第三阶段：循环读出每一行内容
@init
def cat(target):
while True:
abspath,f=yield #(abspath,f)
for line in f:
res=target.send((abspath,line))
if res:break
#第四阶段：过滤
@init
def grep(pattern,target):
tag=False
while True:
abspath,line=yield tag
tag=False
if pattern in line:
target.send(abspath)
tag=True
#第五阶段：打印该行属于的文件名
@init
def printer():
while True:
abspath=yield
print(abspath)
g = search(opener(cat(grep('os'.encode('utf-8'), printer()))))
# g.send(r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\python18期周末班\day5\aaa')
g.send(r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\python18期周末班')
#a1.txt,a2.txt,b1.txt
递归的执行分为两个阶段：
1、递推
2、回溯
示例：猜年龄
直接
def func():
print('from func')
func()
func()
间接
def foo():
print('from foo')
bar()
def bar():
print('from bar')
foo()
foo()
age(5)=age(4)+2
age(4)=age(3)+2
age(3)=age(2)+2
age(2)=age(1)+2
age(1)=18
age(n)=age(n-1)+2 #n>1
age(1)=18 #n=1
def age(n):
if n == 1:
return 18
return age(n-1)+2
print(age(5))
递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态
1. 必须有一个明确的结束条件
2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
l =[1, 2, [3, [4, 5, 6, [7, 8, [9, 10, [11, 12, 13, [14, 15,[16,[17,]],19]]]]]]]View Code
def search(l):
for item in l:
if type(item) is list:
search(item)
else:
print(item)
search(l)
#二分法
l = [1,2,5,7,10,31,44,47,56,99,102,130,240]
def binary_search(l,num):
print(l)
if len(l) == 1:
if l[0] == num:
print('find it')
else:
print('not exists')
return
mid_index=len(l)//2
mid_value=l[mid_index]
if num == mid_value:
print('find it')
return
if num > mid_value:
l=l[mid_index:]
if num < mid_value:
l=l[:mid_index]
binary_search(l,num)
binary_search(l,32)
模块与包
模块
1 什么是模块
常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。
但其实import加载的模块分为四个通用类别：
1 使用python编写的代码（.py文件）
2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3 包好一组模块的包
4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块
2 为何要使用模块？
如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用，
3 如何使用模块？import、from...import...
3.1 import
示例文件：spam.py，文件名spam.py,模块名spam
#spam.py
print('from the spam.py')
money=1000
def read1():
print('spam->read1->money',money)
def read2():
print('spam->read2 calling read')
read1()
def change():
global money
money=0
3.1.1 模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入，python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句），如下
#test.py
import spam #只在第一次导入时才执行spam.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the spam.py',当然其他的*代码也都被执行了,只不过没有显示效果.
import spam
import spam
import spam'''
执行结果：
from the spam.py
'''
我们可以从sys.module中找到当前已经加载的模块，sys.module是一个字典，内部包含模块名与模块对象的映射，该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。
3.1.2 每个模块都是一个独立的名称空间，定义在这个模块中的函数，把这个模块的名称空间当做全局名称空间，这样我们在编写自己的模块时，就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时，与使用者的全局变量冲突
#测试一:money与spam.money不冲突
#test.py
import spam
money=10
print(spam.money)
'''
执行结果：
from the spam.py
1000
'''#测试二：read1与spam.read1不冲突
#test.py
import spam
def read1():
print('========')
spam.read1()
'''
执行结果:
from the spam.py
spam->read1->money 1000
'''#测试三：执行spam.change()操作的全局变量money仍然是spam中的
#test.py
import spam
money=1
spam.change()
print(money)
'''
执行结果：
from the spam.py
1
'''
3.1.3 总结：首次导入模块spam时会做三件事：
1.为源文件(spam模块)创建新的名称空间，在spam中定义的函数和方法若是使用到了global时访问的就是这个名称空间。
2.在新创建的命名空间中执行模块中包含的代码，见初始导入import spam
事实上函数定义也是“被执行”的语句，模块级别函数定义的执行将函数名放入模块全局名称空间表，用globals()可以查看
3.创建名字spam来引用该命名空间
这个名字和变量名没什么区别，都是‘第一类的’，且使用spam.名字的方式可以访问spam.py文件中定义的名字，spam.名字与test.py中的名字来自两个完全不同的地方。
3.1.4 为模块名起别名，相当于m1=1;m2=m1
import spam as sm
print(sm.money)
示范用法：
import my_print
import os,sys,time
#有两中sql模块mysql和oracle，根据用户的输入，选择不同的sql功能
#mysql.py
def sqlparse():
print('from mysql sqlparse')
#oracle.py
def sqlparse():
print('from oracle sqlparse')
#test.py
db_type=input('>>: ')
if db_type == 'mysql':
import mysql as db
elif db_type == 'oracle':
import oracle as db
db.sqlparse()
from import
from 模块 import "名称空间"
from spam import read1,read2
这样在当前位置直接使用read1和read2就好了，执行时，仍然以spam.py文件全局名称空间
#测试一：导入的函数read1，执行时仍然回到spam.py中寻找全局变量money
#test.py
from spam import read1
money=1000
read1()
'''
执行结果:
from the spam.py
spam->read1->money 1000
'''
#测试二:导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到spam.py中找read1()
#test.py
from spam import read2
def read1():
print('==========')
read2()
'''
执行结果:
from the spam.py
spam->read2 calling read
spam->read1->money 1000
'''
如果当前有重名read1或者read2，那么会有覆盖效果。
#测试三:导入的函数read1，被当前位置定义的read1覆盖掉了
#test.py
from spam import read1
def read1():
print('==========')
read1()
'''
执行结果:
from the spam.py
==========
'''
需要特别强调的一点是：python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系，如下：
from spam import money,read1
money=100 #将当前位置的名字money绑定到了100
print(money) #打印当前的名字
read1() #读取spam.py中的名字money,仍然为1000
'''
from the spam.py
100
spam->read1->money 1000
'''
3.2.2 也支持as
1 from spam import read1 as read
3.2.3 也支持导入多行
1 from spam import (read1,
2 read2,
3 money)
3.2.4 from spam import * 把spam中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式，因为*你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。而且可读性极其的差，在交互式环境中导入时没有问题。
1 from spam import * #将模块spam中所有的名字都导入到当前名称空间
2 print(money)
3 print(read1)
4 print(read2)
5 print(change)
6
7 '''
8 执行结果:
9 from the spam.py
10 1000
11 <function read1 at 0x1012e8158>
12 <function read2 at 0x1012e81e0>
13 <function change at 0x1012e8268>
14 '''
可以使用__all__来控制*（用来发布新版本）
在spam.py中新增一行
__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from spam import *就这能导入列表中规定的两个名字
如果spam.py中的名字前加_,即_money，则from spam import *,则_money不能被导入
3.2.5 考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.module中，如果你改变了模块的内容，你必须重启程序，python不支持重新加载或卸载之前导入的模块，
有的同学可能会想到直接从sys.module中删除一个模块不就可以卸载了吗，注意了，你删了sys.module中的模块对象仍然可能被其他程序的组件所引用，因而不会被清除。
特别的对于我们引用了这个模块中的一个类，用这个类产生了很多对象，因而这些对象都有关于这个模块的引用。
如果只是你想交互测试的一个模块，使用 importlib.reload(), e.g. import importlib; importlib.reload(modulename)，这只能用于测试环境。
def func1():
print('func1')
import time,importlib
import aa
time.sleep(20)
# importlib.reload(aa)
aa.func1()
在20秒的等待时间里，修改aa.py中func1的内容，等待test.py的结果。
打开importlib注释，重新测试
3.3 把模块当脚本执行
我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：
当做脚本运行：
__name__ 等于'__main__'
当做模块导入：
__name__=
作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑
if __name__ == '__main__':
def my_func():
print('my_func')
if __name__ == '__main__':
my_func()
#当作模块导入时，__name__等于python文件名；而当作脚本执行时，__name__等于'__main__'，就会执行子代码
包：包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式
1. 无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法
2. 包是目录级的（文件夹级），文件夹是用来组成py文件（包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录）
3. import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件
强调：
1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错
2. 创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包即模块
注意事项
1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种，但是无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。
2.对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。
3.对比import item 和from item import name的应用场景：
如果我们想直接使用name那必须使用后者。
configparse模块
#!/usr/bin/python
# Author:LiTianle
# -*- coding:utf-8 -*-
import configparser
# import os
config=configparser.ConfigParser()
config.read('a.cfg')
##########################################################读取
#查看所有标题
print(config.sections())#['section1', 'egon', 'Tianle']
#查看指定标题下的key
print(config.options('Tianle'))#['e', 'sex']
#查看指定标题下的key/values 元组形式
print(config.items('Tianle'))#[('age', '18'), ('sex', '111')]
#查看指定标题下的key对应的value 字符串格式
print(config.get('Tianle','sex'))#male
#查看指定标题下的key对应的value 整数格式
print(config.getint('Tianle','age'))#18
#查看指定标题下的key对应的value 浮点格式
print(config.getfloat('Tianle','age'))#True
#查看指定标题下的state的值 布尔格式
print(config.getboolean('Tianle','state'))#18.0
#判断是否存在某个标题
print(config.has_section('Tianle'))
#判断标题Tianle下是否有sex
print(config.has_option('Tianle','sex'))
##########################################################修改
#删除整个标题egon
config.remove_section('egon')
#删除标题Tianle下的kv中的k;age
config.remove_option('Tianle','age')
#添加一个标题
config.add_section('Lele')
#在标题Lele下添加age=18,sex=male,state=1的配置，数字也必须是字符串格式否则会报错
config.set('Lele','age','18')
config.set('Lele','sex','male')
config.set('Lele','state','1')
#将修改写入文件
config.write(open('a.cfg','w'))