1.迭代器和生成器

2.模块和包

1.迭代器

    迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和__next__()方法。
   其中__iter__()方法返回迭代器对象本身;__next__()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常。
2.生成器generator
    在Python中,使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。
生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果,在每个结果之间挂起和继续它们的状态,来自动实现迭代协议。
   
   也就是说,yield是一个语法糖,内部实现支持了迭代器协议,同时yield内部是一个状态机,维护着挂起和继续的状态。
   生成器函数返回生成器的迭代器。 “生成器的迭代器”这个术语通常被称作”生成器”。
   要注意的是生成器就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器,生成器必须要定义一些方法,
   其中一个就是__next__()。如同迭代器一样,我们可以使用__next__()函数来获取下一个值。
   
   在一个 generator function 中,如果没有 return,则默认执行至函数完毕,如果在执行过程中 return,
   则直接抛出 StopIteration 终止迭代。  

2.模块和包

1.内置模块
本身就带有的库,就叫做Python的内置的库。(模块==库)
一些常见的内置模块
os 和操作系统相关 os.path
sys 和系统相关  sys.path  
sys.path.append(r'')    可以添加路径
   
2.第三方模块
非Python本身自带的库,就是所谓的第三方的库
       
3.模块的导入
import xxx [as  yy]
from ../xx  import  xx [as  yy]  
       
4.自定义模块
py文件,可以做为一个模块来用,直接作为一个模块导入就行
__main__ 的意义:
当文件是直接运行是,文件的__name__是__main__ ,当文件是被导入时,__name__是文件名

5.包管理
基本上就是另外一类模块。把用来处理一类事物的多个文件放在同一文件夹下组成的模块集。
要让python 将其作为包对待,在python2中必须包含__init__.py的文件,但在python3中没有__init__.py文件也可以,使用包可以避免多个文件重名的情况,不同的包下的文件同名不影响。
       
导入包和模块是一样的方法,包导入后会在目录中自动生成__pycache__文件夹存放生成的.pyc文件,要注意的是import后面的才是存在当前作用域中的对象名,from是告诉python从什么地方导入,
使用sys.path添加文件的目录路径。

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