常用模块

re模块常用方法：

　　import re

　　ret = re.findall('a','qas fds asfwa')   #返回所有满足条件的结果，放在列表里
　　print(ret)　　#结果：['a','a','a']

　　ret = re.search('a','qas fds asfwa').group()  #只找到第一个符合匹配的然后返回，一定要加group返回匹配的字符串，如果没有则返回None  结果：a

　　ret = re.match('a','abc').group()  #跟search差不多，不过只在字符串开始处进行匹配，开头不是会报错　 结果：a

　　ret = re.split('[ab]','abcd')    #先按'a'分割得到''和'bcd'，在对''和‘bcd’分别按'b'分割   结果：['','','cd']

　　ret = re.sub('\d','H','fdsf32cs3fds1' ,2)  #将数字替换成 ’H'，只替换前2个值，不写则全部替换

　　ret = re.subn('\d','H','fdsf32cs3fds1' )  #返回的是元组，不写值替换所有

　　obj = re.compile('\d{3}')　　　　#编译成一个正则表达式对象，匹配连续3个数字，可以多次调用这个对象
　　ret = obj.search('a324e')　　　　#正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串
　　print(ret.group())　　　　　　#需要用group（），结果：324

　　ret = re.finditer('\d','afd2312a')　　#返回一个迭代器，里面存放匹配结果
　　print(ret)　　　　　　　　　　　　#内存地址
　　print(next(ret).group())　　　　　　#查看第一个结果
　　print(next(ret).group())　　　　　　#查看第二个结果
　　print([i.group() for i in ret])  　　　　#查看剩余的左右结果

 

findall的优先级查询：

　　ret = re.findall('www.(badi|sohu).com','www.sohu.com')　
　　print(ret)　　　　　 #结果：['sohu']   因为findall会优先把匹配结果组里内容返回，如果想要匹配结果，取消权限即可
　　ret = re.findall('www.(?:badi|sohu).com','www.sohu.com')
　　print(ret)　　　　　#结果：['www.sohu.com']

split的优先级查询：

　　ret = re.split('\d+','asdf2fa43fd')　　
　　print(ret)　　#结果：['asdf', 'fa', 'fd']

　　ret = re.split('(\d+)','asdf2fa43fd')
　　print(ret)　　#结果：['asdf', '2', 'fa', '43', 'fd']

　　在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的，

　　没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项，

　　这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。

 

 collections模块：

　　在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上增加了额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等

　　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：计算器，主要用来计数

　　4.OrderedDict：有序字典

　　5.defaultdict：带有默认值的字典

namedtuple

　　设置一个坐标，设置x,y，传值时必须传2个值。

from collections import namedtuple
point = namedtuple('point',['x','y'])
p = point(1,2)
print(p.x)
print(p.y)

deque

　　deque是双向列表，可以插入和删除操作，适合用于队列和栈。

from collections import deque
q = deque([])
q.append('x')　　　　　　#从后面放入
q.appendleft('y')　　　　#从前面放入
q.insert(1,'z')　　　　　 #从中间第几个索引前放
print(q.pop())　　　　　　#从后面输出
print(q.popleft())　　　　#从前面输出
print(q)　　　　　　　　　　

OrderedDict

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

　　要保持Key的顺序，可以用这个字典。

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict([('a',1),('c',2),('b',3)])
print(d)#如果要往ordereddict字典里插入，也会按照顺序插入
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['c'] = 3
print(od.keys())

defaultdict

[11, 22, 33,44,55,77,88,99,90] 把列表中大于66的放入字典k1中，小于66的放入字典k2中

from collections import defaultdict
l = [11, 22, 33,44,55,77,88,99,90]
my_dic = defaultdict(list)
def func():
    for i in l:
        if i > 66:
            my_dic['k1'].append(i)
        else:
            my_dic['k2'].append(i)
func()
print(my_dic)

 　　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，就可以用这个

from collections import defaultdict
d = defaultdict(lambda : 'None')
d['key1'] = 'abc'
print(d['key1'])
print(d['key2'])

Counter

　　用途：告诉你在这个字符串中这个字母有几个。

　　Counter({'a': 4, 'f': 4, 'd': 3, 's': 1})   #a有4个，f有4个，d有3个，s有1个

from collections import Counter
c = Counter('adfsafdfafda')
print(c)

时间模块time

　　常用方法：

　　　　1.time.sleep(secs)  #睡几秒

　　　　2.time.time()   #获取当前时间戳

 

　　表示时间的三种方式

　　　　在python中，通常有这三种方式来表示时间：时间戳、元组（struct_time）、格式化时间字符串。

　　　　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：2000:12:24　　

%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

　　　　3.元组(struct_time):struct_time元组共有9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

 　　时间模块的三种格式

import timeprint(time.time())
#1515573303.2250295
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))
#2018-01-10 16:35:03
print(time.localtime())
#time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=1, tm_mday=10, tm_hour=16, tm_min=35, tm_sec=3, tm_wday=2, tm_yday=10, tm_isdst=0)

　　总结：时间戳是计算机能够识别的时间，时间字符是人能够看懂的时间，元组则是用来操作时间的 

几种格式之间的转换：

#时间戳 ---> 结构化时间#time.gmtime   UTC时间#time.localtime 当地时间print(time.gmtime(1515573303))print(time.localtime(1515573303))#结果化时间 ---> 时间戳time_tuple = time.localtime(1515573303)print(time.mktime(time_tuple))

#结构化时间 ---> 字符串时间print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime(1515573303)))
#字符串时间 ---> 结构化时间
print(time.strptime('2018-01-10','%Y-%m-%d'))

#结构化时间 ---> 时间字符串print(time.asctime(time.localtime(1515573303)))print(time.asctime())#时间字符串 ---> 结构化时间print(time.ctime())print(time.ctime(1515573303))

 RANDOM模块

　　

import random
#随机小数
print(random.random())     #大于0且小于1之前的小数
print(random.uniform(1,3))　#大于1小于3的小数#随机整数print(random.randint(1,5))　　　　 #大于等于1且小于等于5之间的整数print(random.randrange(1,10,2))　 #大于等于1且小于10之间的奇数#随机返回print(random.choice([1,'23',[4,5]]))　　  #随机返回，可以为列表print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))　　#随机返回任意2个元素

#打乱列表顺序（洗牌）

l = [1,3,5,7,9]print(random.shuffle(l))print(l)print(random.shuffle(l))print(l)

　　写一个4位随机英文数字的验证码 ：

def func():
    code = ''
    for i in range(4):
        num = random.randint(0,9)
        alt = chr(random.randint(65,90))
        add = random.choice([num,alt])
        code = ''.join([code,str(add)])
    return code
print(func())

OS模块

　　与操作系统交互的一个接口

print(os.getcwd())　　#获取当前python所在的目录
os.chdir(r'C:\Users\70775\PycharmProjects\start')　　#cd 进入某个目录print(os.curdir)　　  #获取当前目录（.）print(os.pardir)　　　#获取当前目录的父目录（..）os.makedirs('ss/aa')　　　　#在当前目录下创建一个ss目录，在ss目录下创建aa目录 （mkdir -p ）os.removedirs('ss/aa')　　  #删除ss目录下的aa目录，如果aa上一级目录为空则一起删除，直到有文件停止os.mkdir('ss')　　　　#创建单级目录os.rmdir('ss')　　　　#删除这个目录print(os.listdir(os.getcwd()))　　#查找目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件os.remove('stat')　　　　　　　　#删除一个文件os.rename('file','stat')　　　　#文件改名，file更为statprint(os.sep)　　　　#输出当前平台的路径分隔符，windows下为\ linnux下为/print(os.linesep)　　#输出当前平台的行终止符，windows下为\t\n  linux下为\nprint(os.pathsep)　　#输出当前平台分割文件路径的字符串，windows下为; linux下为:print(os.name)　　　　#输出当前平台操作系统接口，windows下为nt linux下为posixos.system("bash command")　　　　　　#使用shell命令os.popen('bash command').read()　　#运行shell命令，获取执行结果print(os.environ)　　　　　　　　　　 #获取系统环境变量print(os.stat(os.getcwd()))　　　　  #文件或目录详细信息

os.pathprint(os.path.abspath(os.getcwd()))　　　　#输出规范化路径print(os.path.split(os.getcwd()))　　　　　　#路径切割，分成目录和文件名print(os.path.basename(os.getcwd()))　　　　#路径切割的第一部分 目录路径print(os.path.dirname(os.getcwd()))　　　　 #路径切割的第二部分  文件路径 print(os.path.exists(os.getcwd()))　　　　　　　　 #路径是规范径返回True，不是返回Falseprint(os.path.isabs(os.getcwd()))　　　　　　　　  #路径是绝对路径返回True，不是返回Falseprint(os.path.isfile('file'))　　　　　　　　　　　 #路径是文件返回True，不是返回Falseprint(os.path.isdir('file'))　　　　　　　　　　　　 #路径是目录返回True，不是返回Falseprint(os.path.join('path1','path2','path3'))     #第1个写绝对路径目录，后面写1下的子目录或文件print(os.path.getatime('file'))　　　　　　　　　 　#输出文件最后访问时间print(os.path.getmtime('file'))　　　　　　　　　　 #输出文件最后的修改时间print(os.path.getsize('file'))　　　　　　　　　　  #返回文件大小

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: 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）。

 sys模块

　　sys模块是与python解释器交互的一个接口

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),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

import sys
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit as e:
    print(e)

序列化模块

　　将原本的字典、列表、元组等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。

　　序列化的目的：

　　　　1.以某种存储形式使自定义对象持久化。

　　　　2.将对象从一个地方传递到另一个地方。

　　　　3.使程序更具维护性

　　常用的序列化模块分为：json、 pickle 、shelve

　　　　json模块：

　　　　　　优点：通用的序列化格式，很多语言通用。

　　　　　　缺点：只有很少一部分数据类型能够通过Json转化成字符串。（数字，字符串，列表，字典，元组）

　　　　pickle模块：

　　　　　　优点：所有的python中的数据类型都可以转化成字符串形式。

　　　　　　缺点：内容只有python能理解，且部分反序列化依赖python代码和库。

　　　　shelve模块：

　　　　　　优点：使用句柄直接操作，非常方便。

　　　　　　缺点：python3新出的，所有用的人不多，有坑，写文件时会生产3个文件，而且每个都很重要不能丢。

 

 json模块

　　　  四个功能：dumps、dump、loads、load

　　dumps、loads功能：

import json
dic = {'a':1,'b':2}
str_dic = json.dumps(dic)　　　　　　#序列化：将一个字典转换成字符串
print(type(str_dic),str_dic)
dic_2 = json.loads(str_dic)　　　　 #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成字典
print(type(dic_2),dic_2)

list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]　　#处理嵌套的数据类型，转换成集合
str_dic = {json.dumps(list_dic)}
print(type(str_dic),str_dic)　　　　　　　　　　#集合不能再转换成字符串

　　dump、load功能：

import json
dic = {'a':1,'b':2}
with open('file','w',encoding='utf-8')as f:
    json.dump(dic,f)　　#dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件，要追加多行需要加/n换行
with open('file')as a:
    dic2 = json.load(a)　　#load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
    print(type(dic2),dic2)

import jsonf = open('file','w')json.dump({'国籍':'中国'},f)ret = json.dumps({'国籍':'中国'})f.write(ret+'\n')json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)　　　　　　ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)f.write(ret+'\n')f.close()

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key 
ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

好看的格式import jsondata = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)print(json_dic2)

json && pickle模块

　　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

　　　　pickle模块提供了四个功能：dumps、dump（序列化，存）、loads（反序列化、读）、load（不仅可以序列化字典，列表 可以把python中任意的数据类型序列化。）

import pickle
dic = {'a':1,'b':2}
str_dic = pickle.dumps((dic))
print(str_dic)　　　　　#二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)　　　　　　 #字典

import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
with open('file','wb') as f:　　　　　　#二进制文件所以需要加b
    pickle.dump(struct_time,f)

with open('file','rb')as a:　　　　　　 #二进制文件所以需要加b
    struct_time2 = pickle.load(a)
    print(struct_time2.tm_year)

shelve模块：

　　shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。

　　shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。

import shelve
f = shelve.open('shelve_file')
f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}
f.close()

f1 = shelve.open('shelve_file')
existing = f1['key']
f1.close()
print(existing)

这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DB

import shelve
f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
existing = f['key']
f.close()
print(existing)

由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f2.close()

writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加的透明了；但这种方式并不是所有的情况下都需要，首先，使用writeback以后，shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗，并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB，这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了，哪些对象没有修改，因此所有的对象都会被写入。

 

来源：https://www.cnblogs.com/tsboy/p/8253023.html