模块
collections模块
1、namedtuple:生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
from collections import namedtuple
namedtuple('名称', [属性list]):
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
2、deque:双端队列，可以快速地从另外一侧追加和推出对象
from collections import deque
q = deque(['a','b'])
q.append('x') 追加
q.appendleft('c') 左侧追加
print(q)
q.popleft() 左侧删除
print(q)
3、Counter:计数器，主要用来计数
from collections import Counter
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
4、OrderedDict:有序字典
python2 dict是无序的。
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)])
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()) # 按照插入的Key的顺序返回
5、defaultdice:带有默认值的字典
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'
time 时间模块
常用方式
1、time.sleep(secs) 推迟运行
2、time.time() 获取当前时间时间戳
时间日期格式化符号
%Y 年
%m 月
%d 日
%H 时
%M 分
%S 秒
时间格式
time.time() 时间戳
time.strftime(时间格式字符串) 时间字符串
时间元组：
time.localtime()
time.struct_time()
时间转化：
时间戳时间--->结构化时间--->字符串时间
import time
a = time.time()
print(a)
b = time.localtime(a) # 或者gmtime
print(b)
c = time.strftime('%Y-%m-%d')
print(c)
字符串时间--->结构化时间--->时间戳时间
import time
i = '2018-06-09'
d = time.strftime(i)
print(d)
e = time.strptime(d,"%Y-%m-%d")
print(e)
f = time.mktime(e)
print(f)
random模块
随机小数
random.randon() # 大于0且小于1之间的小数
random.uniform(int1,int2) # 大于int1小于int2的小数
随机整数
random.randint(int1,int2) # 大于等于int1且小于等于int2之间的整数
random.randrande(int1,int2,int3) # 大于等于int1且小于int2之间的int3步长
随机选择一个返回
random.chhoice(list) 随机选择列表中的一个返回
随机选择多个返回
random.sample(list,int1) 随机选择列表中的int1个数返回
打乱列表顺序
random.shuffle(list)
os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
工作路径相关：
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：('..')
文件文件夹相关：
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
操作系统差异相关：
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'
执行操作系统命令相关：
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
'''
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
异常处理和status：
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。
json模块
json 用于字符串和python数据类型间进行转换
Json模块提供了四个功能：
dumps 序列化 json.dumps()
loads 反序列化 json.loads()
dump json.dump(str,文件句柄)
load json.load(文件句柄)
pickle模块
pickle 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 只有python能识别
pickle模块提供了四个功能：
dumps (序列化)
loads（反序列化）
dump(序列化，存）
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)
shelve模块
了解即可
re模块
弄懂re模块之前先弄懂正则表达式
正则表达式是对字符串的一种过滤逻辑。
import re
ret = re.findall('a', 'eva egon yuan') # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
print(ret) #结果 : ['a', 'a']
ret = re.search('a', 'eva egon yuan').group()
print(ret) #结果 : 'a'
# 函数会在字符串内查找模式匹配,只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,不过尽在字符串开始处进行匹配
print(ret)
#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
print(ret) # ['', '', 'cd']
ret = re.sub('d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1)#将数字替换成'H'，参数1表示只替换1个
print(ret) #evaHegon4yuan4
ret = re.subn('d', 'H', 'eva3egon4yuan4')#将数字替换成'H'，返回元组(替换的结果,替换了多少次)
print(ret)
obj = re.compile('d{3}') #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象，规则要匹配的是3个数字
ret = obj.search('abc123eeee') #正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串
print(ret.group()) #结果 ： 123
import re
ret = re.finditer('d', 'ds3sy4784a') #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器
print(ret) # <callable_iterator object at 0x10195f940>
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
1、findall的优先级查询：
import re
ret = re.findall('www.(baidu|ngz).kim', 'www.ngz.kim')
print(ret) # ['ngz'] 这是因为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.(?:baidu|ngz).kim', 'www.ngz.kim')
print(ret) # ['www.ngz.kim']
2、split的优先级查询
ret=re.split("d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 ： ['eva', 'egon', 'yuan']
ret=re.split("(d+)","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan']
#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。
hashlib
本质上是一种摘要，因为不能解密所以只能勉强叫做照耀算法，不能算是加密算法
import hashlib
md5 = hashlib.md5(可以加盐)
md5.update('how to use md5 in python hashlib?'.encode('utf-8')) # upadte也可以分多次调用 结果一样 用于数据很大的情况下进行摘要处理
print(md5.hexdigest())
计算结果如下：
d26a53750bc40b38b65a520292f69306
fonfigparser模块
该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，
可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。
如要配置如下格式的文件格式
[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
[bitbucket.org]
User = hg
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no
利用fonfigparser模块进行生成的用法：
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
'Compression': 'yes',
'CompressionLevel': '9',
'ForwardX11':'yes'
}
config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}
config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'}
with open('example.ini', 'w') as configfile:
config.write(configfile)
查找的用法：
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式
print(config.sections()) # []
config.read('example.ini')
print(config.sections()) # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
print('bytebong.com' in config) # False
print('bitbucket.org' in config) # True
print(config['bitbucket.org']["user"]) # hg
print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes
print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11']) #no
print(config['bitbucket.org']) #<Section: bitbucket.org>
for key in config['bitbucket.org']: # 注意,有default会默认default的键
print(key)
print(config.options('bitbucket.org')) # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键
print(config.items('bitbucket.org')) #找到'bitbucket.org'下所有键值对
print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes get方法Section下的key对应的value
增删改的操作：
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('example.ini')
config.add_section('yuan')
config.remove_section('bitbucket.org')
config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11")
config.set('topsecret.server.com','k1','11111')
config.set('yuan','k2','22222')
config.write(open('new2.ini', "w"))
logging模块
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，
且只显示了大于等于WARNING级别的日志，
这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），
默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。
灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='/tmp/test.log',
filemode='w')
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
logger对象配置：
import logging
logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8')
# 再创建一个handler，用于输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象
logger.addHandler(ch)
logger.debug('logger debug message')
logger.info('logger info message')
logger.warning('logger warning message')
logger.error('logger error message')
logger.critical('logger critical message')
logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，
Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。
另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过
fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。
模块和包
sys.modules
我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块,
sys.modules是一个字典，内部包含模块名与模块对象的映射，
该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。
模块起别名
import my_module as sm
print(sm.money)
在一行导入多个模块
import sys,os,re
from ... import...
也支持as
from my_module import read1 as read
也支持导入多行
from my_module import (read1,
read2,
money)
rom my_module import *
把my_module中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，
大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式，
因为*你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。
而且可读性极其的差，在交互式环境中导入时没有问题。
把模块当做脚本执行
我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：
当做脚本运行：
__name__ 等于'__main__'
当做模块导入：
__name__= 模块名
作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑
if __name__ == '__main__':
模块搜索路径
模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块
需要特别注意的是：我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。
包
１. 无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法
2. 包是目录级的（文件夹级），文件夹是用来组成py文件（包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录）
3. import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件
强调：
1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错
2. 创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包即模块
绝对导入和相对导入
我们的最顶级包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：
绝对导入：以glance作为起始
相对导入：用.或者..的方式最为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块（已经在sys.path中），
但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块(没有在sys.path中)，
应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。
软件开发规范目录结构
soft
bing # 存放执行脚本
pass
conf # 存放配置文件
pass
core # 存放核心逻辑
pass
db # 存放数据库文件
pass
lib # 存放自定义的模块与包
pass
log # 存放日志
pass