模块 | 易学教程

常用模块：

1 collections模块：

这个模块涉及到python的一些数据类型，常见的数据类型有如字符串，整数，列表，元祖，字典等‘’

队列：先进先出

堆栈：先进后出

队列的设定

 import queue ：队列 队列不能插队
 q = queue.Queue():   创建一个对列
 方法：
 q.put(5)   放值
  q.get ()   取值      -----当没值返回时会阻塞
   q.size()   判断大小，判断里面是否还有值

collections 模块相关的方法

　　1 namedtuple 可命名元祖用来表示坐标例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

from collections import namedtuple
pot = namedtuple('point',['x','y'])
p = pot(1,2)
print(p.x)
print(p.y)
print(p)可用在，坐标，花色牌等

　　2 deque 双端队列：可以从两头存取数字，也可以按索引插入数据

双端队列： 只能从两端取值，
from  collections  import  deque
方法：
  deque.append  : 从后面放数据
  deque.appendleft  :从前面放数据
  deque.pop() : 从后面取数据
   deque.popleft() :从前面取数据
   deque.insert()  ：插入数据

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

　　3ordereddict：有序字典，保持key的有序

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

复制代码
>>> 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)])

defaultdict 默认

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中

即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:
    if value>66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)

使用dict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'
复制代码

3counter() 对一个字符串进行计算，计算字符串里面个元素的个数

c = counter('sssdfhwykf')
print(c)

4 time 模块时间模块

三种表现格式：

(1)时间戳(timestamp) ：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。

(2)格式化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’

print(time,strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) :

%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 本地完整星期名称
%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

日期格式符号

(3)元组(struct_time) ：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天等）

索引（Index）	属性（Attribute）	值（Values）
0	tm_year（年）	比如2011
1	tm_mon（月）	1 - 12
2	tm_mday（日）	1 - 31
3	tm_hour（时）	0 - 23
4	tm_min（分）	0 - 59
5	tm_sec（秒）	0 - 60
6	tm_wday（weekday）	0 - 6（0表示周一）
7	tm_yday（一年中的第几天）	1 - 366
8	tm_isdst（是否是夏令时）	默认为0

首先，我们先导入time模块，来认识一下python中表示时间的几种格式：

#导入时间模块
>>>import time

#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804

#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'

#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)

几种格式之间的转换

时间戳和结构化时间转换

时间戳和结构化时间转换
 t = time.time()
time.localtime(t)
print(time.gmtime(t))

t1 = time.localtime()
print(time.mktime(t1))

格式化与结构化转换：
print(time.strptime("2000-12-31","%Y-%m-%d"))

print(time.strftime())

#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串
>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
>>>time.asctime()
'Mon Jul 24 15:18:33 2017'

#时间戳 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.ctime(时间戳)  如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串
>>>time.ctime()
'Mon Jul 24 15:19:07 2017'
>>>time.ctime(1500000000)
'Fri Jul 14 10:40:00 2017' 
复制代码

5 random 随机模块

>>> import random
#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
#恒富：发红包

#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


#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，返回的个数为函数的第二个参数
>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
[[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]

练习：生成随机验证码

# import random
# 
# def v_code():
# 
#     code = ''
#     for i in range(5):
# 
#         num=random.randint(0,9)    #取0-9 之间整数
#         alf=chr(random.randint(65,90))   #取字母
#         add=random.choice([num,alf])
#         code="".join([code,str(add)])
# 
#     return code
# 
# print(v_code())

View Code

6 sys模块

sys模块：和python解释器交互的模块
方法
sys.platform 返回操作系统名称
sys.version python解释器版本
sys.exit() 退出程序，正常退出0 错误退出1
sys.path, 返回模块的搜索路径
sys.argv()

7os模块

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.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.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.path
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访问时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小

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: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。

stat 结构:

博客

https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7228075.html#_label15

序列化模块

序列化：都是转向一个字符串的数据类型

从字符串转为其他数据类型的过程是反序列化过程

1 json模块：通过序列化格式，将其它数据类型转为字符串，这个模块只支持一部分数据类型的转换，

　　方法：

　　　　dumps：序列化方法

　　　　loads：反序列化方法

#序列化
import json
dic = {'a':1,'b':2}
str_d = json.dumps(dic)
print(type(dic),dic)    #<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}
print(type(str_d),str_d)  #<class 'str'> {"a": 1, "b": 2}

#反序列化
dic_d = json.loads(str_d)
print(type(dic_d),dic_d)   #<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}

实例

　　dump和load与dumps，loads不同，dumps和loads 是直接在内存中进行转换，而dump和load只能在文件中进行转换

import json
dic = {'a':1,'b':2}
ff = open('ff','w',encoding='utf-8')
json.dump(dic,ff,ensure_ascii=False)                    #写入到文件中
ff.close()

#反序列化
fff = open('ff')
ret = json.load(fff)
fff.close()
print(type(ret),ret)   #<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}   从文件中读取转换

实例

2pickle模块：它与json用法一样，但它支持所有python的数据类型的转化

　　方法与json的一样，dumps loads dump load

3shelve 模块：通过文件句柄进行操作，操作简单

　　方法 open（）

import shelve
# ff = shelve.open("ff1")
# ff['key'] = {'int':10,'flot':22,'str':'smple'}
# ff.close()
#会产生三个文件  ff1.bak  ff1.dat  ff1.dir

ff = shelve.open("ff1")
ret = ff['key']   # 从文件中直接读取
ff.close()
print(ret)

实例

博客：www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7228075.html#_label9

来源：https://www.cnblogs.com/huxl1/p/10934531.html

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文件目录

ctime

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