Python基本内置模块-数学相关模块，时间日期模块，数据转换模块和安全加密模块

python模块主要分为以下三类：

  系统内置模块

（开源）三方模块

  自定义模块

⚠️ 自定义模块的命名不能和系统内置的模块重名，否则不能导入系统内置模块

一 数学相关模块

数学相关模块

	math模块	decimal模块	random模块	secrets模块
应用场景	和计算相关	Decimal可以避免浮点型计算结果丢失精度的问题	伪随机数模块，并非真正的随机	希望得到更加安全的随机数。python3.6版本以后，secrets模块用于生成高度加密的随机数，适于管理密码、账户验证、安全凭据及机密数据。
常见方法	ceil(x) 对数值x进行向上取整 floor(x) 对数值x进行向下取整	from decimal import getcontext, Decimal	random() 产生一个[0.0, 1.0) 范围内的随机浮点数 randint(a, b) 产生指定范围[a,b]内的随机整数 choice(seq) 从序列seq中随机抽取一个成员 choices(seq, k) 从序列seq中随机抽取k个成员，以列表格式返回结果 shuffle() 打乱列表中成员的排列循序 sample(s, k) 打乱一个不可变序列并随机提取k个成员返回新列表	import secrets, string
实例	"""ceil 向上取整""" print(math.ceil(1.9)) # 2 print(math.ceil(-1.9)) # -1 # 如果小数位精度太小，会出现精度丢失问题 print(math.ceil(1.000000000000000111)) # 1 print(math.ceil(-1.9999999999999999)) # -2	from decimal import getcontext, Decimal """如果要float浮点类型与decimal类型进行计算，则必须统一类型""" """所以Decimal里面的参数，务必是数字组成的字符串。""" num = 0.1111 getcontext().prec= 3 #设置数字的精度 res = Decimal(str(num))+Decimal('0.111')-Decimal('0.2') print(res,type(res)) #0.022 <class 'decimal.Decimal'>	import random seq = "abdcef" print(random.choice(seq)) #e print(random.choices(seq, k=2)) #['d', 'b'] """shuffle 打乱排列循序""" seq = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"] random.shuffle(seq) print(seq)#['D', 'E', 'C', 'B', 'A', 'F'] """打乱一个不可变序列并随机提取k个成员返回新列表""" s = "ABCDEFG" data = random.sample(s, k=len(s)) print(data) #['B', 'E', 'D', 'C', 'A', 'F', 'G'] ret = "".join(data) print(ret) # BEDCAFG	import secrets, string """生成指定长度的高强度密码串（字母数字组成，包含至少一个小写字母，至少一个大写字母以及至少三个数字）""" def genstr(size): # 密码有大小写字母，数字，特殊符号组成 characters = string.ascii_letters + string.digits +string.punctuation # ecure_password = "" # for i in range(size): # ecure_password += secrets.choice(characters) # return ecure_password while True: password = "".join(secrets.choice(characters) for i in range(size)) if (any(c.islower() for c in password) and any(c.isupper() for c in password) and sum(c.isdigit() for c in password) >= 3 and any(c in string.punctuation for c in password)): break return password ret = genstr(8) print(ret) #+w@B"+6j """生成安全Token(令牌)，适用于密码重置、密保 URL 等应用场景""" # 十六进制随机文本字符串组成的token print(secrets.token_hex(2)) #c5fe # www.qq.com?token=令牌字符串 # 安全的URL随机文本字符串 print(secrets.token_urlsafe(4))#zsrt1w

二 时间日期模块

时间日期相关模块

	时间模块time	日期时间模块datetime	日历模块calendar
应用场景	转化日期格式	datatime模块是python内置的加强版time模块，提供更多关于日期(date)、时间(time)、日期时间(datetime)、时间差(timedelta)、时区信息(timezone)等操作	关于年月周几的操作
常见方法	time() 获取本地时间戳，精度在微秒级别 sleep(seconds) 程序睡眠等待指定秒数(seconds=秒) perf_counter() 性能计数器，用于计算程序运行的总秒数，从代码第一行开始从0计时。 process_time() 性能计算器，用于计算程序运行当前进程时的总秒数，不计算time.sleep()耗时。 timezone 获取当前时区与中时区的时间差。东加西减 首都北京是东八区(CST，UTC/GMT+8)， 日本东京是东九区（JST，UTC/GMT+9）， 美国纽约是西五区（UTC/GMT-5）。	datetime 日期时间对象，常用的属性有hour, minute, second, microsecond timedelta 时间差，即两个时间点之间的距离或长度	monthcalendar(year, month) 按指定年月返回列表格式的日历信息，左起周一
常用操作	import time '''time模块中时间表现的格式主要有3种格式：时间戳，时间元组，格式化时间''' """time() 获取当前时间戳""" timestamp = time.time() print(f"timestamp={timestamp}") # timestamp=1649323220.1235719 """根据指定时间戳->本地时间字符串""" str_time = time.ctime(1649323220.1235719)#Thu Apr 7 17:20:20 2022 print(str_time) """perf_counter() 或 process_counter性能计数器""" t1 = time.perf_counter() t11 = time.process_time() s = 0 for i in range(100000): s+=i time.sleep(2) t2 = time.perf_counter() t22 = time.process_time() print(f"{t2-t1=}")#t2-t1=2.01480739 print(f"{t22-t11=}")#t22-t11=0.011088 """时间元祖->时间戳""" time_tuple = (2022,4,7,17,20,20,3,97,0) timestamp = time.mktime(time_tuple) print(timestamp) #1649323220.0 """时间戳->时间元祖""" #timestamp = time.localtime()#获取本地时间元组 time_tuple = time.localtime(1649323220.1235719) print(time_tuple)#time.struct_time(tm_year=2022.. """时间戳->时间元祖""" #gmt = time.gmtime()#获取UTC(世界标准时间/GMT)的时间元组 gmt = time.gmtime(1649323220.1235719) print(gmt)#time.struct_time(tm_year=2022.. """时间元组->本地时间字符串""" #str_time = time.asctime()#获取本地时间字符串 time_tuple = (2022,4,7,17,20,20,3,97,0) str_time = time.asctime(time_tuple) print(str_time)#Thu Apr 7 17:33:24 2022 """格式化当前日期时间""" ts = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") #格式化当前日期时间 print(ts)#2022-04-07 18:02:15 '''格式化日期->元组''' # 从复杂文本中提取时间，文本内容和格式化字符串要匹配一致，不能缺少字符。 dt = "今年是2022年,2月22号22点22分22秒：宜婚嫁" format = "今年是%Y年,%m月%d号%H点%M分%S秒：宜婚嫁" tuple_time = time.strptime(dt, format) # 时间元祖->格式化日期时间 str_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", tuple_time) print(str_time)#2022-02-22 22:22:22 #指定秒时间戳->格式化日期时间 ts = 1645539742.456123 dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z", time.localtime(ts)) print(dt)#2022-02-22 22:22:22 CST	datetime.datetime方法 now(tz=None)获取当前本地系统时间的datetime对象，可指定时区 YYYY-mm-dd HH:MM:SS.ffffff fromtimestamp(t, tz=None) 通过时间戳t获取datetime对象，可指定时区 YYYY-mm-dd HH:MM:SS strptime(date_string, format) 对字符串date_string按format格式化字符串转成datetime对象 YYYY-mm-dd HH:MM:SS strftime(fmt) 对datetime对象根据fmt格式化转成字符串 YYYY-mm-dd HH:MM:SS from datetime import datetime '''datetime.datetime''' """通过now获取当前本地系统时间的datetime对象""" now = datetime.now() print(now, type(now))#2022-04-07 19:47:27.687748 <class 'datetime.datetime'> """通过时间戳->datetime对象""" dt1 = datetime.fromtimestamp(1649323220) print(dt1)#2022-04-07 17:20:20 """日期时间字符串->datetime对象""" dt = datetime.strptime("2022-02-22 12:21:21","%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(dt, type(dt)) # 2022-02-22 12:21:21 <class 'datetime.datetime'> # 获取对应的时间戳 print(dt.timestamp()) # 1645503681.0 """将datetime对象->日期时间字符串""" fdt = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(fdt,type(fdt)) # 2022-04-07 19:53:25 <class 'str'> """datetime对象，不仅支持比较，也支持数学运算，数学运算的结果是一个时间差对象(timedelta)""" # 例如：有个清明节亲子郊游活动，活动报名截止时间是：2022-04-10 00:00:00，根据当前时间，得到剩余的报名时间 now = datetime.now() end = datetime.strptime("2022-04-10 00:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") td = end - now print(td, type(td)) # 2 days, 4:00:33.114001 <class 'datetime.timedelta'> print(td.days, td.seconds) # 2 14433 2天14433秒 print(td.total_seconds()) # 187233.114001 总秒数 datetime.timedelta:时间差或时间距离 from datetime import timedelta """ # 创建一个时间差对象 timedelta( days=天, seconds=秒, microseconds=微秒, milliseconds=毫秒, minutes=分, hours=时, weeks=周 ) """ # 2周的时间差对象 delta = timedelta(weeks=2) print(delta)#14 days, 0:00:00 # 6.5小时的时间差对象 delta = timedelta(hours=6.5) print(delta) # 6:30:00 delta = timedelta(hours=6, minutes=30) print(delta) # 6:30:00 # 20分15秒的时间差对象 delta = timedelta(minutes=20, seconds=15) print(delta) # 0:20:15 '''time对象只支持比较操作，date、datetime等对象支持任意比较与加减运算操作，timedelta对象支持所有操作。''' """计算当前时间距离过去某个时间的逝去时间""" # 如果当前时间是2022-03-02 22:11:29，那么小红看到了小明在2022-01-02 12:30:00发布的一个微信动态距离当前时间过去多久了？ dt1 = datetime.datetime.strptime("2022-01-02 12:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") dt2 = datetime.datetime.strptime("2022-03-02 22:11:29", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") # # 当前时间 - 过去时间 delta = dt2 - dt1 print(delta) # 59 days, 9:41:29	"""获取指定年月的信息列表 (年份,月份) 左起周一""" import calendar ret = calendar.monthcalendar(2022, 10) print(ret) # [ # [0, 0, 0, 0, 0, 1, 2], # [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], # [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], # [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23], # [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], # [31, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # ]

附：

三 数据转换模块

在数据存储和读取过程中，一般需要数据转换，因为不管网络传输也好，还是保存数据到文件也罢，都只支持保存字符串或者二进制bytes类型数据，因此很多时候，针对python中如列表，元组，字典等数据类型，我们都需要进行格式转换。

# 序列化
    把不可直接存储的数据格式变成可存储数据格式，这个过程就是序列化过程。例如：字典/列表/对象等 => 字符串。
# 反序列化
    把可存储数据格式进行格式还原，这个过程就是反序列化过程。例如：字符串还原成字典/列表/对象等。

 

	json模块	pickle模块
说明	是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，常用于不同平台，不同编程语言之间进行数据传输，也常用于对编程开发过程中的数据存储结构或项目配置文件。 注意：在python中默认就是符合json语法的字符串数据。json提供了json字符串与其他数据格式之间的序列化和反序列化操作	pickle类型处理数据后的数据是二进制的，所以对于数据相对于json格式而言，更加紧凑（避免json空行占空间），性能更好。
语法
常用操作
实例	import json """ json在python中就是字符串类型，但是该字符串必须符合json语法。 序列化方法 json.dump(obj, fp, indent=None, ensure_ascii=True) 把数据obj转换格式为json字符串并写入到fp文件对象中. 如果指定indent，则按长度缩进写入 如果指定ensure_ascii=True，则对多字节字符转换成unicode编码 json.dumps(obj, indent=None, ensure_ascii=True) 把数据obj转换格式为json字符串 如果指定indent，则按长度缩进写入 如果指定ensure_ascii=True，则对多字节字符转换成unicode编码 """ """写入数据到json文件中""" data = [ {"name": "小明","age":16}, {"name": "王华","age":16}] fp = open("data.json", "w", encoding="utf-8") json.dump(data, fp,indent=None, ensure_ascii=False) """字典数据转换json格式字符串""" ret = json.dumps(data,indent=None,ensure_ascii=False) print(ret)#[{"name": "小明", "age": 16}, {"name": "王华", "age": 16}] """从指定文件中读取json数据并反序列化""" data = json.load(open("data.json", "r", encoding="utf-8")) print(data) # [{'name': '小明', 'age': 16}, {'name': '王华', 'age': 16}]	import pickle """序列化一个数据成bytes类型""" data = {"name": "小明", "age": 13} ret = pickle.dumps(data) print(ret) # b'\x80\x04\x95\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x06\xe5\xb0\x8f\xe6\x98\x8e\x94\x8c\x03age\x94K\ru.' """序列化一个数据成bytes类型并写入指定文件""" data = {"name": "小明", "age": 13} fp = open("1.db", "wb") pickle.dump(data, fp) bs=b'\x80\x04\x95\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x06\xe5\xb0\x8f\xe6\x98\x8e\x94\x8c\x03age\x94K\ru.' """把数据反序列化还原格式""" data = pickle.loads(bs) print(data, type(data))#{'name': '小明', 'age': 13} <class 'dict'> """从指定文件中读取数据并反序列化还原格式""" fp = open("1.db", "rb") data = pickle.load(fp) print(data, type(data))#{'name': '小明', 'age': 13} <class 'dict'> """pickle的强大之处在于，除了能处理8种基本数据类型以外，针对后面所学的面向对象的数据类型也支持.json仅支持8中基本数据类型转换"""
对比	1. json模块常用于将Python数据转换为通用的json格式传递给其它系统或客户端，常见于web开发，测试开发，运维开发。 pickle模块常用于将python数据转换为二进制格式数据，其序列化之后的数据只能被Python识别，因此只能用于Python系统内部。 2. json序列化后的数据本质上还是字符串，所以明文显示，没有任何保密性，数据存储不够紧凑，存在空间浪费 pickle序列化后的数据是二进制安全bytes类型，不会明文显示，具有一定保密性，数据存储格式紧凑，性能优越。 3. 都是内置模块，所以都有更优的替代方案。 内置的json模块采用C语言编写，针对于海量数据转换来说，可以考虑rust开发的rjson模块。 内置的pickle模块，虽然性能较好，但是保密性不足，跨平台性不足，此时可以考虑采用itsdangrous模块。

四 安全加密模块

哈希函数：哈希的本质，就是把任意长度的输入内容，通过Hash算法变成不可逆的固定长度的输出内容（哈希值，散列值，消息摘要），输出内容通常用16进制的字符串表示。哈希的过程是单向的，只有加密，没有解密。因此你可以把字符串进行哈希获取哈希值，但无法从哈希值逆转获取原始字符串。常用于信息加密，开发中的常见应用场景有：数据加密，数据校验，负载均衡等。

哈希碰撞/冲突：两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样。哈希碰撞无法被完全避免。只能采用各种方法来尽量避免，降低发生的概率。

	hashlib模块	hmac模块
说明	哈希碰撞无法被完全避免。只能采用各种方法来尽量避免，降低发生的概率。python里面提供了内置函数hash()。	黑客可以通过彩虹表（一种密码破解的工具）根据哈希值反推原始登陆密码，那么用户在服务器中的数据就变得不安全。所以，需要使用hmac等安全级别更高的加密模块。hmac是一种基于Hash函数和密钥进行消息认证的方法，使用hmac函数比标准hash函数更安全，只要改动秘钥（盐值），同样的数据，也会产生不同的哈希值。
实例	import hashlib """md5加密""" content = "hello world" md5 = hashlib.md5() md5.update(content.encode('utf-8')) # hash是基于字节的，所以需要注意编码问题 res = md5.hexdigest() print(f"加密结果:{res}") # 5eb63bbbe01eeed093cb22bb8f5acdc3 """针对大数据的哈希计算，可以分多次哈希，最终的哈希值是一样的""" md5 = hashlib.md5() md5.update('welcome to python! welcome to beijing!'.encode('utf-8')) print(md5.hexdigest()) # a1b89154c1e7274499530cd8b3e7f278 md5 = hashlib.md5() #重新定义md5 md5.update('welcome to python! '.encode('utf-8')) print(md5.hexdigest()) # 891a55288ee147f8d5725bf22c956a9f md5.update('welcome to beijing!'.encode('utf-8'))# md5.update会将每次字符串拼接。若不想拼接，每次使用update之前都要重新定义：md5=hashlib.md5() print(md5.hexdigest()) # a1b89154c1e7274499530cd8b3e7f278 """sha1加密..""" content = "hello world" sha1 = hashlib.sha1() sha1.update(content.encode('utf-8')) res = sha1.hexdigest() print(f"加密结果:{res}") # 2aae6c35c94fcfb415dbe95f408b9ce91ee846ed	"""hmac 基于hash算法与密钥的加密技术""" import hmac, secrets password = "123456" secret_key = secrets.token_hex() # 参数1：秘钥（盐值），参数2：密码，参数3：加密算法 data = hmac.new(secret_key.encode("utf-8"), password.encode("utf-8"), "sha256") ret = data.hexdigest() print(ret) # 1d687207dc1d54a31681b68bc83a5eab3293b664cdeb643e33fe1eb14d4f0bf9