常用模块的内置方法
一：collection模块
作用：在常见的数据类型上又衍生出一些新的数据类型
（1）nametuple（具名元组）：
（1）常规元组里面存放的都是数据 但是不能像字典似的给里面的数据进行描述
（2）具名元组可以对元组里面的数据进行描述
例如：
from collections import namedtuple # point = namedtuple('坐标',['x','y']) # 参数一为描述性信息 参数二为可迭代对象 # p = point(1,2) # 上传的参数 必须与可迭代对象里包含的参数相等 # print(p) # 坐标(x=1, y=2) card = namedtuple('扑克牌',['color','number']) p = card('♠','A') print(p) # 扑克牌(color='♠', number='A'
（2）deque（双栈队列）:
（1）双栈队列
（2）其可以对列表里的元素进行双向添加删除
例如：
from collections import deque # number = deque([1,2,3,4]) number.append(66) print(number) # deque([1, 2, 3, 4, 66]) number = deque([1,2,3,4]) number.appendleft(66) print(number) # deque([66, 1, 2, 3, 4]) 头部添加数据 # number = deque([1,2,3,4]) number.pop() print(number) # deque([1, 2, 3]) number = deque([1,2,3,4]) number.popleft() print(number) # qeque([2, 3, 4]) # number = deque([1,2,3,4]) number.insert(1,'six') print(number) # deque([1, 'six', 2, 3, 4]) ''' PS: （1）双栈队列不应该支持索引插入值 只能首尾进行操作 （2）deque有点特殊 # '''
（3）orderdict（有序字典）：
（1）常见的字典是无序的
（2）有序字典可以确定key_value顺序
例如：
from collections import OrderedDict user = OrderedDict({'name':'SR','age':18}) print(user) # OrderedDict([('name', 'SR'), ('age', 18)])
（4）defaultdict
(1)：如果字典不存在 可以返回一个默认值 而不报错
例如：
from collections import defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = defaultdict(list) # 后续key所对应的value都是列表 for value in values: if value>66: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k2'].append(value) print(my_dict) # defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]})
PS:
（1）其不像fromkey当元素都只想一个列表的键值对的值都加入同一个列表中
（2）其创建列表是动态创建的 且不同的key对应不同的列表
（5）counter
（1）其会以字典的键值对进行存储
（2）其中键值对的key为容器中的某元素 value为在容器中出现的次数
例如：
from collections import Counter s =Counter ('asdasdadsasdasd')
print(s) # Counter({'a': 5, 's': 5, 'd': 5}
二：时间模块
（1）time模块
（1）time.sleep:使程序暂停运行 让CPU停止工作
（2）三种表现形式
（1）时间戳
作用：表示从当前时间距离1970年unix元年经过多久时间
例如：
import time print(time.time()) # 1563450970.2688 表示时间S
（2）格式化时间：
作用：根据某些格式可以给用户展示相应的时间
例如：
print(time.strftime('%Y-%m-%d')) # 2019-07-18 年是大写 print(time.strftime('%Y/%m/%d')) # 2019/07/18 格式可以任意书写 print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 2019-07-18 19:59:46 print(time.strftime('%Y-%m-%d %X')) # 2019-07-18 20:00:06 %X 等价于%H:%M:%S
（3）结构化时间：
作用：显示年月日时分秒第几周低几天等
import time print(time.localtime()) # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=18, tm_hour=20, tm_min=8, tm_sec=24, tm_wday=3, tm_yday=199, tm_isdst=0)
（4）格式化转换方式：
（5）datetime
（1）自定义时间：
例如：
res = datetime.date(2018,12,15) print(res) # 2018-12-15
（2）获取年月日/年月日时分秒
例如：
res = datetime.date.today() print(res) # 2019-07-18 res1 = datetime.datetime.today() print(res1) # 2019-07-18 20:41:03.345300
（3）获取单独日期：
例如：
res1 = datetime.datetime.today() print(res1.year) # 2019 print(res1.month) # 7 print(res1.day) # 18 print(res1.hour) # 20 print(res1.weekday()) # 3表示周四 默认0-6 0表示周一 print(res1.isoweekday()) # 4 周四 默认1-7
（4）timedelta：
作用：对时间进行操作
例如：
tday = datetime.date.today() # 2019-7-18 # 定义操作时间 day=7 也就是可以对另一个时间对象加7天或者减少7点 tdelta = datetime.timedelta(days=7) print(tdelta+tday) # 2019-07-25
PS：
日期对象 = 日期对象 +/- timedelta对象
timedelta对象 = 日期对象 +/- 日期对象
三：random模块
作用：根据用户给的条件随机生成一些数据
（1）random：随机生成0-1的小数
例如：
import random print(random.random()) # 0.006161018732437573 print(random.random()) # 0.783492866987172
（2）uniform：随机在一定范围生成小数
例如：
print(random.uniform(3,5)) # 4.822084029788739
（3）randint：在范围内随机选取整数
例如：
import random print(random.randint(1,10)) # 10 print(random.randint(1,10)) # 4
（4）choic：随机选择一个元素返回
例如：
print(random.choice([1,'SR',(5465)])) # 5465 print(random.choice([1,'SR',(5465)])) # SR
（5）shuffle：将元素数据打乱
例如：
number = [1,2,3,4] res = random.shuffle(number) print(number) # [4, 2, 1, 3] print(number) # [2, 4, 1, 3]
练习：随机生成验证码
例如：
# 形参控制用户进行多少位的验证 def index(n): code = '' # 打印随机验证码的位数 for i in range(n): # 生成随机大写字母 upper_str = chr(random.randint(65,90)) # 生成随机小写字母 lower_str = chr(random.randint(97,122)) # 生成随机数字 并且由于要和字符串组合在一起 因此转换成字符串的格式 number_str = str(random.randint(0,9)) # 从上述随机数中进行选择并且组合在一起 # += 因为上述是range循环打印每次打印一个值 +=在原来打印的基础上在拼接一个新的 code += random.choice([upper_str,lower_str,number_str]) # 将字符串返回 return code index()
四：os模块
作用：与操作系统打交道
os.
（1）listdir：将当前路径文件夹下所有的文件展示出来
例如：
import os print(os.listdir(r'E:\编程语言\老男孩Python语言视频\第十六天\代码\day16\老师们的作品'))
（2）dirname（__file__）:返回上一次目录
例如：
import os print(os.path.dirname(__file__)) # E:/编程语言/老男孩Python语言视频/第十六天/代码/day16
（3）removdirs:如果目录为空 则删除 并且返回上一级目录
例如：
import os os.removedirs(r'E:\编程语言\老男孩Python语言视频\第十六天\代码\day16\131')
（4）mkdir：生成一个目录
例如：
os.mkdir(r'E:\编程语言\老男孩Python语言视频\第十六天\代码\day16\131')
（5）remove：删除一个文件夹
（6）rename：将文件夹重命名
（7）getcwd：查看当前工作目录
（8）chdir：切换目录 相当于windows cd
os.path
（9）split:将文件夹与文件目录切割 返回元组
例如：
res = os.path.split(r'E:\编程语言\老男孩Python语言视频\第十六天\代码\day16\131') print(res) # ('E:\\编程语言\\老男孩Python语言视频\\第十六天\\代码\\day16', '131')
（10）exists:查看文件路径是否存在 存在返回True
例如：
res = os.path.exists(r'E:\编程语言\老男孩Python语言视频\第十六天\代码\day16\131') print(res) # True
（11）isfile：查看文件夹下文件是否存在
（12）join：文件路径进行拼接
（13）getsize：查看文件的大小
五：sys模块
作用：与python解释器打交道
（1）append：将路径加入文件环境变量中
（2）exit：如果错误退出 则会有提示
（3）version：查看python解释器的版本
（4）path：查看系统环境变量
六：序列化模块
序列：字符串
序列化：将其它数据转换成字符串
反序列化：将字符串转换成其它数据类型
优点：
（1）可以将其余数据类型转成字符串存入文件中 当从文件读取还可以返回原来的数据类型
（2）可以跨语言环境交换信息 例如在python中是字典 传到JAV中 JAVA可以转换成自己独有的类型
模块内置方法：
（1）json
优点：所有语言都支持json格式
缺点：支持的数据类型比较少
（2）pickle
优点：所有数据类型都支持
缺点：只能在python中使用
使用方法：
json：
dumps（序列化）：将其余数据类型转换成json格式的字符串
loads（反序列化）：将json格式的字符串转换成其余数据类型
例如：
import json user_info = {'name':'SR','age':18} res = json.dumps(user_info) print(res,type(res)) # {"name": "SR", "age": 18} <class 'str'> # PS:双引号为json格式独有的 res1 = json.loads(res) print(res1,type(res1)) # 'name': 'SR', 'age': 18} <class 'dict'>
dump（序列化）：将数据类型进行序列化 存入文件中
load（反序列化）：将文件类型进行反序列化 转换成其余数据类型
user_info = {'name':'SR','age':18}
with open('userinfo','w',encoding='utf-8') as f:
json.dump(user_info,f) # {"name": "SR", "age": 18}
with open('userinfo','r',encoding='utf-8') as f:
res = json.load(f)
print(res,type(res)) # {'name': 'SR', 'age': 18} <class 'dict'>
PS：不能多次反序列化 因为被导入文件都在同一行中
元组序列化成集合：
例如：
t = (1,2,3,4) res = json.dumps(t) print(res) # [1, 2, 3, 4]
注意点：
name = {'name':'吉泽明步'}
print(json.dumps(name)) # {"name": "\u5409\u6cfd\u660e\u6b65"}
print(json.dumps(name,ensure_ascii=False)) # {"name": "吉泽明步"}
pickle：
dumps：将数据序列化成二进制
loads：将二进制转换成原数据
例如：
name = {'name':'吉泽明步'}
res = pickle.dumps(name)
print(res) # b'\x80\x03}q\x00X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x0c\x00\x00\x00\xe5\x90\x89\xe6\xb3\xbd\xe6\x98\x8e\xe6\xad\xa5q\x02s.'
res1 = pickle.loads(res)
print(res1) # {'name': '吉泽明步'}
dump：必须是b模式下 且不能加入utf-8 因为pickle转换成的是二进制
load：将文件类型转换成数据类型
name = {'name':'吉泽明步'}
with open('user','wb') as f:
pickle.dump(name,f)
with open('user','rb') as f:
res = pickle.load(f)
print(res) # {'name': '吉泽明步'}
