学习总结week3_3迭代器_模块

python迭代器、模块、包，异常

一、迭代器（iter）

迭代器是容器性数据类型
打印一个迭代器无法查看这个迭代器中所有的元素，迭代器也无法len获取元素个数
如果想要使用迭代器中元素，必须将元素从迭代器中取出，而且取得时候只能从上往下按顺序，取一个，少一个，取出来的数据无法再放回迭代器

1.创建迭代器方式

1）用iter将其他序列转换为迭代器
2）创建生成器

2.迭代器查操作

不管以什么方式获取到了迭代器中的元素，被获取元素一定会从迭代器消失
1）获取一个元素：next(迭代器)

2)遍历

3)迭代器转换成序列

i3 = iter('hello')
res = list(i3)
print(res)
print(next(i3))         # StopIteration!

二、生成器 - generator

具备创建多个数据的能力，而不是保存
打印一个生成器无法查看这个迭代器中所有的元素，生成器也无法len获取元素个数
如果想要使用生成器中元素，必须将元素从生成器中取出取一个，少一个，取出来的数据无法再放回生成器
生成器获取数据的方式和迭代器一样

1.创建生成器

生成器保存的并不是数据本身，而是产生数据的算法
调用带有yield关键字的函数，就可以得到一个生成器
如果被调用的函数，只要函数体中有yield，不会执行函数体，也不会获取函数返回值，而是得到生成器

2.定义生成器对应的函数

生成器创建数据的个数和数据的值，由执行生成器对应的函数的函数体的时候，会遇到几次yield，每次遇到yield的时候对应的数据来决定
遇到几次，就可以创建多少个数据；
每次遇到yield，yield后面的值是什么，对应的元素就是什么

def func2():
    yield 1
    yield 20
    yield 3

gen2 = func2()
print(next(gen2))
print(next(gen2))
print(next(gen2)) # 一般不会这样，用循环写

def func3(subject):
    for x in range(1, 100):
        yield f'{
      subject}{
      x:0>3}'

gen3 = func3('k')
for x in gen3:
    print(f'{
      x}')

3.生成器产生数据的原理

调用函数创建生成器的时候不会执行函数体，获取生成器中的元素的时候才会执行函数体
每次在执行函数体的时候从开始位置开始，执行到yield就停下来，不去将yield后面的数据作为获取到的元素

三、模块 - 一个py文件就是一个模块

在一个模块中使用另外一个模块的内容：

前提：被使用的模块的模块名（py文件名）必须符合变量名的要求
使用原则：先导入才能使用，且只能使用全局变量

1.导入模块

import 模块名 - 导入指定模块，导入后可以通过’模块名.xxx’的方式使用这个模块中的所有全局变量
from 模块名 import 变量1， 变量2… - 导入指定模块中的指定变量，导入后可以直接使用
from 模块名 import * - 导入指定模块中的所有变量，导入后可以直接使用所有全局变量
import 模块名 as 新模块名 - 导入模块时对模块重命名，通过新模块名.xxx的方式用模块中的所有变量
from 模块名 import 变量1 as 新变量1， 变量2 as 新变量2… - 对导入的变量重命名

通配符 *

import iterator_1
print(iterator_1.res)

from iterator_1 import i3, func3
print(i3)
print(func3('k'))

import iterator_1 as np
print(np.gen2)

from iterator_1 import *
print(res)

from iterator_1 import i3 as i4, func3 as func6
print(i4)
print(func6('a'))

from random import randint

2.导入模块的原理

不管以什么样的方式导入了模块，或者模块中的内容，系统都会在导入模块的时候进入对应的模块，将模块中的代码全部执行
原理存在的问题：可能存在在导入模块的时候执行一些完全没有必要执行的代码

导入模块的时候选择性执行的代码：
在被导入的模块中添加指定的if语句if __name__ == '__main__': 将不需要被别的模块执行的代码放在这个语句中

import iterator_1
if __name__ == '__main__':     # 在被导入的模块里，不需要执行的放在此语句的下面
    # 这个if语句中的代码不会被别的模块执行

四、包和文件夹

包 - 包就是包含__int__.py文件的文件夹
包就是用来管理py文件的，对py文件按照特定的方式进行分类

1.怎么使用包装的内容

1. import 包名 - 必须是包，文件夹无意义,导入后可以通过包名.xxx的方式使用__int__.py的内容
2. import 包名（文件夹）.模块名 - 导入包中的指定模块
   3）from 包名（文件夹） import 模块名1, 模块名2… -
3. from 包名（文件夹）.模块名 import 变量名1, 变量名2… -

import file_manager
file_manager.func2()

import file_manager.operate_1
file_manager.operate_1.func1()
这种最好重命名

from file_manager import operate_1
operate_1.func1()

from file_manager.operate_1 import func1
print(func1())

2.包 int 文件夹的应用

创建快捷键
封装通用的工具(通用工具)

# from file_manager import func1
from file_manager import remove_file

五、异常捕获

1.异常

异常就是错误
执行程序的过程中如果出现异常，会中断程序的执行（程序提前结束）

2.异常捕获 - 让程序在出现异常的时候程序不崩溃，还可以接着执行

注意：不要滥用，导致异常原因是因为使用者使用不当时，又希望可以继续执行时，才是用异常捕获

结构1： - 捕获所有异常
try:
代码段1：需要捕获异常的代码段
except:
代码段2：捕获到异常需要执行的代码段

执行过程：先代码段1.若异常，直接马上执行代码段2；无异常则不执行代码段2

结构2： - 捕获指定异常
try:
代码段1：需要捕获异常的代码段
except 异常类型:
代码段2：捕获到异常需要执行的代码段

结构3： - 同时捕获多种异常
try:
代码段1：需要捕获异常的代码段
except 异常类型1， 异常类型2…:
代码段2：捕获到异常需要执行的代码段

结构4： - 同时捕获多种异常
try:
代码段1：需要捕获异常的代码段
except 异常类型1:
代码段2：捕获到异常需要执行的代码段
except 异常类型2:
代码段3：捕获到异常需要执行的代码段

try:
    age = int(input('请输入年龄'))
    if age > 18:
        print('cn')
    else:
        print('wcn')
except ValueError:
    print('yc')