python18-day5

递归 

1.必须有明确结束条件

2.每次进入递归,问题必须比上一次缩小

3.效率不高,递归层数过多就导致栈(内存)溢出

 

递归=递推+回溯

递归默认层数1000层

import sys
print(sys.getrecursionlimit())          #看递归最大值
#1000
print(sys.setrecursionlimit(100000))    #更改递归最大值为100000
print(sys.getrecursionlimit())          #再次查看
#100000

实例:查年龄

#题目:共5人,已知我18岁,求第5人年龄
#如果n不等于1 执行递推(5-1)+2=(4-1)+2= (3-1)+2=(2-1)+2=1
# 现在1=n执行 执行回溯2+2+2+2+18=26
def age(n):
    if n==1:
        return 18
    return age(n-1)+2
print(age(5))
#26

二分法

#从N个有序数据中找到想要的值,注:无序不能查找

data = range(1,4200000000)                          #定义一个1至4200000000的数
def binary_search(find_str,data_set,count):
    mid = int(len(data_set)//2)                           #每次除以data长度的一半
    if data_set[mid] == find_str:                         #如果找到find_str(查找的值)
        print("find it",find_str,"查找次数",count)        #显示查找值和查找次数
    elif data_set[mid] > find_str:                        #如果值大于查找值
        print("在左边 ",data_set[mid],data_set[0:mid])    #显示当前值,显示查询范围
        binary_search(find_str,data_set[0:mid],count+1)   #再次递归,在查询范围中再次查询,计数器+1
    else:                                                 #如果值小于查找值
        print("在右边 ",data_set[mid], data_set[mid+1:])  #显示当前值,显示查询范围
        binary_search(find_str, data_set[mid+1:],count+1) #再次递归,在查询范围中再次查询,计数器+1
binary_search(13354240, data,0)                           #13354240是查找数 调用data函数值,0是计数器

模块调用

模块的搜索顺序: 内存--内置--sys.path(环境变量)

导入模块要做的3件事

1.创建新的作用域

2.在该作用域中执行顶级代码

3.得到一个模块名,绑定到该模块内的代码

 

#模块更新不会影响到已经使用的文件,因为文件之前已经把该模块写入到内存,

#模块导入一次就导入到内存,多次导入只是从内存中读取

定义模块 python文件名是spam

__all__=["money","read1"] #本模块中能这调用money和read1,只针对from ... ipmprt * 形式,
aa=("form modue  spam")
money=100
money1=10000
def read1():
    print(money)
def read2():
    print(money1)
if __name__=="__main__": 
#如果条件成立,可继续写条件操作,主要用于测试环境测试该脚本    
#__name__是本文件的名字 __main__是以脚本形式调用的该文件
#如果__name__的值不是__main__,说明该文件是被当做模块调用的形式使用
    print("该文件被当做脚本文件执行"

新建立个python,作用:调用上边的模块

import

#直接调用模块
import spam           #调用模块
import spam as sm     #定义spam别名为sm
print(spam.aa)        #显示模块中的aa变量
#form modue  spam
print(sm.aa)          #显示模块中的aa变量
#form modue  spam
spam.read1()          #调用模块中的函数 
#100

from ... import ...

#调用指定模块的变量或函数,调用时不用指定模块名
from spam import read1,aa        #调用spam模块的read1函数和aa变量
#from spaa import read1           #注意不同模块的同名函,下边模块中函数会覆盖上边模块中函数
from spam import read1 as read   #创建别名,如此调用spam的read1就使用read就和spaa不冲突了
read1()
#100
print(aa)
#form modue  spam
 
#注意,如果在本文件中定义函数read1 会显示本文件中的函数,而不是模块中的read1
def read1():
    aa=("aa11")
    return aa
print(read1())
#aa11

from ... import  *

#调用sapm模块总不以_开头的名字,全部可调用 
#建议不用,因为不知道模块中的值是否会和本文件冲突,
#如果要用看模块调用的__all__ 可以错开这个问题(看上边的定义模块)
read1()
#100
print(money)
#100
print(money)    #会报错 因为在模块中定义了__all__

包

包针对模块导入的功能

包(目录)是一种通过使用模块名来组织python模块名称空间的方式

 

模块导入的时候,只要是遇到"."的都是包导入,注"."的左边边必须是一个包(目录)

 

__init__

作用:初始化包的代码,

#只要导入包,就会依次执行包下的__init__py文件,再执行包下的py文件或包下的子包
#__init__.py默认创建, __init__.py可以为空,也可以存放初始化包的代码

#__init__同级有cc.py

__all__=["cc","money","read1"] #可以使用cc.py,money变量,dd函数,只针对from ... ipmprt * 形式,
print("==hello==")
x=1
money=100
money1=1000
def dd():
    print(money)

import 导入

主要用途导入内置模块
import aa.db.cc                    #.的左边必须是包 aa和db是包 cc是py文件
aa.db.cc.dd()                      #dd是函数
# import aa.db.cc as e             #cc创建别名为e
# e.dd()                           #再次调用e.py,不用写路径

from..import...模式导入

绝对路径导入和相对路径导入

#主要用于导入自己创建子包,
#针对form后import导入模块,必须不能带.(点),否则会语法错误
#例如from aa.db import cc.dd (dd文件和dd函数同时在import后边就会报错)
 
#这是绝对路径导入(cc.py文件可以调用db包下其他py文件,import模式就需要加入path路径)
from aa.db.cc import dd   #dd是cc.py下的函数
dd() 
#这是相对导入(..是上层目录,就是调用上层目录下的db包的cc.py文件)
from ..db.cc import dd
dd()
 
#单独导入    #当前目录导入
from .db import cc    #当前目录导入, 和db在同级目录,调用cc.py

软件目录开发规范

item　　　　　#程序主体

　　bin　　　　#存放执行脚本

　　conf　　　#配置文件

　　core　　   #核心逻辑

　　db　　　　#db存放

　　lib　　　　#存放自定义的模块与包

　　log　　　#存放日志

log日志模块

loggin模块

分5个级别    debug()    info()    warnging()    error()    critical()

 

日志级别

• CRITICAL = 50
• ERROR = 40
• WARNING = 30
• INFO = 20
• DEBUG = 10
• NOTSET = 0

 日志格式

%(name)s	Logger的名字
%(levelno)s	数字形式的日志级别
%(levelname)s	文本形式的日志级别
%(pathname)s	谁调用日志输出该函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s	谁调用日志输出该函数的模块的文件名(aa.py)
%(module)s	谁调用日志输出该函数的模块名(aa)
%(funcName)s	谁调用日志输出该函数的函数名
%(lineno)d	谁调用日志输出该函数的语句所在的代码行
%(created)f	当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d	输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s	字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d	线程ID。可能没有
%(threadName)s	线程名。可能没有
%(process)d	进程ID。可能没有
%(message)s	用户输出的消息

 简写日志方式

import logging
logging.basicConfig(filename='access.log', #日志保存位置.默认当前
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',#格式
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',#时间
                    level=10)#打印日志等级
#默认打印到终端
logging.debug('debug')
logging.info('info')
logging.warning('warning')
logging.error("error")
logging.critical("scritical")

日志定义

import logging
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
#FileHandler 日志保存位置
fh1=logging.FileHandler('test1.log')

#StreamHandler打印日志到终端
ch=logging.StreamHandler()

#日志格式传入日志保存位置
fh1.setFormatter(formatter)  　　　　#也可以是不同的formater(日志格式)
ch.setFormatter(formatter)
 
#setFormatter级别 定义日志介绍级别
ch.setLevel(10)            　　　　　　#2个级别都满足日志日志,这个可不写,用处不大     

#getLogger 指定日志用户并产生日志
logger=logging.getLogger("guolm")
#logger1=logging.getLogger("guolm")  #指定guolm 默认对象是root

#设置日志级别
logger.setLevel(10) 　　　　　　　　　　#在getLongger定义日志级别
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10是debug 20是INFO 30是WARNING 40是ERROR 50是CRITICAL
#把日志放到日志文件
logger.addHandler(fh1)
logger.addHandler(ch)


#能打印哪些日志
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')