包与一些常见模块

包

之前我们讲到了模块，但是如果一个模块里的函数过多的话，会显得比较麻烦。如果将它直接分为多个文件，不仅会改变导入的方式，而且会对使用者造成不小的麻烦，毕竟不同的函数在不同的文件里，难道还要使用者一个一个找不成？这个时候包的用法就出现了

什么是包？包就是把一个模块分成多个文件，并且导入方式相同，用了包之后还是from m1 import f1, 使用者感觉不到变化

包本质上就是一个文件夹，但是其中必须拥有__init__这个文件。换句话说，__init__让一个普通的文件夹成为一个包，导包就是导inti

使用的第一种方式

from m1 import f1

from m1 import *  # 运行init这个文件，创建一个init这个名称空间，然后把inti内的变量丢入 init 这个名称空间内

f1()  # 导包以执行文件的环境变量为基准
f2()
f3()
f4()
# import sys
# print(sys.path)

import requests


from m1 import f1()
from m1 import f7

f7()

这种方式虽然可行但是不推荐使用

导包就是导入init

包的文件以执行文件的环境变量为基准，包的init只能从包名开始导入

相对导入： （只能在包中使用）

.是当前目录
..是父目录

random模块

较常用的方法

print(random.random())  # 0-1的随机数

print(random.randint(0, 100))  # 0-100的整数

lt = [1, 2, 3, 4, 5,]
random.shuffle(lt)  # 打乱容器类元素  --> 列表和字典
print(lt)

了解的方法

print(random.randrange(1, 10))  # 1,9之内的整数

print(random.uniform(1, 3))  # 1-3的小数

print(random.choice([1, 2, 3, 'a', 'b']))  # 选一个

print(random.sample([1, 2, 3, 'a', 'b'],2))  # 选2个


def choice(lt):

    ind = random.randint(0,len(lt)-1)

    return lt[ind]

print(choice([1, 2, 3, 'a', 'b']))


# time模块

## 时间戳

print(time.time()) # 1565958257.9459026

这是1970年到现在的时间

但是这样子看时间会很麻烦

## 格式化时间

year month day X

print(time.strftime('%Y_%m_%d %X')) # 2019_08_16 10:26:36

这样就舒服多了

## 结构化时间

print(time.localtime()) # 当地时间（中国）
print(time.gmtime()) # 标准时间

## 三种格式化时间的转换

结构化时间转格式化时间

print(time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime()))

格式化时间转结构化时间

print(time.strptime('2019-08-16 10:30:44', '%Y-%m-%d %X'))

结构化时间转时间戳

print(time.mktime(time.localtime()))

时间戳转结构化时间

print(time.localtime(time.time()))

## 重点

time.time()
time.sleep(2)

# datetime模块

import datetime

print(datetime.datetime.now()) # 打印时间

now = datetime.datetime.now()

print(now+datetime.timedelta(3)) # 默认+3天

print(now+datetime.timedelta(hours=3)) # 3小时
print(now+datetime.timedelta(minutes=3)) # 3分钟

print(now.replace(year=1900))

# os模块

mport os

print(os.getcwd()) # 获取当前文件目录

os.mkdir('m2') # 创建一个文件夹
os.rmdir('m2') # 删除文件夹

res = os.listdir(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17') # 列出所有文件
print(res)

os.rename('test.py','test1.py')
os.remove('test1.py')

\__file__只有pycharm才提供，python本身不支持

print('os.path.abspath(file):',os.path.abspath(file)) # 支持不同的平台(windows,ios,andirod,linux,unix)

rint(os.path.exists('01 包.py')) # 文件不存在False，存在True

print(os.path.exists('01 包.py')) # 文件不存在False，存在True

print(os.path.isfile('01 包.py')) # 是否为文件
print(os.path.isdir('01 包.py')) # 是否为文件夹

********（经常使用）

支持不同的平台(windows,ios,andirod,linux,unix)

res = os.path.join(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17\m1\bbb','m5.py') # 拼接文件路径
res = os.path.join(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17\m1\bbb','m5','test.py') # 拼接文件路径

print(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17\m1\bb'+'\m5.py')

print(res)

******* （经常使用）

print(os.path.abspath(file))
print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(file))))

import os
g = os.walk(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17') # 返回三个值，第一个值是路径；第二个值是路径下的文件夹，第三个值是路径下的文件
for i in g:
print(i)

# sys模块

sys模块： 与Python解释器交互

import sys

print(sys.path) # 路径

print(sys.argv) # 接收参数（用cmd执行文件时运行才有效）

print(sys.modules)

# json

json模块：

用python写了一个程序，用java写了一门程序，这两个程序需要数据之间交流，规定了一种多种语言通用的数据类型，json串

序列化：从python的字典（最常用）变成json串， dump

反序列化：从json串变成python的字典（最常用），load

import json

dic = {'a': 1, 'b': 'abc', 'c': None}
data = json.dumps(dic) # 序列化到内存中
print(data,type(data)) # 单引号全部变成双引号
data = json.loads(data) # 从内存中获取json串
print(data,type(data))

with open('test.json','w',encoding='utf8') as fw:
json.dump(dic,fw)

with open(f'{"test"}.json','r',encoding='utf8') as fr:
data = json.load(fr)
print(data)

# pickle模块

方法类似于json但是当进行反序列化的时候，pickle的执行文件导出函数时，只能导出该执行文件里的同名函数，因为pickle存放函数是只存放了地址，并没有存放该函数的值

文件1

def func():
x = 3
print(x)

import pickle
with open('test.pkl','wb') as fw:
pickle.dump(func,fw)

文件2

with open('test.pkl', 'rb') as fr:
data = pickle.load(fr)
data()
print(data)

如上述代码，如果运行文件2则会报错，因为文件2里没有定义函数func()，即使定义了也只会显示在该文件里定义的函数

也就是说，**pickle的函数反序列化是没用的**

# hashlib模块

一般用于密码的保密

import hashlib

m = hashlib.md5() # 固定的写法
m.update(b'123456')

m.update(b'456')

print(m.hexdigest())

hash后的特点：

1. 变成固定的字符串
2. 相同的字符串哈希后结果一样
3. 叠加性

# hmac模块

import hmac

m = hmac.new(b'abc') # 加盐
m.update(b'123456')

m.update(b'456')

print(m.hexdigest())

方法类似于hashlib，只是管理者可以设定一个key值，更难被破译

# logging模块

一般logging模块都是套用模板，这里就不详细说了

mport logging

logging.debug('调试') # 10

logging.info('正常') # 20 # 用这一个

logging.critical('严重错误') # 30

logging.error('错误') # 40

logging.warning('警告') # 50

默认30以上的可以输出

v2 日志信息记录在文件当中

logging.basicConfig(filename='access.log',

format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

level=10)

logging.debug('调试信息') # 10

logging.info('正常信息') # 20

logging.warning('警告信息') # 30

logging.error('报错信息') # 40

logging.critical('严重错误信息') # 50

1. 生成一个logger对象

logger = logging.getLogger('hyc')

2. 生成格式

formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)

3. 生成一个文件对象

h1 = logging.FileHandler('h1.log')
h2 = logging.FileHandler('h2.log')
sm = logging.StreamHandler()

4. 文件绑定格式

h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)

5. 绑定文件

logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)

6. 控制级别

logger.level = 50

7. 使用

logger.debug('调试信息') # 10
logger.info('正常信息') # 20
logger.warning('警告信息') # 30
logger.error('报错信息') # 40
logger.critical('严重错误信息') # 50