模块相关
collections模块
在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.Counter: 计数器,主要用来计数
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典
namedtuple
我们知道tuple
可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成:
>>> p = (1, 2)
但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
这时,namedtuple
就派上了用场:
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple
定义:
#namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
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,插入和删除效率很低。
deque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
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque除了实现list的append()
和pop()
外,还支持appendleft()
和popleft()
,这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
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
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意,OrderedDict
的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:
>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']
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
}
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使用dict
时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError
。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict
:
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Counter
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
其他详细内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html
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’
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(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)
索引(Index) | 属性(Attribute) | 值(Values) |
---|---|---|
0 | tm_year(年) | 比如2011 |
1 | tm_mon(月) | 1 - 12 |
2 | tm_mday(日) | 1 - 31 |
3 | tm_hour(时) | 0 - 23 |
4 | tm_min(分) | 0 - 59 |
5 | tm_sec(秒) | 0 - 60 |
6 | tm_wday(weekday) | 0 - 6(0表示周一) |
7 | tm_yday(一年中的第几天) | 1 - 366 |
8 | tm_isdst(是否是夏令时) | 默认为0 |
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'
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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
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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
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os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep 输出当前平台使用的行终止符,win下为"\r\n",Linux下为"\n"
os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
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
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ExpandedBlockStart.gif)
import sys
try:
sys.exit(1)
except SystemExit as e:
print(e)
序列化模块
什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
序列化的目的
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/827651/201708/827651-20170805234418803-1378181341.png)
json
Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ExpandedBlockStart.gif)
import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic) #序列化:将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意,json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化:将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意,要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2) #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ExpandedBlockStart.gif)
import json
f = open('file','w')
json.dump({'国籍':'中国'},f)
ret = json.dumps({'国籍':'中国'})
f.write(ret+'\n')
json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+'\n')
f.close()
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
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pickle
json & pickle 模块
用于序列化的两个模块
- json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
pickle模块提供了四个功能:dumps、dump(序列化,存)、loads(反序列化,读)、load (不仅可以序列化字典,列表...可以把python中任意的数据类型序列化)
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这时候机智的你又要说了,既然pickle如此强大,为什么还要学json呢?
这里我们要说明一下,json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里,那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化,其他语言就不能读懂这是什么了~
所以,如果你序列化的内容是列表或者字典,我们非常推荐你使用json模块
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型,而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话,那么就可以使用pickle
re模块
讲正题之前我们先来看一个例子:https://reg.jd.com/reg/person?ReturnUrl=https%3A//www.jd.com/
这是京东的注册页面,打开页面我们就看到这些要求输入个人信息的提示。
假如我们随意的在手机号码这一栏输入一个11111111111,它会提示我们格式有误。
这个功能是怎么实现的呢?
假如现在你用python写一段代码,类似:
phone_number = input('please input your phone number : ')
你怎么判断这个phone_number是合法的呢?
根据手机号码一共11位并且是只以13、14、15、18开头的数字这些特点,我们用python写了如下代码:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
这是你的写法,现在我要展示一下我的写法:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
对比上面的两种写法,此时此刻,我要问你你喜欢哪种方法呀?你肯定还是会说第一种,为什么呢?因为第一种不用学呀!
但是如果现在有一个文件,我让你从整个文件里匹配出所有的手机号码。你用python给我写个试试?
但是学了今天的技能之后,分分钟帮你搞定!
今天我们要学习python里的re模块和正则表达式,学会了这个就可以帮我们解决刚刚的疑问。正则表达式不仅在python领域,在整个编程届都占有举足轻重的地位。