一、递归函数
1、什么是递归函数
在函数中调用函数本身的函数就是递归函数。
def func1():
print('=======')
func1()
func1()
2、递归的作用
循环能做的递归都能做
a = 0
def func2():
global a
if a < 3:
print("aaa")
a += 1
func2()
func2()
3、怎么写递归函数
第一步：确定临界值 - 循环结束的条件，在临界值的地方要让函数结束！
第二步：找关系 - 找当次循环和上次循环的关系；
找f(n) 和 f(n-1)的关系
第三步：假设函数的功能已经实现，通过f(n-1)来实现f(n)的功能
例：求1+2+3+……+n
# 方法一：
n = 100
print(sum(range(n+1)))
# 方法二：
n = 100
sum1 = 0
for x in range(n+1):
sum1 += x
print(sum1)
# 方法三：
def my_sum(n):
# 1、找临界值
if n == 1:
return 1
# 2、找关系 my_sum(n)和my_sum(n-1)的关系
# my_sum(n) : 1+2+3+...+n
# my_sum(n-1) : 1+2+3+...+n-1
# my_sum(n) = my_sum(n-1) + n
return my_sum(n-1) + n
print(my_sum(100))
例：
def fab(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
return fab(n-1) + fab(n-2)
print(fab(5))
4、循环能做的事情不要使用递归去做
递归的缺点：递归的可读性比较低，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。不建议使用。
二、模块的使用
1、什么是模块
在Python中一个py文件就是一个模块。
a、系统模块（标准库） - Python系统提供的模块
安装解释器的时候已经导入到解释器中了，使用的时候在代码中直接导入
import random # 提供随机数的模块
import math # 提供数学相关的方法模块
import json # 提供json数据相关承操作库
import re # 提供正则表达式相关操作
import sockey # 提供python套接字编程
import time # 提供时间相关方法
import threading #提供和线程相关操作
b、自定义模块 - 程序员自己创建的py文件
自己写的模块
别人写的模块 - 第三方库（需要先下载到解释器中，然后才能在代码中导入）
标准库和第三方库一般是通过模块提供变量、函数、类
2、怎么使用模块
import 模块名
在程序中直接导入指定的模块，导入后可以使用模块中所有的全局变量。导入后通过“模块名.变量”来使用模块中的内容。
from 模块名 import 变量1,变量2……
导入指定的模块。导入后只能使用import后面的变量。导入后直接使用变量，不用在前面加'模块名.'
from 模块名 import *
将模块中全部导入，并且可以直接使用里面所有的全局变量。
3、导入模块的实质
a、不管是使用import还是from import，导入模块的时候都会执行模块中的所有代码。
b、python中一个模块不会重复导入多次，因为导入的时候系统会自动检查当前模块是否已经导入。
4、怎么阻止模块中的内容被执行
写在这个if语句中的代码不会被别的模块执行。
if __name__ == '__main__':
将不希望被其他模块执行的代码放在上面if语句中。如果希望被其他模块使用的代码就放在if语句外面。一般函数的声明会放在if的外面。
原理：
每个模块都有有个__name__属性，代表模块名。默认情况下它的值是py文件的文件名。当当前模块正在被执行（直接执行）的时候，模块属性__name__的值就会变成'__main__'
5、重命名
导入模块的时候可以对模块或者模块中的内容重新命名。
import 模块名 as 新模块名 # 重新命名新模块名，原来的模块名无法使用
from 模块名 import name as new_name # 给模块中的变量名重新命名
三、迭代器
1、什么是迭代器（iter）
是python提供的容器型数据类型。获取迭代器元素的时候只能从前往后一个一个的取，而且取了之后这个元素在迭代器中就不存在了。
2、迭代器的字面量
迭代器没有固定格式的字面量。
迭代器作为容器，里面的元素只能通过其他序列转换或者生成器生成。
迭代器中的元素可以是任何类型的数据。
iter1 = iter('hello')
3、获取元素
迭代器中的元素只支持查，不支持增删改
迭代器是通过next函数获取单个元素，for-in遍历一个一个获取每个元素。只要获取的元素，元素在迭代器中就不存在了。
a、next
next(迭代器) # 获取迭代器中最新的数据（最顶层）
例：
iter1 = iter('abc')
print(next(iter1)) # a
print(next(iter1)) # b
print(next(iter1)) # c
如果迭代器中的数据已经取完了，会报StopIteration 错误。
b、for-in
for x in iter1:
print(x)
四、生成器
1、什么是生成器
生成器就是迭代器。迭代器不一定是生成器。
2、生成器怎么产生元素
调用一个带有yield关键字的函数就能得到一个生成器。
不带yield的函数（只看有没有）：调用的时候会执行函数体，并且获取返回值
带yield的函数：调用的时候不会执行函数体，也不会获取返回值而是产生一个生成器（函数调用表达式就是一个生成器）
def func1():
yield
print(func1()) # <generator object func1 at 0x00307F00>
3、生成器里面的元素
生成器中的元素也是通过next或者for-in来取。
生成器获取元素，实质就是去执行生成器对应的函数，每次执行到yield语句为止，并且会将yield后面的值作为当次获取到的元素。下次获取元素的时候回接着上次结束的位置往后执行，直到下一个yield为止，以此类推，直到函数结束。
generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
