一. collections模块
1.namedtuple(用来表示坐标）
from collections import namedtuple point=namedtuple('point',['x','y']) p=point(1,2) print(p.x) print(p.y) circle=namedtuple('circle',['x','y','r']) c=circle(1,2,3) print(c)
2.deque(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：)
from collections import deque a=deque(['a','b','c']) a.append('1') a.appendleft('3') print(a) #deque(['3', 'a', 'b', 'c', '1'])
from collections import deque q=deque(['a','b','c']) print(q.pop()) print(q) print(q.popleft()) print(q) #c #deque(['a', 'b']) #a #deque(['b'])
3.OrderedDict(可以保持key的顺序）
from collections import OrderedDict d = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(d) #OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
4.defalutdict
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。
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = {} for value in values: if value>66: if 'k1' in my_dict: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k1'] = [value] else: if 'k2' in my_dict: my_dict['k2'].append(value) else: my_dict['k2'] = [value] print(my_dict)
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)
二. 时间模块
import time # print(time.time()) #时间戳 # print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) #对应的当时时间字符串 # print(time.localtime()) #对应的当地的结构化时间 # print(time.gmtime()) #当时的伦敦当地时间 #将结构化时间转化为时间戳 # time_tuple = time.localtime(1500000000) # ret = time.mktime(time_tuple) # print(ret) # #将结构化时间转化为字符串时间 print(time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))) #字符串时间转化为结构化时间 ret=time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d") print(ret)
计算时间差
#将时间转化为时间戳 true_time=time.mktime(time.localtime(1600000000)) now_time=time.mktime(time.localtime()) #两者进行相减 dif_time=true_time-now_time #将结果转化为伦敦时间 struct_time=time.gmtime(dif_time) #再与1970年一月一日相减结果就是所求时间 print('还剩%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))
三. random模块
import random print(random.random()) #0.5397941284620414随机匹配0-1之间的数 print(random.randint(1,5)) #3随机匹配1-5之间的整数包括1和5 print(random.randrange(1,10,2)) #3随机匹配1-10之间的数，且步长为2 print(random.choice([1,2,'23',[1,2,3]])) #[1, 2, 3]随机选择一个 print(random.sample([1,2,3,'34',[1,4,6]],2)) #[2, [1, 4, 6]]随机选择两个
2.随机生成4位验证码
#a-z的ASCII码位97~122，A~Z的为65~90
import random def code(): code='' for i in range(4): num=random.randint(0,9) zimu=chr(random.randint(65,90)) add=random.choice([num,zimu]) code=''.join([code,str(add)]) return code print(code())
四. 序列化模块
将数据类型转化为字符串就是序列化
1.json（用于字符串 和 python数据类型间进行转换）
四个语法（dumps,dump,loads,load)
dumps和dump将数据类型序列化成字符串类型，而loads和load是反序列化
import json dic={'k1':'v1','k2':'v2'} str_dic=json.dumps(dic) print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> {"k1": "v1", "k2": "v2"} dit=json.loads(str_dic) print(type(dit),dit) #<class 'str'> {"k1": "v1", "k2": "v2"}
dump和load应用再文件中
import json f = open('xiaowu','w') dic={'k1':'v1','k2':'v2'} json.dump(dic,f) f.close() f=open('xiaowu') a = json.load(f) f.close() print(a)
2.pickle（用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换）
pickle.dumps将数据类型序列化bytes类型
import pickle list=[1,2,3,4,5] str_l=pickle.dumps(list) print(type(str_l),str_l) #<class 'bytes'> b'x80x03]qx00(Kx01Kx02Kx03Kx04Kx05e.' b=pickle.loads(str_l) print(b) #[1, 2, 3, 4, 5]
import pickle f=open('xiaowu','wb') a={1,2,3,4} pickle.dump(a,f) f.close() f=open('xiaowu','rb') a=pickle.load(f) f.close() print(a)
这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～
所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle
重要的内置模块hashlib
Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等
什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。摘要算法就是通过 摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难。而且，对原始数据做一个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。我们以常见的摘要算法MD5为例，计算出一个字符串的MD5值：
import hashlib md5 = hashlib.md5() md5.update(b'Do you love me ? Yes,I do') print(md5.hexdigest()) #49491115a4a3ce8574c8f1cd516c5030 #当一个字符串太长时，我们可以拆开调用update import hashlib md5 = hashlib.md5() md5.update(b'Do you love me ? ') md5.update(b'Yes,I do') print(md5.hexdigest()) #49491115a4a3ce8574c8f1cd516c5030
MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示。另一种常见的摘要算法是SHA1，调用SHA1和调用MD5完全类似：
import hashlib sha1 = hashlib.sha1() sha1.update(b'Do you love me ? ') sha1.update(b'Yes,I do') print(sha1.hexdigest()) #f0509b33f8d5847dde6708bbad19072a2f5f0090
SHA1的结果是160 bit字节，通常用一个40位的16进制字符串表示。比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不过越安全的算法越慢，而且摘要长度更长。
当我们的字符串太简单时，人家可以通过算法给我们计算出来，此时我们可以通过加盐算法让其复杂化
import hashlib md5 = hashlib.md5('salt'.encode('utf-8')) md5.update(b'Do you love me ? ') md5.update(b'Yes,I do') print(md5.hexdigest()) #0cc083aa89c4e8182ffaaa8fb0d7ba24
logging模块（日志，用来记录用户行为或者代码的执行过程）
两种配置方式：basicconfig和log对象配置方式，通常使用log对象方式
函数式简单配置
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
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')
配置参数
logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有： filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。 filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。 format：指定handler使用的日志显示格式。 datefmt：指定日期时间格式。 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。 format参数中可能用到的格式化串： %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 数字形式的日志级别 %(levelname)s 文本形式的日志级别 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 %(module)s 调用日志输出函数的模块名 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 %(thread)d 线程ID。可能没有 %(threadName)s 线程名。可能没有 %(process)d 进程ID。可能没有 %(message)s用户输出的消息
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')