什么是模块
常见的场景：一个模块就是包含了python定义和声明的文件。文件名就是模块名字加上.py后缀。
但其实import加载的模块分为4个通用类别：
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。
为何要使用模块
如果你退出python解释器然后重新载入，那么你之前定义的函数或者变量将丢失，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，我们通常将程序分为一个个的文件，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作脚本去执行。还可以把他们当作模块来导入到其他的模块中。实现了功能的重复利用。
常用模块
collections
在内置数据类型（dict,list,set,tuple）基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter,deque,defaultdict,namedtuple和OrderedDict等。
1、namedtuple:生成可以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段追加和推出对象。
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
我们知道tuple可以表示不变集合。例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
>>> p = (1, 2)
但是，看到（1，2）很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
这时，namedtuple就派上了用场：
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x) # 1
print(p.y) # 2
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义
# namedtuple('名称', [属性list])
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
deque
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，适用于队列和栈。
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)
# deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效的往头部添加或删除元素。
OrderedDict
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:
from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意，OrderedDict的key会按照插入的顺序排列，不是key本身排序。
od = OrderedDict() od['z'] = 1 od['y'] = 2 od['x'] = 3 print(od.keys()) # odict_keys(['z', 'y', 'x']) 按照插入的key的顺序返回
defaultdict
有如下值集合[11, 22, 33, 44, 55 , 66, 77, 88, 99, 90 ...],将所有大于66的值保存到字典的第一个key中，将小于66的值保存到第二个key的值中。
即：{‘k1’:大于66， ‘k2’:小于66}
1 values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] 2 3 my_dict = {} 4 5 for value in values: 6 if value > 66: 7 if my_dict.has_key('k1'): 8 my_dict['k1'].append(value) 9 else: 10 my_dict['k1'] = value 11 else: 12 if my_dict.has_key('k2'): 13 my_dict['k2'].append(value) 14 else: 15 my_dict['k2'] = [value]
1 from collections import defaultdict 2 3 values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] 4 5 my_dict = defaultdict(list) 6 7 for value in values: 8 if value>66: 9 my_dict['k1'].append(value) 10 else: 11 my_dict['k2'].append(value) 12 print(my_dict)
1 values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] 2 print({'k1':[i for i in values if i > 66], 'k2':[i for i in values if i < 66]})
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:
1 from collections import defaultdict 2 3 dd = defaultdict(lambda : 'N/A') 4 5 dd['key1'] = 'abc' 6 print(dd['key1']) # key1存在 7 # abc 8 print(dd['key2']) # key2不存在，返回默认值。 9 # N/A
Counter
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value.计数值可以是任意Interger（整数）（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
from collections import Counter
c = Counter('asaxsaxascdasca')
print(c)
# Counter({'a': 6, 's': 4, 'x': 2, 'c': 2, 'd': 1})
print(c['a'])
# 6
时间模块
和时间有关系的我们就要用到时间模块，在使用模块之前，应该首先导入这个模块。
# 常用方法 import time time.sleep(1) # (线程)推迟指定的时间运行，单位为秒。 time.time() # 1530259506.7820365
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、元祖（struct_time）、格式化的时间字符串。
1、时间戳（timestamp）:通常来说，时间戳表示是从1970年的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（FormatString）: '1999-12-06'
%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、元祖（struct_time）:struct_time元祖共有9个元素：（年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中的第几天等）
| 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) | 1-356 |
| 8 | tm_isdst(是否是夏令时) | 默认为0 |
首先，我们先导入time模块，来人事一下python中表示时间的集中格式：
import time
# 时间戳
print(time.time())
# 1530264327.6245842
# 时间字符串
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X"))
# 2018-06-29 17:26:15
# 时间元祖：localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
print(time.localtime())
# time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=6, tm_mday=29, tm_hour=17, tm_min=27, tm_sec=42, tm_wday=4, tm_yday=180, 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，元祖则是用来操作时间的。
几种格式之间的转换：
import time # 时间戳-->结构化时间 print(time.gmtime()) # UTC时间，与英国伦敦当地时间一致。 print(time.localtime()) # 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 >>> import time >>> time.time() 1530266164.0788128 >>> time.gmtime() time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=6, tm_mday=29, tm_hour=9, tm_min=56, tm_sec=13, tm_wday=4, tm_yday=180, tm_isdst=0) >>> >>> time.gmtime(1530266164.0788128) time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=6, tm_mday=29, tm_hour=9, tm_min=56, tm_sec=4, tm_wday=4, tm_yday=180, tm_isdst=0) >>> >>> time.localtime(1530266164.0788128) time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=6, tm_mday=29, tm_hour=17, tm_min=56, tm_sec=4, tm_wday=4, tm_yday=180, tm_isdst=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)
#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 %d %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'
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))
random
>>> 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)
alf = chr(random.randint(65, 90))
add = random.choice([num, alf])
code += str(add)
return code
print(V_code())
os
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).read() 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的大小
'''
注意：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）。 stat 结构
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的路径 sys.exit(n) # 退出程序，正常退出时exit(0),错误退出时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.platfrom # 返回操作系统平台名字
异常处理和status
import sys
try:
sys.exit(1)
except SystemExit as e:
print(e)
re模块
不管以后你是不是去做python开发，只要你是一个程序员就应该了解正则表达式的基本使用。
re模块本质上和正则表达式没有一毛钱的关系。
正则表达式本身也和python没有什么关系，就是匹配字符串内容的一种规则。
官方定义：正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定的字符、及这些特定字符的组合，组成一个‘规则字符串’，这个‘规则字符串’用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
正则表达式
在线测试工具：http://tool.chinaz.com/regex/
字符组
字符组： [字符组]
在同一个位置可能出现的各种字符组成的一个字符组，泽正表达式中用[]表示
字符分为很多类，比如数字、字母、标点等等。
加如你现在要求一个位置‘只能出现一个数字’， 那么这个位置上的字符只能是0、1、2.。。9这10个数之一。
. 匹配除换行符以外的任意字符
w 匹配字母或数字或下划线
s 匹配任意的空白符
d 匹配数字
匹配一个换行符
匹配一个制表符
匹配一个单词的结尾
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结尾
W 匹配非字母或数字或下划线
D 匹配非数字
S 匹配非空白字符
a|b 匹配字符a或者字符b
（）匹配括号内的表达式，也表示一个组
[...] 匹配字符组中的字符
[^...] 匹配除了字符组中字符的所有字符
量词
* 重复任意次
+ 重复一次或更多次
？重负零次或一次
{n}重复n次
{n,}重复n次或更多次
{n,m}重复n到m次
转义符
在正则表达式中，有很多有特俗意义的是原子符，比如d和s等，如果要在正则匹配中匹配正常的‘d’而不是‘数字’就需要对‘’进行转义，变成‘\’。
在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出现的，在字符串中也有特俗的含义，本身还需要转义。所以如果匹配一次‘d’，字符串就要写成‘\d’，那么正则里就要写成‘\\d’，这样就台麻烦了，这个时候我们就用到了r'd'这个概念，此时的正则是r‘\d就可以了’。
贪婪匹配
贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能长的字符串，默认情况下，采用贪婪匹配。
几个常用的非贪婪匹配Pattern
*? 重复任意次，但是尽可能少重复
+？重复一次或者更多次，但尽可能少重复
？？重复0次或1次，但尽可能少重复。
{n,m}?重复n到m次，但尽可能少重复。
.*?的用法。
.是任意字符
*是取 0 至无限长度。
？是非贪婪模式。
合在一起就是，取尽量少的任意字符，一般不会单独这么写，大多用在：
.*?x就是取前面任意长度的字符，直到x出现。
re模块下的常用方法。
import re
ret = re.findall('a', 'hello a girl a boy') # 返回所有满足匹配条件的结果，放到列表里。
print(ret) # ['a', 'a']
ret = re.search('a', 'eva egon yuan ').group()
print(ret)
# 函数会在字符串内查找模式匹配，直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
ret = re.match('a', 'abc').group() # 同search，不过尽可能在字符串开始匹配
print(ret) # a
ret = re.split('[ab]', 'abcd') #先按‘a’分割得到‘’和‘bcd’,再对‘’和‘bcd’分别按‘b’分割
print(ret) # ['', '', 'cd']
ret = re.sub('d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1) # 将数字替换为‘H’，参数1表示只替换1个
print(ret)
# evaHegon4yuan4
obj = re.compile('d{3}') # 将正则表达式编译为一个正则表达式对象。规则要匹配得是3个数字。
ret = obj.search('abc123eee') # 正则表达死调用对象search，参数为待匹配得字符串。
print(ret.group()) # 123
ret = re.finditer('d', 'ds3y44784a') # finditer返回一个存放匹配结果得迭代器
print(ret) # <callable_iterator object at 0x078488D0>
print(next(ret)) # <_sre.SRE_Match object; span=(2, 3), match='3'>
print(next(ret).group()) # 查看第一个结果 4
print(next(ret).group()) # 查看第二个结果 4
print([i.group() for i in ret]) # ['7', '8', '4']
序列化模块
什么叫序列化---将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程叫做序列化。
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、使程序更具有维护性。
json
Json 模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load