15 Python模块
1.1 安装Python2.2 Python开发工具:PyCharm3.3 Python开发工具:VSCode+插件4.4 Python虚拟环境介绍5.5 Python变量6.6 Python运算符和表达式7.7 Python流程控制8.8 Python基本数据结构9.9 Python函数10.10 Python面向对象编程:类和对象以及和Java的对比11.11 Python面向对象编程:三大特性,封装、继承、多态12.12 Python面向对象编程:运算符重载13.13 Python面向对象编程:装饰器14.14 Python面向对象编程:反射
15.15 Python模块
16.16 Python的包以及import和from的使用17.17 Python异常处理(捕获异常、抛出异常、自定义异常)18.18 Python如何操作文件?19.Python 基础学习路线图【有PDF版】本篇是 Python 系列教程第 15 篇,更多内容敬请访问我的 Python 合集
一个模块其实就是一个文件(以.py结尾)。使用模块的好处是便于维护和重用代码。
要创建一个模块,只需编写一个新的文本文件,保存为 .py 扩展名。
1 引入模块
1.1 导入整个模块
import mymodule
mymodule.some_function()
1.2 导入特定的函数或类
from mymodule import some_function
some_function()
1.3 导入所有内容
from mymodule import *
some_function() # 直接调用函数,无需模块前缀
1.4 使用别名
import mymodule as mm
mm.some_function()
2 常用模块
Python 的标准库非常庞大,提供了大量的内置模块来支持各种编程任务。这里列举了一些常用的模块及其主要用途:
2.1 标准库模块
2.1.1 os
操作系统相关功能,如读取环境变量、改变目录等。
import os
print(os.getcwd()) # 获取当前工作目录
2.1.2 sys
系统特定的一些变量和函数,如获取命令行参数、退出程序等。
import sys
print(sys.argv) # 获取命令行参数
2.1.3 math
数学函数,如平方根、对数等。
import math
print(math.sqrt(16)) # 计算平方根
2.1.4 random
生成随机数。
import random
print(random.randint(1, 100)) # 生成一个1到100之间的随机整数
2.1.5 datetime
日期和时间操作。
from datetime import datetime
print(datetime.now()) # 获取当前日期和时间
2.1.6 re
正则表达式支持。
import re
pattern = r'\d+'
result = re.findall(pattern, '123 abc 456')
print(result) # 输出所有匹配数字的字符串
2.1.7 json
JSON 编码和解码。
import json
data = {'name': 'John', 'age': 30}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str) # 将字典转换为 JSON 字符串
2.1.8 collections
高级容器类型,如 defaultdict
, Counter
, deque
等。
from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['a'] += 1
print(d['a']) # 输出: 1
2.1.9 itertools
迭代工具,提供了高效的循环迭代器。
import itertools
for x in itertools.count(start=1):
print(x)
if x > 10:
break # 无限计数,直到超过10
2.1.10 functools
高阶函数工具,如装饰器、偏函数等。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(10)) # 计算斐波那契数列第10项
2.1.11 pathlib
用于处理路径的现代接口。
from pathlib import Path
p = Path('/etc') / 'passwd'
print(p) # 输出: /etc/passwd
12. argparse
解析命令行参数和选项。
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--input", help="input file")
args = parser.parse_args()
print(args.input)
2.2 第三方模块
除了标准库之外,还有许多第三方模块可以安装和使用,例如:
- NumPy - 数值计算。
- Pandas - 数据分析。
- Matplotlib - 数据可视化。
- Requests - 发送 HTTP 请求。
- Flask - Web 开发框架。
- SQLAlchemy - 数据库抽象层。
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