1.生成器表达式
先说三元表达式如下
res = [i for i in range(10) if 1 > 5]
这样res就是一个列表6,7,8,9]
只要在这个基础上稍加调整,如下
方括号改成圆括号
res = (i for i in range(10) if 1 > 5)
这样res就是一个生成器了
print(res)
使用next(g)就可以输出这个生成器的下一个值
到最后没有值了,就会爆出异常,StopIteraiton
接下来尝试做一件事,计算一个文件拥有的所有字符数
with open(a.txt,encoding = 'utf8') as f:
print(len(f.read())) # 这会有一个问题,就是一次把文件都读进内存了,如果文件内容很大的话,内存会不够用,系统会卡
所以就有了另一种方法:一行一行的读取进内存中,计算字符数,再将每行的字符相加
for line in f:
g = len(line) for line in f
res = sum(g)
写成一行就是如下
res = sum(len(line) for line in f)
print(res)
2.模块
2.1什么是模块
模块就是一堆功能的集合体
模块分为四个通用的类别:
1.使用python编写的.py文件(*****)
2.已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3.把一系列模块组织到一起的文件夹(注意:文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹称之为包)(*****)
4.使用c编写并链接到python解释器的内置模块
三种来源
1.内置模块
2.第三方模块
3.自定义模块
2.2为什么用模块
1.使用内置的或者第三方的模块的好处是:拿来主义,极大提升开发效率
2.使用自定义的模块的好处是:将程序各部分组件共用的功能提取取出放到一个模块里,其他组件通过导入的方式使用该模块,该模块即自定义的模块,好处是可以减少代码冗余
3.如何用模块
3.1 import的用法
spam.py文件内容如下:
money=1000
l=[]
def read1():
print('spam模块：',money)
def read2():
print('spam模块')
read1()
def read3():
l.append('xxxxxxxxx')
def change():
global money
money=0
run.py文件内容如下:
money = 10
import spam
首次导入模块会发生三件事
1.会产生一个模块的名称空间
2.执行spam.py文件的内容,将产生的名字丢到模块的名称空间里
3.在当前执行文件中拿到一个名字spam,该名字指向模块的名称空间
之后的导入直接引用首次导入的成果
import spam
import spam
import spam
import spam # 后续再导入,不会再执行,而是直接调用内存中已经读取的模块内容
print(money) #打印run.py文件中定义的money,为10
print(spam.money) # 10
print(spam.money) # 1000
print(spam.read1())
print(spam.read2())
print(spam.change) # 上面三行都是spam中定义的函数
spam.read1()
def read1():
print('from run1.py read1')
spam.read2() # read2(中)调用的read1()还是spam中的函数,不是在run中定义的read1()
也就是说模块的名称空间和函数的名称空间一样,是按照定义时的来的
spam.change() # 函数改的是spam中的money,不是run中的money
print(money) # 所以直接打印money,还是10未改动
补充:
import可以用别名,如果要调用的模块吗太长,后续使用不方便,可以在导入阶段用as,起一个别名,后续用这个别名来调用其中的功能,也是一样的
import spam as sm
print(sm.money)
另外可以一行导入多个模块,不过最好不要这么用,还是一行导一个
import os,sys,spam
3.2 from ... import
from spam import money,read1,read2,change
首次导入模块会发生三件事
1.会产生一个模块的名称空间
2.执行spam.py文件的内容,将产生的名字丢到模块的名称空间里
3.在当前执行文件中拿到名字read1,该名字指向模块的名称空间中的read1
money = 10
print(money)
因为money被修改了,所以直接变了
print(read1) # spam中的函数read1
print(read2)
print(read3) # 都是spam中的函数
def read1():
print('from read1')
money = 11111
read1() # 调用时函数向上查找,找的是最近的一次定义,也就是在run中的定义,而不是去调用spam里的
read2() # 读取的spam中的money,没有改变
change()
print(money) #打印run中的money,被改变了
import总结
优点:指名道姓地问某一个名称空间要名字,不会与当前执行文件名称空间中的名字冲突
缺点:引用模块中的名字必须加前缀(模块名.),使用不够简洁
from import 总结
优点:引用模块中的名字不用加前缀(模块名.),使用更为简洁
缺点:容易与当前执行文件名称空间中的名字冲突
from spam import money as m 一样可以用别名
print(m)
from spam import * # 可以用星号把模块中所有名称加载进内存,但是会不知道到底加载了多少模块,会有什么地方冲突,除非调用的功能很多,不然不建议这样用
print(read1)
print(money)
另外获取一个模块,如果模块中有可变类型的数据,那么可能在运行文件中改完数据,调用文件中的数据值也变了,比如列表
3.查找模块路径的优先级
1.内存
2.内置模块
3.sys.path
import sys
print(sys.path) # 包含当前执行文件所在的根目录
这里可以做个测试
import spam
print(spam.money)
import time
time.sleep(15) # 在程序睡眠时间内把spam文件删了,下面依然能找到spam中的内容
import spam
print(spam.money)
sys.path中的当前目录,总是按执行文件的路径去找根目录的
4.如何区分python文件的两种用途
mmm.py
def f1():
print('f1')
def f2():
print('f2')
if __name__ == '__main__':
f1()
f2()
当文件被当作执行文件时,__name__的值,为__main__
当文件被当做模块导入__name__的值为模块名mmm
5. 软件开发目录规范
conf文件夹放配置文件settings.py,里面是用户可以设置的一些参数,比如日志地址,安装地址之类的
# 1. 应该把项目的根目录加到环境变量里
# 2. 应该把项目根目录所在绝对路径拿到，然后加到环境变量里
core文件夹放核心逻辑的源代码
db文件夹放数据库文件
lib文件夹中放一些其他不属于业务逻辑的通用的功能,比如记录日志的功能
log文件夹存放日志文件
每个项目应该有Readme文件,存放一些对项目的说明,告知用户程序如何使用
start.py,项目执行文件,主程序的入口,放在根目录下,这样项目的sys.path就是根目录,不存在import找不到模块的情况,会比较方便