常用模块

一、什么是模块？

　　常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。

   但其实import加载的模块分为四个通用类别：　

　　1 使用python编写的代码（.py文件）

　　2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

　　3 包好一组模块的包

　　4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

二、为何要使用模块？

   如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。

    随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用，

 

三、常用模块

　　1、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)
print(p.y)

结果为：
2

 

　　　　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')
print(q)

结果为：
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)])
print(d)
od = OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])
print(od)

　　　　注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

from collections import OrderedDict
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
print(od.keys())

结果为:
['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}

　　　　原生字典解决方法为：

l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
my_dict = {}　　#定义一个空字典
for value in l:
    if value > 66:
        if 'k1' in my_dict:　　#判断my_dict字典里有没有‘k1’这个key
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k1'] = [value]　　#初始添加key:value 要不value以列表的形式添加
    else:
        if 'k2' in my_dict:
            my_dict['k2'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'] = [value]
print(my_dict)

 

　　　　使用defaultdict方法解决：

from collections import defaultdict
my_dict = defaultdict(list)
for value in l:
    if value < 66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)
print(my_dict)

 

 

　　　　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。

from collections import Counter
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)

结果为：
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

 

 

 

 

 

2、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
time.sleep(secs)
#(线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
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。

#时间戳(timestamp)
print(time.time())  #1525854518.7102778
print(type(time.time()))    #<class 'float'>

 

 

　　　　（2）格式化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’

%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

　　　　(3)元组(struct_time) ：struct_time元组共有9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：

import time
#时间戳
print(time.time())    
1525854796.127278

#时间字符串
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
2018-05-09 16:33:16

#时间元组 localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
print(time.localtime())
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=5, tm_mday=9, tm_hour=16, tm_min=33, tm_sec=16, tm_wday=2, tm_yday=129, 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
tt = time.time()
print(tt)    #1525855397.559278
st = time.localtime(tt)
print(st)    #time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=5, tm_mday=9, tm_hour=16, tm_min=43, tm_sec=17, tm_wday=2, tm_yday=129, tm_isdst=0)


#结构化时间-->时间戳　
st = time.localtime(1500000000)
tt = time.mktime(st)
print(tt)    #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，则现实当前时间
>>>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 %d %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' 

 

 

　　　　计算时间差：

import time
true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
dif_time=time_now-true_time
struct_time=time.gmtime(dif_time)
print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,
                                       struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
                                       struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))

 

 

 

3、random 模块

import  random

#随机小数

print(random.random())    # 大于0且小于1之间的小数
#0.3102806016991905

print(random.uniform(1,3))    #大于1小于3的小数
#1.6317624813591252


#随机整数
print(random.randint(1,5))    # 大于等于1且小于等于5之间的整数
#3

print(random.randrange(1,10,2))    #大于等于1且小于10之间的奇数
#5



#随机选择一个返回
print(random.choice([1,'sa',[3,4]]))    
#[3, 4]

#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数
print(random.sample([1,'sa',[3,4]],2))
#[[3, 4], 1]


#打乱列表顺序
item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item)
print(item)
#[5, 9, 7, 3, 1]

随机生成验证码：

import random
code=''
for i in range(6):
    num = random.randint(65,90)
    alpha1 = chr(num)
    num = random.randint(97,122)
    alpha2 = chr(num)
    num3 = str(random.randint(0,9))
    s = random.choice([alpha1,alpha2,num3])
    code +=s

print(code)

 

 

4、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

 

 

5、os模块

　　 os模块是与操作系统交互的一个接口

 

1、os.getcwd() #获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
#D:\notepad\study\pythonstudy\day5

2、os.chdir("dirname")  #改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd

os.chdir('D:/notepad/study/pythonstudy/day4')
print(os.getcwd())
#D:\notepad\study\pythonstudy\day4

3、os.curdir  #返回当前目录: ('.')

4、os.pardir  #获取当前目录的父目录字符串名：('..')


5、os.makedirs('dirname1/dirname2')    #可生成多层递归目录


6、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
7、os.mkdir('dirname')    #生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
8、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
9、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
10、os.remove()  #删除一个文件
11、os.rename("oldname","newname")  #重命名文件/目录
12、os.stat('path/filename')  #获取文件/目录信息
13、os.sep    #输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
14、os.linesep    #输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
15、os.pathsep    #输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
16、os.name    #输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
17、os.system("bash command")  #运行shell命令，直接显示
18、os.popen("bash command).read()  #运行shell命令，获取执行结果
19、os.environ  #获取系统环境变量

os.path

1、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
2、os.path.exists(path)  #如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
3、os.path.isabs(path)  #如果path是绝对路径，返回True
4、os.path.isfile(path)  #如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
5、os.path.isdir(path)  #如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
6、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
7、os.path.getatime(path)  #返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
8、os.path.getmtime(path)  #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
9、os.path.getsize(path) #返回path的大小