python模块
2020-10-17 18:40:45 54 举报AI智能生成
python模块
作者其他创作
大纲/内容
time模块
表示时间的三种方式
1、时间戳（timestamp）
#导入时间模块
>>>import time
#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804
>>>import time
#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804
2、格式化的时间字符串(Format String)
%y
两位数的年份表示（00-99）
%Y
四位数的年份表示（000-9999）
%m
月份（01-12）
%d
月内中的一天（0-31）
%H
24小时制小时数（0-23）
%I
12小时制小时数（01-12）
%M
分钟数（00==59）
%S
秒（00-59）
%a
本地简化星期名称
%A
本地完整性其名称
%b
本地简化的月份名称
%B
本地完整的月份名称
%c
本地相应的日期表示和时间表示
%j
年内的一天（001-366）
%p
本地A.M.或P.M.的等价符
%U
一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w
星期（0-6），星期天为星期的开始
%W
一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x
本地相应的日期表示
%X
本地相应的时间表示
%Z
当前时区的名称
%
%号本身
#时间字符串
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 13:54:37'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
'2017-07-24 13-55-04'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 13:54:37'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
'2017-07-24 13-55-04'
3、元组（struct_time）
#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37,
tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)
time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37,
tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)
几种格式之间的转换
# 格式化时间 ----> 结构化时间
ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')
st = time.strptime(ft,'%Y/%m/%d %H:%M:%S')
print(st)
# 结构化时间 ---> 时间戳
t = time.mktime(st)
print(t)
# 时间戳 ----> 结构化时间
t = time.time()
st = time.localtime(t)
print(st)
# 结构化时间 ---> 格式化时间
ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S',st)
print(ft)
ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')
st = time.strptime(ft,'%Y/%m/%d %H:%M:%S')
print(st)
# 结构化时间 ---> 时间戳
t = time.mktime(st)
print(t)
# 时间戳 ----> 结构化时间
t = time.time()
st = time.localtime(t)
print(st)
# 结构化时间 ---> 格式化时间
ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S',st)
print(ft)
计算时间差
import time
true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
dif_time=time_now-true_time
struct_time=time.gmtime(dif_time)
print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,
struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))
true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
dif_time=time_now-true_time
struct_time=time.gmtime(dif_time)
print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,
struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))
datetime模块
# datatime模块
import datetime
now_time = datetime.datetime.now() # 现在的时间
# 只能调整的字段：weeks days hours minutes seconds
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=3)) # 三周后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=-3)) # 三周前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-3)) # 三天前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=3)) # 三天后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=5)) # 5小时后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-5)) # 5小时前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=-15)) # 15分钟前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=15)) # 15分钟后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=-70)) # 70秒前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=70)) # 70秒后
current_time = datetime.datetime.now()
# 可直接调整到指定的 年 月 日 时 分 秒 等
print(current_time.replace(year=1977)) # 直接调整到1977年
print(current_time.replace(month=1)) # 直接调整到1月份
print(current_time.replace(year=1989,month=4,day=25)) # 1989-04-25 18:49:05.898601
# 将时间戳转化成时间
print(datetime.date.fromtimestamp(1232132131)) # 2009-01-17
import datetime
now_time = datetime.datetime.now() # 现在的时间
# 只能调整的字段：weeks days hours minutes seconds
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=3)) # 三周后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=-3)) # 三周前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-3)) # 三天前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=3)) # 三天后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=5)) # 5小时后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-5)) # 5小时前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=-15)) # 15分钟前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=15)) # 15分钟后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=-70)) # 70秒前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=70)) # 70秒后
current_time = datetime.datetime.now()
# 可直接调整到指定的 年 月 日 时 分 秒 等
print(current_time.replace(year=1977)) # 直接调整到1977年
print(current_time.replace(month=1)) # 直接调整到1月份
print(current_time.replace(year=1989,month=4,day=25)) # 1989-04-25 18:49:05.898601
# 将时间戳转化成时间
print(datetime.date.fromtimestamp(1232132131)) # 2009-01-17
random模块
随机小数
>>> random.random() # 大于0且小于1之间的小数
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
1.6270147180533838
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
1.6270147180533838
随机整数
>>> random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数
>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数
>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数
随机选择一个返回
>>> random.choice([1,'23',[4,5]]) # #1或者23或者[4,5]
随机选择多个返回
>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
[[4, 5], '23']
[[4, 5], '23']
打乱列表顺序
>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 打乱次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]
>>> random.shuffle(item) # 打乱次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]
re模块
正则匹配
正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。
单个字符匹配
import re
# \w 与 \W
# print(re.findall('\w', '太白jx 12*() _')) # ['太', '白', 'j', 'x', '1', '2', '_']
# print(re.findall('\W', '太白jx 12*() _')) # [' ', '*', '(', ')', ' ']
# \s 与\S
# print(re.findall('\s','太白barry*(_ \t \n')) # [' ', '\t', ' ', '\n']
# print(re.findall('\S','太白barry*(_ \t \n')) # ['太', '白', 'b', 'a', 'r', 'r', 'y', '*', '(', '_']
# \d 与 \D
# print(re.findall('\d','1234567890 alex *（_')) # ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0']
# print(re.findall('\D','1234567890 alex *（_')) # [' ', 'a', 'l', 'e', 'x', ' ', '*', '（', '_']
# \A 与 ^
# print(re.findall('\Ahel','hello 太白金星 -_- 666')) # ['hel']
# print(re.findall('^hel','hello 太白金星 -_- 666')) # ['hel']
# \Z、\z 与 $ @@
# print(re.findall('666\Z','hello 太白金星 *-_-* \n666')) # ['666']
# print(re.findall('666\z','hello 太白金星 *-_-* \n666')) # []
# print(re.findall('666$','hello 太白金星 *-_-* \n666')) # ['666']
# \n 与 \t
# print(re.findall('\n','hello \n 太白金星 \t*-_-*\t \n666')) # ['\n', '\n']
# print(re.findall('\t','hello \n 太白金星 \t*-_-*\t \n666')) # ['\t', '\t']
# \w 与 \W
# print(re.findall('\w', '太白jx 12*() _')) # ['太', '白', 'j', 'x', '1', '2', '_']
# print(re.findall('\W', '太白jx 12*() _')) # [' ', '*', '(', ')', ' ']
# \s 与\S
# print(re.findall('\s','太白barry*(_ \t \n')) # [' ', '\t', ' ', '\n']
# print(re.findall('\S','太白barry*(_ \t \n')) # ['太', '白', 'b', 'a', 'r', 'r', 'y', '*', '(', '_']
# \d 与 \D
# print(re.findall('\d','1234567890 alex *（_')) # ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0']
# print(re.findall('\D','1234567890 alex *（_')) # [' ', 'a', 'l', 'e', 'x', ' ', '*', '（', '_']
# \A 与 ^
# print(re.findall('\Ahel','hello 太白金星 -_- 666')) # ['hel']
# print(re.findall('^hel','hello 太白金星 -_- 666')) # ['hel']
# \Z、\z 与 $ @@
# print(re.findall('666\Z','hello 太白金星 *-_-* \n666')) # ['666']
# print(re.findall('666\z','hello 太白金星 *-_-* \n666')) # []
# print(re.findall('666$','hello 太白金星 *-_-* \n666')) # ['666']
# \n 与 \t
# print(re.findall('\n','hello \n 太白金星 \t*-_-*\t \n666')) # ['\n', '\n']
# print(re.findall('\t','hello \n 太白金星 \t*-_-*\t \n666')) # ['\t', '\t']
重复匹配
# . ? * + {m,n} .* .*?
# . 匹配任意字符，除了换行符（re.DOTALL 这个参数可以匹配\n）。
# print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb')) # ['aab', 'a*b', 'a2b', 'a牛b']
# print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb',re.DOTALL)) # ['aab', 'a*b', 'a2b', 'a牛b']
# ？匹配0个或者1个由左边字符定义的片段。
# print(re.findall('a?b', 'ab aab abb aaaab a牛b aba**b')) # ['ab', 'ab', 'ab', 'b', 'ab', 'b', 'ab', 'b']
# * 匹配0个或者多个左边字符表达式。 满足贪婪匹配 @@
# print(re.findall('a*b', 'ab aab aaab abbb')) # ['ab', 'aab', 'aaab', 'ab', 'b', 'b']
# print(re.findall('ab*', 'ab aab aaab abbbbb')) # ['ab', 'a', 'ab', 'a', 'a', 'ab', 'abbbbb']
# + 匹配1个或者多个左边字符表达式。 满足贪婪匹配 @@
# print(re.findall('a+b', 'ab aab aaab abbb')) # ['ab', 'aab', 'aaab', 'ab']
# {m,n} 匹配m个至n个左边字符表达式。 满足贪婪匹配 @@
# print(re.findall('a{2,4}b', 'ab aab aaab aaaaabb')) # ['aab', 'aaab']
# .* 贪婪匹配 从头到尾.
# print(re.findall('a.*b', 'ab aab a*()b')) # ['ab aab a*()b']
# .*? 此时的?不是对左边的字符进行0次或者1次的匹配,
# 而只是针对.*这种贪婪匹配的模式进行一种限定:告知他要遵从非贪婪匹配 推荐使用!
# print(re.findall('a.*?b', 'ab a1b a*()b, aaaaaab')) # ['ab', 'a1b', 'a*()b']
# []: 括号中可以放任意一个字符,一个中括号代表一个字符
# - 在[]中表示范围,如果想要匹配上- 那么这个-符号不能放在中间.
# ^ 在[]中表示取反的意思.
# print(re.findall('a.b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b')) # ['a1b', 'a3b', 'a4b', 'a*b', 'arb', 'a_b']
# print(re.findall('a[abc]b', 'aab abb acb adb afb a_b')) # ['aab', 'abb', 'acb']
# print(re.findall('a[0-9]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b')) # ['a1b', 'a3b']
# print(re.findall('a[a-z]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b')) # ['aeb', 'arb']
# print(re.findall('a[a-zA-Z]b', 'aAb aWb aeb a*b arb a_b')) # ['aAb', 'aWb', 'aeb', 'arb']
# print(re.findall('a[0-9][0-9]b', 'a11b a12b a34b a*b arb a_b')) # ['a11b', 'a12b', 'a34b']
# print(re.findall('a[*-+]b','a-b a*b a+b a/b a6b')) # ['a*b', 'a+b']
# - 在[]中表示范围,如果想要匹配上- 那么这个-符号不能放在中间.
# print(re.findall('a[-*+]b','a-b a*b a+b a/b a6b')) # ['a-b', 'a*b', 'a+b']
# print(re.findall('a[^a-z]b', 'acb adb a3b a*b')) # ['a3b', 'a*b']
# . 匹配任意字符，除了换行符（re.DOTALL 这个参数可以匹配\n）。
# print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb')) # ['aab', 'a*b', 'a2b', 'a牛b']
# print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb',re.DOTALL)) # ['aab', 'a*b', 'a2b', 'a牛b']
# ？匹配0个或者1个由左边字符定义的片段。
# print(re.findall('a?b', 'ab aab abb aaaab a牛b aba**b')) # ['ab', 'ab', 'ab', 'b', 'ab', 'b', 'ab', 'b']
# * 匹配0个或者多个左边字符表达式。 满足贪婪匹配 @@
# print(re.findall('a*b', 'ab aab aaab abbb')) # ['ab', 'aab', 'aaab', 'ab', 'b', 'b']
# print(re.findall('ab*', 'ab aab aaab abbbbb')) # ['ab', 'a', 'ab', 'a', 'a', 'ab', 'abbbbb']
# + 匹配1个或者多个左边字符表达式。 满足贪婪匹配 @@
# print(re.findall('a+b', 'ab aab aaab abbb')) # ['ab', 'aab', 'aaab', 'ab']
# {m,n} 匹配m个至n个左边字符表达式。 满足贪婪匹配 @@
# print(re.findall('a{2,4}b', 'ab aab aaab aaaaabb')) # ['aab', 'aaab']
# .* 贪婪匹配 从头到尾.
# print(re.findall('a.*b', 'ab aab a*()b')) # ['ab aab a*()b']
# .*? 此时的?不是对左边的字符进行0次或者1次的匹配,
# 而只是针对.*这种贪婪匹配的模式进行一种限定:告知他要遵从非贪婪匹配 推荐使用!
# print(re.findall('a.*?b', 'ab a1b a*()b, aaaaaab')) # ['ab', 'a1b', 'a*()b']
# []: 括号中可以放任意一个字符,一个中括号代表一个字符
# - 在[]中表示范围,如果想要匹配上- 那么这个-符号不能放在中间.
# ^ 在[]中表示取反的意思.
# print(re.findall('a.b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b')) # ['a1b', 'a3b', 'a4b', 'a*b', 'arb', 'a_b']
# print(re.findall('a[abc]b', 'aab abb acb adb afb a_b')) # ['aab', 'abb', 'acb']
# print(re.findall('a[0-9]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b')) # ['a1b', 'a3b']
# print(re.findall('a[a-z]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b')) # ['aeb', 'arb']
# print(re.findall('a[a-zA-Z]b', 'aAb aWb aeb a*b arb a_b')) # ['aAb', 'aWb', 'aeb', 'arb']
# print(re.findall('a[0-9][0-9]b', 'a11b a12b a34b a*b arb a_b')) # ['a11b', 'a12b', 'a34b']
# print(re.findall('a[*-+]b','a-b a*b a+b a/b a6b')) # ['a*b', 'a+b']
# - 在[]中表示范围,如果想要匹配上- 那么这个-符号不能放在中间.
# print(re.findall('a[-*+]b','a-b a*b a+b a/b a6b')) # ['a-b', 'a*b', 'a+b']
# print(re.findall('a[^a-z]b', 'acb adb a3b a*b')) # ['a3b', 'a*b']
分组
# () 制定一个规则,将满足规则的结果匹配出来
# print(re.findall('(.*?)_sb', 'alex_sb wusir_sb 日天_sb')) # ['alex', ' wusir', ' 日天']
# print(re.findall('(.*?)_sb', 'alex_sb wusir_sb 日天_sb')) # ['alex', ' wusir', ' 日天']
| 匹配左边或者右边
# print(re.findall('alex|太白|wusir', 'alex太白wusiraleeeex太太白odlb')) # ['alex', '太白', 'wusir', '太白']
# print(re.findall('compan(y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company')) # ['ies', 'y']
# print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company')) # ['companies', 'company']
# 分组() 中加入?: 表示将整体匹配出来而不只是()里面的内容。
# print(re.findall('compan(y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company')) # ['ies', 'y']
# print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company')) # ['companies', 'company']
# 分组() 中加入?: 表示将整体匹配出来而不只是()里面的内容。
常用方法
findall
全部找到返回一个列表
print(relx.findall('a', 'alexwusirbarryeval')) # ['a', 'a', 'a']
search
只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
# print(relx.search('sb|alex', 'alex sb sb barry 日天')) # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='alex'>
# print(relx.search('alex', 'alex sb sb barry 日天').group()) # alex
# print(relx.search('alex', 'alex sb sb barry 日天').group()) # alex
match
None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match
# print(relx.match('barry', 'barry alex wusir 日天')) # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='barry'>
# print(relx.match('barry', 'barry alex wusir 日天').group()) # barry
# print(relx.match('barry', 'barry alex wusir 日天').group()) # barry
split
分割 可按照任意分割符进行分割
print(relx.split('[ ：:,;；，]','alex wusir,日天，太白;女神;肖锋：吴超')) # ['alex', 'wusir', '日天', '太白', '女神', '肖锋', '吴超']
sub
替换
# print(relx.sub('barry', '太白', 'barry是最好的讲师，barry就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。'))
# 太白是最好的讲师，太白就是一个普通老师，请不要将太白当男神对待。
# print(relx.sub('barry', '太白', 'barry是最好的讲师，barry就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。',2))
# 太白是最好的讲师，太白就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。
# print(relx.sub('([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)([a-zA-Z]+)', r'\5\2\3\4\1', r'alex is sb'))
# sb is alex
# 太白是最好的讲师，太白就是一个普通老师，请不要将太白当男神对待。
# print(relx.sub('barry', '太白', 'barry是最好的讲师，barry就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。',2))
# 太白是最好的讲师，太白就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。
# print(relx.sub('([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)([a-zA-Z]+)', r'\5\2\3\4\1', r'alex is sb'))
# sb is alex
obj = re.complie('\d{2}')
# print(obj.search('abc123eeee').group()) #12
# print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj
# print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj
命名分组
ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")
# #还可以在分组中利用?<name>的形式给分组起名字
# #获取的匹配结果可以直接用group('名字')拿到对应的值
# print(ret.group('tag_name')) #结果 ：h1
# print(ret.group()) #结果 ：<h1>hello</h1>
#
# ret = relx.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>")
# #如果不给组起名字，也可以用\序号来找到对应的组，表示要找的内容和前面的组内容一致
# #获取的匹配结果可以直接用group(序号)拿到对应的值
# print(ret.group(1))
# print(ret.group()) #结果 ：<h1>hello</h1>
# #还可以在分组中利用?<name>的形式给分组起名字
# #获取的匹配结果可以直接用group('名字')拿到对应的值
# print(ret.group('tag_name')) #结果 ：h1
# print(ret.group()) #结果 ：<h1>hello</h1>
#
# ret = relx.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>")
# #如果不给组起名字，也可以用\序号来找到对应的组，表示要找的内容和前面的组内容一致
# #获取的匹配结果可以直接用group(序号)拿到对应的值
# print(ret.group(1))
# print(ret.group()) #结果 ：<h1>hello</h1>
自定义模块
什么是模块？
1、使用python编写的代码（.py文件）
2、已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3、包好一组模块的包
4、使用C编写并链接到python解释器的内置模块
2、已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3、包好一组模块的包
4、使用C编写并链接到python解释器的内置模块
为什么要使用模块？
如果退出python解释器然后重新进入，那么之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用
模块的分类
内置模块
第三方模块
自定义模块
调用模块的方法
import
from...import...
导入模块的三件事
1、创建一个以模块命名的名称空间
2、执行这个名称空间里面的代码
3、通过此模块名.的方式引用该模块里面的内容
2、执行这个名称空间里面的代码
3、通过此模块名.的方式引用该模块里面的内容
为模块起别名
import tbjx as t
t.read1()
t.read1()
序列化模块
json模块
1、不同语言都遵循的一种数据转化格式，即不同语言都是用的特殊字符串
2、json序列化只支持部分Python数据结构：dict、list、tuple、str、int、float、True、False、None
2、json序列化只支持部分Python数据结构：dict、list、tuple、str、int、float、True、False、None
用于网络传输
dumps
序列化：将一个字典转换成一个字符串
loads
反序列化：讲一个字符串格式的字典转换成一个字典
用于文件写读
dump
接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
load
接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
其他参数
ensure_ascii
为True时，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，在dump时将ensure_ascii设置为False，存入json文件的中文即可正常显示
separators
分隔符，实际上时（item_separator,dict_separator）的一个元组，默认为（',' ,' :'）表示dictionary内keys之间用","隔开而KEY和value之间用":"隔开
sort_keys
将数据根据keys的值进行排序
json序列化存储多个数据到同一个文件中
dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a')
str1 = json.dumps(dic1)
f.write(str1+'\n')
str2 = json.dumps(dic2)
f.write(str2+'\n')
str3 = json.dumps(dic3)
f.write(str3+'\n')
f.close()
f = open('序列化',encoding='utf-8')
for line in f:
print(json.loads(line))
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a')
str1 = json.dumps(dic1)
f.write(str1+'\n')
str2 = json.dumps(dic2)
f.write(str2+'\n')
str3 = json.dumps(dic3)
f.write(str3+'\n')
f.close()
f = open('序列化',encoding='utf-8')
for line in f:
print(json.loads(line))
pickle模块
1、只能是Python语言遵循的一种数据转化格式，只能在Python语言中使用。
2、支持Python所有的数据类型包括实例化对象。
2、支持Python所有的数据类型包括实例化对象。
用于网络传输
dumps
import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic) # bytes类型
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) #字典
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic) # bytes类型
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) #字典
loads
# 还可以序列化对象
import pickle
def func():
print(666)
ret = pickle.dumps(func)
print(ret,type(ret)) # b'\x80\x03c__main__\nfunc\nq\x00.' <class 'bytes'>
f1 = pickle.loads(ret) # f1得到 func函数的内存地址
f1() # 执行func函数
import pickle
def func():
print(666)
ret = pickle.dumps(func)
print(ret,type(ret)) # b'\x80\x03c__main__\nfunc\nq\x00.' <class 'bytes'>
f1 = pickle.loads(ret) # f1得到 func函数的内存地址
f1() # 执行func函数
用于文件传输
dump
同json模块
load
同json模块
pickle序列化存储多个数据到一个文件中
dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('pick多数据',mode='wb')
pickle.dump(dic1,f)
pickle.dump(dic2,f)
pickle.dump(dic3,f)
f.close()
f = open('pick多数据',mode='rb')
while True:
try:
print(pickle.load(f))
except EOFError:
break
f.close()
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('pick多数据',mode='wb')
pickle.dump(dic1,f)
pickle.dump(dic2,f)
pickle.dump(dic3,f)
f.close()
f = open('pick多数据',mode='rb')
while True:
try:
print(pickle.load(f))
except EOFError:
break
f.close()
shelve模块
类似于字典的操作方法去操作特殊的字符串
os模块
常用的
os.getcwd()
获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir('dirname')
改变当前脚本的工作目录；相当于shell下cd
os.curdir
返回当前目录:（'.'）
os.pardir
获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2')
可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')
若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，以此类推
os.mkdir('dirname')
生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')
删除单极目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')
列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove
删除一个文件
os.rename（'oldname','newname'）
重命名文件/目录
os.stat('path/filename')
获取文件/目录信息
os.system('bash command')
运行shell命令，直接显示
os.popen('bash command').read()
运行shell命令，获取执行结果
os.environ
获取系统环境变量
os.path.abspath(path)
返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path)
将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path)
返回一个path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path)
返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾，那么就会返回空值，即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)
如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isfile(path)
如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isabs(path)
如果path是绝对路径，返回True
os.path.isdir(path)
如果path是一个存在的目录，则返回True
os.path.join(path1[,path2[, ...]])
将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)
返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path)
返回path所指向的文件或目录的最后修改时间
os.path.getsize(path)
返回path的大小
不常用的
os.sep
输出操作系统特定的路径分隔符，win下为'\\',Linus下为'/'
os.linesep
输出当前平台使用的行终止符，win下为'\t\n',Linus下为'\n'
os.pathsep
输出用于分割文件路径的字符串 win下为；,Linus下为：
os.name
输出字符串指示当前适用平台 win->'nt'; Linux->'posix'
os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息的结构说明
stat 结构：
st_mode: inode保护模式
st_ino: inode节点号
st_dev: inode驻留的设备
st_nlink: inode的链接数
st_uid: 所有者的用户ID
st_gid：所有者的组ID
st_size：普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据
st_atime：上次访问的时间
st_mtime：最后一次修改的时间
st_ctime：有操作系统报告的'ctime'。
sys模块
sys.argv
命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)
退出程序，正常退出时exit(),错误退出sys.exit(1)
sys.version
获取Python解释程序的版本信息
sys.path
返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform
返回操作系统平台名称
hashlib模块
hashlib的特征以及使用要点
1、bytes类型数据-->通过hashlib算法-->固定长度的字符串
2、不同的bytes类型数据转化成的结果一定不同
3、相同的bytes类型数据转化成的结果一定相同
4、此转化过程不可逆
2、不同的bytes类型数据转化成的结果一定不同
3、相同的bytes类型数据转化成的结果一定相同
4、此转化过程不可逆
密码加密
普通加密
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123456'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
# 计算结果如下：
'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
# 验证：相同的bytes数据转化的结果一定相同
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123456'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
# 计算结果如下：
'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
# 验证：不相同的bytes数据转化的结果一定不相同
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('12345'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
# 计算结果如下：
'827ccb0eea8a706c4c34a16891f84e7b'
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123456'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
# 计算结果如下：
'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
# 验证：相同的bytes数据转化的结果一定相同
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123456'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
# 计算结果如下：
'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
# 验证：不相同的bytes数据转化的结果一定不相同
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('12345'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
# 计算结果如下：
'827ccb0eea8a706c4c34a16891f84e7b'
加盐加密
固定的盐
ret = hashlib.md5('xx教育'.encode('utf-8')) # xx教育就是固定的盐
ret.update('a'.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())
ret.update('a'.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())
动态的盐
username = '太白金星666'
ret = hashlib.md5(username[::2].encode('utf-8')) # 针对于每个账户，每个账户的盐都不一样
ret.update('a'.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())
ret = hashlib.md5(username[::2].encode('utf-8')) # 针对于每个账户，每个账户的盐都不一样
ret.update('a'.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())
文件一致性校验
def file_check(file_path):
with open(file_path,mode='rb') as f1:
sha256 = hashlib.sha256()
while 1:
content = f1.read(1024)
if content:
sha256.update(content)
else:
return sha256.hexdigest()
print(file_check('pycharm-professional-2019.1.1.exe'))
with open(file_path,mode='rb') as f1:
sha256 = hashlib.sha256()
while 1:
content = f1.read(1024)
if content:
sha256.update(content)
else:
return sha256.hexdigest()
print(file_check('pycharm-professional-2019.1.1.exe'))
collections模块
在内置数据类型（dict、list、set、tupel）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型
1、namedtuple:生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2、deque:双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3、Counter:计数器，主要用来计数
4、OrderedDict：有序字典
5、defaultdict:带有默认值的字典
2、deque:双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3、Counter:计数器，主要用来计数
4、OrderedDict：有序字典
5、defaultdict:带有默认值的字典
namedtuple
查找坐标
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
deque
为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适用于队列
>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
OrdderedDict
在对字典做迭代时无法确定键的值时用
>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
defaultdict
使用字典时,如果引用的key不存在，就会抛出KeyError，如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'
Counter
Counter类的目的是用来跟踪值得出现次数。是一个无序得容器类型，以字典得键值对形式存储，其中元素作为key,其计数作为value.计数值可以是任意得lnterger(包括0和负数)。Counter类和其他语言得bags或multisets很相似。
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
logging模块
函数式简单配置
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
日志级别等级
CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG
logging.basicConfig() 函数中可通过具体参数来
更改logging模块默认行为，可用参数有
更改logging模块默认行为，可用参数有
filename
用指定得文件名创建FiledHandler,这样日志会被储存在指定得文件中
filemode
文件打开方式，在指定了filename是使用这个参数，默认值为'a'还可以指定为'w'
format
指定handler使用得日志显示格式
%(name)s
Logger的名字
%(levelno)s
数字形式的日志级别
%(levelname)s
文本形式的日志格式
%(pathname)s
调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s
调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s
调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s
调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d
调用日志输出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'2020-10-17 17：42：32，869' 逗号后面是毫秒
%(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
datefmt
指定日期时间格式
level
设置rootlogger的日志级别
stream
用指定的stream创建StreamHandler.可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件（f=open('test.log','w')）
logger配置文件
import os
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 开始
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录
logfile_name = 'all2.log' # log文件名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {},
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path, # 日志文件
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态
if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 开始
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录
logfile_name = 'all2.log' # log文件名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {},
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path, # 日志文件
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态
if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()
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