常用模块

常用模块

目录：

1、collections模块

2、时间模块

3、random模块

4、os模块

5、sys模块

6、序列化模块

（1）认识模块

定义:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。

模块的分类：

1 使用python编写的代码

2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

3 包好了一组模块的包

4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

一、collection模块

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

（1）namedtuple的用法

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

（2）deque的用法

from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'】

（3）OrderDict的用法

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)])

（4）defaultdict的用法

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

（5）Counter的用法

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

二、时间模块

1、表示时间的三种方式

(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’

(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 - 61
6	tm_wday（weekday）	0 - 6（0表示周日）
7	tm_yday（一年中的第几天）	1 - 366
8	tm_isdst（是否是夏令时）	默认为-1

时间模块

#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)

小结：时间戳是计算机能够识别的时间；时间字符串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

 

转化实例：

时间戳-->结构化时间
#time.gmtime(时间戳)    #UTC时间，与英国伦敦当地时间一致
#time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法：与UTC时间相差8小时，UTC时间+8小时 = 北京时间 
>>>time.gmtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
>>>time.localtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)

#结构化时间-->时间戳　
#time.mktime(结构化时间)
>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
>>>time.mktime(time_tuple)
1500000000.0

#结构化时间-->字符串时间
#time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传，则现实当前时间
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 14:55:36'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
'2017-07-14'

#字符串时间-->结构化时间
#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)
>>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

asctime与ctime的用法

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'

#%a %d %d %H:%M:%S %Y串 --> 结构化时间
#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' 

 

三、random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

#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]

复制代码

例子：生成验证码

def yan():
    new_num=list(map(str,range(10)))
    alph=[chr(i) for i in range(65,91)]
    new_num.extend(alph)
    ret=[random.choice(new_num) for i in range(4)]
    return ''.join(ret)
print(yan())

四、os模块

定义：os模块是与操作系统交互的一个接口

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"	
",Linux下为"
"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
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.popen("bash command)  运行shell命令，获取执行结果
os.environ  获取系统环境变量


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

五、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)
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

六、序列化模块
定义：将原本的字典、列表内容转换成一个字符串的过程。

序列化的目的：

1、以某种形式储存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

（1）json模块的四个功能 dumps、dump、loads、load

import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}


list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
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
f.close()

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)  #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
f.close()
print(type(dic2),dic2

pickle模块

用于python特有的类型和python数据类型间进行转换，可以把python中任意数据类型序列化

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容

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

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time.tm_year

shelve

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'}  #直接对文件句柄操作，就可以存入数据
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
existing = f1['key']  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错
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()

差不多了！！！