十五、常用模块collections，时间模块，random，os，sys，subproce，序列化模块

一、collections模块

1.namedtuple

# 1.namedtuple: namedtuple.(“名称”，“[属性list]”)
# Circle = namedtuple("circle"，"x y z")
#tuple表示不变的集合，例如，一个点的二位坐标就可以表示成，
#如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple表示
from collections import namedtuple
Point = namedtuple("坐标"，“x y z”)
p =Point(1,2,3)
print(p.x)  # 1
print(p.y)  # 2
print(p.z)   # 3


##花色和数字
Card = namedtuple("card",["suits","number"])
c1 =Card("黑桃"，“10”)
print(c1.suits)  # 黑桃
print(c1.number) # 10
print(c1) # card（suits=“黑桃”，nemberi=10）

 2.deque

#  2.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，插入和删除效率低
#  depue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
#
# list1 = deque([1, 2])
# list1.append(3)  # 从后面放数据 [1,2,3]
# list1.appendleft(4)  # 从前面放数据[4,1,2,3]
# list1.insert(5, 3)  # 插入索引3 [4,1,2,5,3]
#
# res = list1.pop()  # 从后面取数据
# print(res)  # 3
# res1 = list1.popleft()  # 从前面取数据
# print(res1)  # 4

# 队列:现进先出(FIFO first in first out)
# import queue
# q = queue.Queue()  # 生成队列对象
# q.put('first')  # 往队列中添加值
# q.put('second')
# q.put('third')
#
# print(q.get())  # 朝队列要值
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())  # 如果队列中的值取完了 程序会在原地等待 直到从队列中拿到值才停止

# deque双端队列
# from collections import deque
# q = deque(['a','b','c'])
# """
# append
# appendleft
#
# pop
# popleft
# """
# q.append(1)
# q.appendleft(2)
#
# """
# 队列不应该支持任意位置插值
# 只能在首尾插值(不能插队)
# """
# q.insert(0,'哈哈哈')  # 特殊点:双端队列可以根据索引在任意位置插值
# print(q.pop())
# print(q.popleft())
# print(q.popleft())

 3.OrderedDict

# 3.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
#
# dict1 = dict([("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)])
# print(dict1)  # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}  dict的key是无序的
# od = OrderedDict([("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)])  # OrderedDict dict的key是y有序的
# print(od)  # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 可以都过取key拿出来
# print(od["a"])  # 1  可以都过取key拿出来value

4.Counter　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

# 需求计算变量s中每个字符的个数并用字典形式表示
from collections import Counter
s = 'abcdeabcdabcaba'
res = Counter(s)
print(res)
#Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

5.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)

二、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
1.time.sleep(secs)
(线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
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)、格式化的时间字符串：

(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)： ‘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

python中时间日期格式化符号

(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）

首先，我们先导入time模块，来认识一下python中表示时间的几种格式：

#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

#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，则显示当前时间
>>>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 %b %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'

计算时间差

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
#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="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code()

os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

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.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.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.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

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
# sys.path.append()  # 将某个路径添加到系统的环境变量中
# print(sys.platform)
# print(sys.version)  # python解释器的版本

print(sys.argv)  # 命令行启动文件 可以做身份的验证
if len(sys.argv) <= 1:
    print('请输入用户名和密码')
else:
    username = sys.argv[1]
    password = sys.argv[2]
    if username == 'jason' and password == '123':
        print('欢迎使用')
        # 当前这个py文件逻辑代码
    else:
        print('用户不存在 无法执行当前文件')

# 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就叫序列化

# 序列化的目的
# 1.已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外一个地方
# 3.使程序更具有维护性

# str -------》反序列化----------》》数据过程
#   数据结构 --------》》序列化----------》str

"fsdfsdfsdfsdfsdfsdfsdfsdf[]"
# 序列化-------转向一个字符串数据类型
# 序列 》》》》字符串

# 1.数据存储（写文件，数据库）
# 网络上传输，
# 比如有一个字典dict，你要将它先转化成字符串，然后再变成字节进行传输

# 从数据类型转化成----字符串的过程就叫序列化
# 从字符串转化成--------数据类型就叫做反序列化

# json
# 通用的序列化格式，好处就是通用（比如java，c）
# 只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串

# pickle
# 所有的python中的数据类型都可以装化成字符串形式
# pickle序列化的内容只有python能解释，python专用，且反序列化（字符串转化存储数据类型）依赖python代码

# shelve
# 序列化句柄（f=open("text.txt","r")中f就是句柄），使用句柄直接操作，非常方便


dict1 = {"k1": "v1"}
# 1.json dumps 序列化方法 ， loads 反序列化方法    数字 字符串 字典，元组  集合转换不了报错
print(type(dict1), dict1)  # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
import json

str_d = json.dumps(dict1)
print(type(str_d), dict1)  # <class 'str'> {'k1': 'v1'} 转化成了字符串
# loads 反序列化
dic_d = json.loads(str_d)
print(type(dic_d), dic_d)  # <class 'dict'> {'k1': 'v1'} 将字符串转化成了字典

# json dump 往文件写
dict2 = {1: "a", 2: "b"}
f = open("fff.txt", "w", encoding="utf-8")
json.dump(dict2, f)  # 正常情况下字典是不能直接写入文件，必须转化成字符串，json.dump就是做了转化字符串直接写入进去
f.close()

# json load 读文件（一次性读出来）
f = open("fff.txt", "r", encoding="utf-8")
res = json.load(f)
print(type(res), res)  # <class 'dict'> {'1': 'a', '2': 'b'}读出来是字典
f.close()

# 2.pickle 在用 dump 写文件和 load读文件 都需要用二进制方式，wb，rb，支持分次dunp和load，


# 3.shelve  # 序列化句柄（f=open("text.txt","r")中f就是句柄），使用句柄直接操作，非常方便
import shelve

f = shelve.open("wukai.txt")
f["key"] = {"int": 10, "float": 9.9, "string": "Sample data"} # 直接对文件句柄操作，就可以存入数据类型
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open("wukai.txt")
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不存在直接报错
f1.close()
print(existing)

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