Python17个常用内置模块总结
1、getpass
2、os
3、sys
4、subprocess
5、hashlib
6、json
7、pickle
8、shutil
9、time
10、datetime
11、re
12、random
13、configparser
14、traceback
15、yaml
16、itertools
17、logging
1、getpass模块详解
pwd = getpass.getpass("请输入密码：") #输入密码不可见
yh = getpass.getuser() #显示当前登录系统用户名;
2、os模块
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，依此类推
os.mkdir('dirname') #生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') #删除单级空目录，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.sep #输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep #输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep #输出用于分割文件路径的字符串
os.name #输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") #运行shell命令，直接显示
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.isabs(path) #如果path是绝对路径，返回True
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.isdir(path) #如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
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存取时间
os.path.getmtime(path) #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
3、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(0)
sys.version #获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint #最大的Int值
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
sys.stdout.write('please:')
val = sys.stdin.readline()[:-1]
4、subprocess模块
执行系统命令
os.system
commands.* --废弃，3.x中被移除
result = commands.getoutput('cmd')
以上执行shell命令的相关的模块和函数的功能均在 subprocess 模块中实现，并提供了更丰富的功能。
call
执行命令，返回状态码
ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False)
ret = subprocess.call("ls -l", shell=True)
shell = True ，允许 shell 命令是字符串形式
check_call
执行命令，如果执行状态码是 0 ，则返回0，否则抛异常
subprocess.check_call(["ls", "-l"])
subprocess.check_call("exit 1", shell=True)
check_output（此下两条命令在2.6执行失败，要是2.7应该才可以）
执行命令，如果状态码是 0 ，则返回执行结果，否则抛异常
subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"])
subprocess.check_output("exit 1", shell=True)
subprocess.Popen(...)
用于执行复杂的系统命令
参数：
args： #shell命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
bufsize： #指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 系统缓冲
stdin, stdout, stderr： #分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
preexec_fn： #只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用
close_sfs： #在windows平台下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
shell： #同上
cwd： #用于设置子进程的当前目录
env： #用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
universal_newlines： #不同系统的换行符不同，True -> 同意使用 \n
startupinfo与createionflags #只在windows下有效
将被传递给底层的CreateProcess()函数，用于设置子进程的一些属性，如：主窗口的外观，进程的优先级等等
import subprocess
ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"])
ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True)
5、hashlib模块
用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法
import hashlib
# ######## md5 ########
hash = hashlib.md5()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
# ######## sha1 ########
hash = hashlib.sha1()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
# ######## sha256 ########
hash = hashlib.sha256()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
# ######## sha384 ########
hash = hashlib.sha384()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
# ######## sha512 ########
hash = hashlib.sha512()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。
import hashlib
# ######## md5 ########
hash = hashlib.md5('898oaFs09f')
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
还不够吊？python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密
import hmac
h = hmac.new('wueiqi')
h.update('hellowo')
print h.hexdigest()
6,7、json 和 pickle
用于序列化的两个模块
json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle
>>> import pickle
>>> data = {'k1' : 123, 'k2' : 'hello'}
>>> p_str = pickle.dumps(data) #序列化
>>> print p_str
>>> loadsed = pickle.loads(p_str) #反序列化
>>> print loadsed
序列化到文件
>>> li = ['wsyht',11,22,'ok','yes']
>>> pickle.dump(li,open('test.txt','w')) #序列化到文件
>>> pickle.load(open('test.txt')) #从文件反序列化出来
json
>>> import json
>>> data = {'k1':123,'k2':'abc'}
>>> str = json.dumps(data)
>>> stt= json.loads(str)
序列化到文件
>>> li = ['wsyht',11,22,'ok','yes']
>>> json.dump(li,open('test.txt','w')) #序列化到文件
>>> json.load(open('test.txt')) #从文件反序化出来
8、shutil模块
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如：www =>保存至当前路径
如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/
format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
owner： 用户，默认当前用户
group： 组，默认当前组
logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test')
#将 /mnt下的文件打包放置 /tmp目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/www", 'gztar', root_dir='/mnt') #2.6用不了，2.7或许可以
类似于高级API，而且主要强大之处在于其对文件的复制与删除操作更是比较支持好。
相关API介绍
copyfile(src, dst)
从源src复制到dst中去。当然前提是目标地址是具备可写权限。抛出的异常信息为
IOException. 如果当前的dst已存在的话就会被覆盖掉。
copyfile( src, dst) 从源src复制到dst中去。当然前提是目标地址是具备可写权限。抛出的异常信息为IOException. 如果当前的dst已存在的话就会被覆盖掉
copymode( src, dst) 只是会复制其权限其他的东西是不会被复制的
copystat( src, dst) 复制权限、最后访问时间、最后修改时间
copy( src, dst) 复制一个文件到一个文件或一个目录
copy2( src, dst) 在copy上的基础上再复制文件最后访问时间与修改时间也复制过来了，类似于cp –p的东西
copy2( src, dst) 如果两个位置的文件系统是一样的话相当于是rename操作，只是改名；如果是不在相同的文件系统的话就是做move操作
copytree(olddir,newdir,True/Flase) 把olddir拷贝一份newdir，如果第3个参数是True，则复制目录时将保持文件夹下的符号连接，如果第3个参数是False，则将在复制的目录下生成物理副本来替代符号连接
shutil.rmtree("te") 删除一个目录
import shutil
shutil.copyfile('f:/temp.txt', 'f:/os.txt') #复制文件
shutil.copytree('f:/temp', 'f:/os') #复制目录
# ######## zip的用法 ########
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile
# 压缩
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
z.write('a.log') #压缩包写入a.log
z.write('data.data') #写入data文件
z.close()
# 解压
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
z.extractall()
z.close()
9、time模块
三种表示主式：
1、时间戳 1970年1月1日后的秒
2、元组包含了：年、日、星期等...time.struct_time
3、格式化的字符串 2014-11-11 11:11 print time.time()
#时间戳形式存在
print time.time()
print time.mktime(time.localtime()) #print (time.localtime())此为元组形式，这一整句意思是把元组形式转化成时间戳形式
#元组形式存在
print time.gmtime() #可加时间戳参数
print time.localtime() #可加时间戳参数
print time.strptime('2014-11-11','%Y-%m-%d') #字符串形式转换成元组形式
#字符串形式存在
print time.strftime('%Y-%m-%d') #默认当前时间，必须记住，工作中用得最多
print time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime()) #默认当前时间
print time.asctime()
print time.asctime(time.localtime())
print time.ctime(time.time())
时间的三种表示方式演示
>>> import time
>>> print time.time()
1469014348.5 #秒，时间戳的方式
>>> print time.gmtime()
time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=7, tm_mday=20, tm_hour=11, tm_min=25, tm_sec=53, tm_wday=2, tm_yday=202, tm_isdst=0)
>>> print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
2016-07-20 19:36:16
10、datetime模块
import datetime
'''
datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day
datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond
datetime.datetime：表示日期时间
datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度
timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])
strftime("%Y-%m-%d")
'''
import datetime
print datetime.datetime.now()
print datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5)
11、re模块
compile
match search findall
group groups
正则表达式常用格式：
字符：\d \w \t .
次数：* + ? {m} {m,n}
示例：
#!#/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import re
result1 = re.match('\d+', '1afsfweasfcxvsfd123') #在你给的字符串起始位置去匹配,\d从数字开始找，+表示一个到多个
if result1: #当result1等于True的时候，就是匹配，如果匹配就输出里面的内容
print result1.group() #用group方法把他匹配的内容输出出来
else:
print 'nothing'
result2 = re.search('\d+', 'alsfj3af') #在整个内容里面去匹配，\d从数字开始找，+表示一个到多个
if result2:
print result2.group() #用group方法把他匹配的内容输出出来
result3 = re.findall('\d+', 'asfaf11sf22lj33') #只要匹配全都拿出来
print result3
com = re.compile('\d+')
print com.findall('asfaf11sf22lj33')
result5 = re.search('(\d+)\w*(\d+)','aasflsjfa12aaljsf22lj13bb')
print result5.group() #所有匹配内容输出
print result5.groups() #只把括号\d，也就是组里面的内容输出
result6 = re.search('a{3,5}','aaaaaa') #匹配3到5次的aaaaa输出出来
print result6.group()
总结：
match：只在第一个字符串开始找，如果没有匹配，则不再继续找，如果第一个字符串中有，则只输出第一个
searh: 在所有内容里找，直到找到为止，但只输出找到的第一个
findall：把所有找到的匹配的内容，都通过列表的形式打印出来
compile: 编译之后再去匹配，这样可以加快匹配的速度
group: 把他匹配的内容输出出来
groups：分组
匹配的字符：
\d：表示数字的意思
\w: 代表下划线，字母，数字
\t：制表符，除了回车以外的所有字符
匹配的次数：
* 大于等于0，0到多个
+ 大于等于1，1个到多个
? 0或1
{m} 次数，如a{6}，出现6次a的进行匹配
{m,n} 如a{3,7} 出现3到7次的就进行匹配
例子1：
法1
>>> ip = '12.23.84.dsfa.23s.3234~lsjfw+23sfaf192.168.32.43_w342d~@#9436'
>>> import re
>>> re.findall('[0-9]{1,3}',ip)
['12', '23', '84', '23', '323', '4', '23', '192', '168', '32', '43', '342', '943', '6']
>>> re.findall('[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}',ip)
['12.23', '192.168', '32.43']
>>> re.findall('[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}',ip)
['12.23.84', '192.168.32']
>>> re.findall('[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}',ip)
['192.168.32.43']
法2:
>>> re.findall('(\d+)',ip)
['12', '23', '84', '23', '3234', '23', '192', '168', '32', '43', '342', '9436']
>>> re.findall('(\.+\d+){1,3}',ip)
['.84', '.23', '.3234', '.43']
>>> re.findall('(?:\.+\d+){1,3}',ip) #?:表示匹配括号的那一组数据，必须连着
['.23.84', '.23', '.3234', '.168.32.43']
>>> re.findall('[0-9]{1,3}(?:\.+\d+){3}',ip)
['192.168.32.43']
法3：
>>> re.findall('(?:\d+\.+){3}\d{1,3}',ip)
['192.168.32.43']
法4：
>>> re.findall('(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}',ip)
['192.168.32.43']
12、random模块
import random
print random.random()
print random.randint(1,2)
print random.randrange(1,10)
随机验证码实例：
import random
checkcode = ''
for i in range(4):
current = random.randrange(0,4)
if current != i:
temp = chr(random.randint(65,90))
else:
temp = random.randint(0,9)
checkcode += str(temp)
print checkcode
13、ConfigParser模块
用于对特定的配置进行操作，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。
1.读取配置文件
-read(filename) 直接读取ini文件内容
-sections() 得到所有的section，并以列表的形式返回
-options(section) 得到该section的所有option
-items(section) 得到该section的所有键值对
-get(section,option) 得到section中option的值，返回为string类型
-getint(section,option) 得到section中option的值，返回为int类型
2.写入配置文件
-add_section(section) 添加一个新的section
-set( section, option, value) 对section中的option进行设置
需要调用write将内容写入配置文件。
[root@test1 mnt]# cat data.txt
[sec_a]
a_key1 = 20
a_key2 = 10
[sec_b]
b_key1 = 121
b_key2 = b_value2
b_key3 = $r
b_key4 = 127.0.0.1
>>> import ConfigParser
>>> cf = ConfigParser.ConfigParser()
>>> cf.read("data.txt")
['data.txt']
>>> secs = cf.sections() #获得所有区域
>>> print 'sections:', secs
sections: ['sec_b', 'sec_a']
>>> opts = cf.options("sec_a")
>>> print 'options:', opts
options: ['a_key1', 'a_key2']
>>>
>>> for sn in secs:
... print cf.options(sn) #打印出每个区域的所有属性
...
['b_key4', 'b_key1', 'b_key2', 'b_key3']
['a_key1', 'a_key2']
>>> str_val = cf.get("sec_a", "a_key1")
>>> int_val = cf.getint("sec_a", "a_key2")
>>> print "value for sec_a's a_key1:", str_val
value for sec_a's a_key1: 20
>>> print "value for sec_a's a_key2:", int_val
value for sec_a's a_key2: 10
>>> cf.set("sec_b", "b_key3", "new-$r")
>>> cf.set("sec_b", "b_newkey", "new-value")
>>> cf.add_section('a_new_section')
>>> cf.set('a_new_section', 'new_key', 'new_value')
>>> cf.write(open("data.txt", "w"))
>>> cf.has_section('a_new_section') #判断存不存在[sec_a]
True
>>> cf.remove_section('sec_a') #删除[sec_a]
True
>>> cf.has_section('a_section') #判断存不存在[sec_a]
False
>>> cf.write(open("data.txt", "w"))
14、traceback模块
[root@test1 mnt]# cat test.py
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import traceback
try:
1/0
except Exception,e:
#print e
traceback.print_exc(file=open('tb.txt','w+'))
else:
print 'success'
15、yaml模块的使用
yaml在python上的具体实现：PyYaml
将yaml写成配置脚本test.yaml ,以下介绍如何读写yaml配置。
使用python的yaml库PyYAML。http://pyyaml.org/
安装到python lib下后就可以正常使用了。
#加载yaml
import yaml
f = open('test.yaml') #读取文件
x = yaml.load(f) #导入
print x
f.close()
import yaml
f = open('d:/newtree.yaml', "w")
yaml.dump(dataMap, f)
f.close()
16、itertools模块的使用
[root@test1 mnt]# cat test.py
# ######## count(1) ########
import itertools
natuals = itertools.count(1) #count创建无限个迭代器
for n in natuals:
print n
# ######## cycle() ########
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：
>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
... print c
# ######## repeat() ########
repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：
>>> ns = itertools.repeat('A', 10)
>>> for n in ns:
... print n
...
打印10次'A'
# ######## takewhile() ########
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> for n in ns:
... print n
...
打印出1到10
# ######## chain() ########
for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
print c
# 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
# ######## groupby() ########
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
... print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢？
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']
# ######## groupby() ########
实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素'A'和'a'都返回相同的key：
>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
... print key, list(group)
...
A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']
# ######## imap() ########
>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):
... print x
itertools
阅读: 5044
Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：
>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
... print n
...
1
2
3
...
因为count()会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：
>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
... print c
...
'A'
'B'
'C'
'A'
'B'
'C'
...
同样停不下来。
repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：
>>> ns = itertools.repeat('A', 10)
>>> for n in ns:
... print n
...
打印10次'A'
无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> for n in ns:
... print n
...
打印出1到10
itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：
chain()
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：
for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
print c
# 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
... print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢？
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']
实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素'A'和'a'都返回相同的key：
>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
... print key, list(group)
...
A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']
imap()
imap()和map()的区别在于，imap()可以作用于无穷序列，并且，如果两个序列的长度不一致，以短的那个为准。
>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):
... print x
注意imap()返回一个迭代对象，而map()返回list。当你调用map()时，已经计算完毕：
>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r # r已经计算出来了
[1, 4, 9]
当你调用imap()时，并没有进行任何计算：
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r
<itertools.imap object at 0x103d3ff90>
# r只是一个迭代对象
itertools
阅读: 5044
Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：
>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
... print n
...
1
2
3
...
因为count()会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：
>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
... print c
...
'A'
'B'
'C'
'A'
'B'
'C'
...
同样停不下来。
repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：
>>> ns = itertools.repeat('A', 10)
>>> for n in ns:
... print n
...
打印10次'A'
无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> for n in ns:
... print n
...
打印出1到10
itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：
chain()
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：
for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
print c
# 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
... print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢？
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']
实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素'A'和'a'都返回相同的key：
>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
... print key, list(group)
...
A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']
imap()
imap()和map()的区别在于，imap()可以作用于无穷序列，并且，如果两个序列的长度不一致，以短的那个为准。
>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):
... print x
...
10
40
90
注意imap()返回一个迭代对象，而map()返回list。当你调用map()时，已经计算完毕：
>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r # r已经计算出来了
[1, 4, 9]
当你调用imap()时，并没有进行任何计算：
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r
<itertools.imap object at 0x103d3ff90>
# r只是一个迭代对象
必须用for循环对r进行迭代，才会在每次循环过程中计算出下一个元素：
>>> for x in r:
... print x
...
1
4
9
这说明imap()实现了“惰性计算”，也就是在需要获得结果的时候才计算。类似imap()这样能够实现惰性计算的函数就可以处理无限序列：
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, itertools.count(1))
>>> for n in itertools.takewhile(lambda x: x<100, r):
... print n
17、logging模块
用于便捷记录日志且线程安全的模块
import logging
logging.basicConfig(filename='log.log',
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
level=5)
logging.debug('debug')
logging.info('info')
logging.warning('warning')
logging.error('error')
logging.critical('critical')
logging.log(10,'log')
对于等级：
CRITICAL = 50
FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30
WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0
原文地址：https://blog.51cto.com/yht1990/1845737
python常用函数，模块大全
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/80048400
https://blog.csdn.net/qq_40674583/article/details/81940974
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43316619
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/80081423