函数（续）
函数调用过程
函数调用过程又叫压栈过程：每次调用函数，系统都会在内存的栈区间自动开辟一个临时的内存空间，用来保存在函数中声明的局部变量（其中形参也保存在这个区域中），当函数调用结束，这个内存区域会自动销毁（这个内存中存储的数据也会销毁）。
迭代器（iter）
什么是迭代器
迭代器是python提供的容器型数据类型。（可变，有序但不用关注）
迭代器和之前的字典，列表，集合，元祖等容器不一样，它只能查看元素，而且看一个对于迭代器来说，里面的元素就会少一个
迭代器的值
a.将其他的数据转换成迭代器
iter1 = iter(序列)
b.生成器产生
迭代器的元素
可以是任何类型的数据类型（字典，列表，函数都可以），可以重复
查 --获取元素
注意：不管以任何形式获取了迭代器中某个元素的值，这个元素都会从迭代器中消失
a.获取单个元素
next(迭代器)/迭代器.__next__()：返回容器中最上面的元素
iter1 = iter('abc')
print(next(iter1)) #a
print(next(iter1)) #b
print(next(iter1)) #c
#若迭代器为空再取值则会报错
b.遍历取出迭代器中的每个元素
iter2 = iter('abcd')
for i in iter2:
print(i) #循环打出a，b，c，d
c.什么时候用迭代器
多个数据中，某个或某些数据使用过了就不需要再保存了，这种数据就可以使用迭代器来保存
生成器
什么是生成器
生成器就是迭代器，但是迭代器不一定是生成器（迭代器包含生成器）
如果函数中有yield关键字（不管执行时有没有遇到），那么这个函数就不再是一个普通的函数。
调用函数不再是执行函数体，获取返回值，而是创建这个函数对应的生成器对象。
def num():
print('100')
if False:
yield
return 100
gen1 = num() #函数调用表达式num()才是生成器
生成器怎么产生数据
一个生成器能产生多少个数据，就看执行完生成器对应的函数体会遇到几次yield关键字
生成器是在获取数据的时候才会产生数据，执行生成器对应的函数的函数体，直到遇到yield为止。将yield后面的数据作为生成器的元素返回，并且会记录这次产生数据函数体结束的位置，下次再产生数据的时候，会接着上次结束的位置接着往后执行。如果从执行开始到函数结束，没有遇到yield，那么就不会产生数据。
def nums():
print('+++')
yield 100
print('---')
gen2 = nums()
gen3 = nums() #每次调用时都会重新生成新的生成器
生成式
生成式是生成器的另一种写法（简写）
语法一
生成器变量=(表达式 for 变量 in 序列) -----结果是生成器
生成器变量=[表达式 for 变量 in 序列] -----结果是列表
说明
表达式：可以是值，变量，运算表达式，函数调用表达式等，只要不是赋值语句都可以
展开
def 函数名():
for 变量 in 序列：
yield 表达式
gen1 = (5 for i in range(5))
print(gen1)
语法二
生成器变量=（表达式 for 变量 in 序列 if 条件语句）
展开
def 函数名():
for 变量 in 序列：
if 条件语句：
yield 表达式
gen2 = (x for x in range(10) if x % 2)
# 5个 1，3，5，7，9
for num in gen2:
print(num)
gen2 = ((x, x*2) for x in range(10) if x % 2)
for num in gen2:
print(num)
gen2 = ((x, x*2) for x in range(10) if x % 2)
list2 = list(gen2) #转换过后，原生成器变为空
print(list2)
# next(gen2)
gen2 = ['num%d' % x for x in range(10) if x % 2]
print(gen2)
模块
Python中一个py文件就是一个模块
从封装的角度看，函数是对功能的封装，模块可以通过多个函数对不同的功能进行封装，还可以通过全局变量对数据进行封装
模块的分类
系统模块（内置模块），第三方库（别人写的），自定义模块（自己写的）
模块的导入
-
import导入
import 模块名 ----可以通过'模块名.'的方式去使用这个模块中的所有全局变量（包括函数，函数也可以看作变量）
import keyword import random import math -
from &import导入
from 模块名 import 全局变量1，全局变量2，... ----导入指定模块中指定的全局变量，导入后直接使用全局变量
重命名
-
import 模块名 as 新的模块名
模块重命名后，原模块名不能使用
from 模块名 import 全局变量1 as 新变量名1，全局变量2 as 新变量名2，... ----重新命名导入的变量名
原理
当代码执行到import或from&import时，会自动将对应模块的代码全部执行一遍
同一个模块导入多次，也只会执行一次
阻止导入
将需要阻止被别的模块导入时被执行的代码放到以下if语句中：
if __name__ == '__main__':
if __name__ == '__main__':
main() #这里放需要阻止在导入时执行的代码段，若正常执行，此代码段能被正常执行到
原理：每一个模块都有一个属于自己的__name__属性（可以用print打印出来），用来保存当前模块的模块名。默认情况下，__name__的值就是模块对应的py文件的文件名。当我们直接运行某个模块的时候，对应的模块的__name__会自动变成'__main__'，而其他模块保持默认值。
异常（Exception）
程序错误，程序崩溃。程序中某条语句出现异常，那么从这条语句开始，后面的代码都不会执行，程序直接结束。程序正常结束返回值是0，异常结束返回值是1。
异常捕获
让程序出现异常的时候不崩溃
方法一：捕获所有类型异常（除了缩进错误）
- 语法：
try:
代码块1
except:
代码块2
其他代码
- 说明：
先执行代码块1，如果代码块1不出现异常，直接执行后面的其他语句；如果出现异常不会崩溃，直接执行代码块2，接着再执行后面的其他代码。
方法二
- 语法：
try:
代码块1
except 异常类型：
代码块2
其他代码
- 说明：
先执行代码块1，如果代码块1不出现异常，直接执行后面的其他语句；如果代码块1出现异常，如果这个异常类型和需要捕获的异常类型一致，程序不崩溃，直接执行代码块2，接着再执行后面的其他代码；如果这个异常类型和需要捕获的异常类型不一致，程序直接崩溃。
注意：异常类型要求必须是直接或间接继承Exception类的子类。
异常类型可以同时捕获多个，多个异常类型间用逗号隔开，且要用小括号括起来：
except （异常类型1，异常类型2，...）：
方式三
- 语法：
try：
代码块1
except 异常类型1：
代码块2
except 异常类型2：
代码块3
...
except：
代码块n #异常不符合以上所有类型，则进入代码块n
其他语句
捕获不同的异常且对不同异常作不同处理。
finally
-
try:
代码块1
except：
代码块2
finally:
代码块3
其他代码
-
try:
代码块1
except 异常类型：
代码块2
finally:
代码块3
其他代码
-
try：
代码块1
except 异常类型1：
代码块2
except 异常类型2：
代码块3
...
except：
代码块n #异常不符合以上所有类型，则进入代码块n
finally:
代码块n+1
其他语句
finally后面的代码块，不管try中发生了什么，都会执行。
