Python 基础语法七——模块

注意事项：
        （1）、在IDLE交互环境中，当输入导入模块名和电号 "." 之后，系统会将模块的函数罗列出来供我们选择；
        （2）、可以通用 help(模块名) 查看模块的帮助信息，其中FUNCTIONS介绍了模块内置函数的使用方法；
        （3）、不管你执行了多少次 import ， 一个模块只会被导入一次；
        （4）、导入模块后，我们就可用模块名称这个变量访问模块的函数等所有功能。
        定义：一般写的代码以.py结尾的Python文件就是一个独立的模块，模块包含了对象定义和语句。
    1、命名空间
        定义：是一个包含了一个或多个变量名称和它们各自对应的对象值的字典。
        python可以调用局部命名空间和全局命名空间里的变量。如果一个局部变量和一个全局变量重名，则在函数内部调用时局部变量会屏蔽全局变量。
        如果要修改函数内的全局变量的值，必须使用global语句，否则会出错。
    2、模块导入的三种方法
       2.1  方法一：最常用
        import module1,module2
        导入模块后，就可以引用模块内的函数，语法格式：模块名.函数名
        2.2 方法二：慎用
        from module import 函数名
        函数名如果有多个，可用逗号 “，” 隔开
        函数名可用通配符 “ * ” 导出所有的函数 
        这种方法，导出的函数名容易和其他函数名称冲突，失去了模块命名空间的优势。
        2.3  方法三：方便在程序中调用
          import module as 新名字
3、自定义模块和包
    3.1 自定义模块
        方法和步骤：
            在安装Python的目录下，新建一个以 .py 为后缀名的文件，然后编辑该文件。
    自定义模块要注意：
        （1）为了是 IDLE 能找到我们自定义模块，该模块要和调用的程序在同一目录下，否则在导入模块是会提示找不到模块的错误；
        （2） 模块名要遵循 Python 变量命名规范，不要使用中文、特殊字符等。
        （3） 自定义的模块名不要和系统内置的模块名相同，可以先在 IDLE 交互环境里先用 “import modle_name ” 命令检查，若成功说明系统已存在此模块，然后考更改自定义模块名。
    3.2 自定义包
        在大型项目开发中，有多个程序员协作共同开发一个项目，为了避免模块名重名，Python 引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。 包是一个分层级的文件目录结构，它定义了有模块及子包，以及子包下的子包等组成的命名空间。
        自定义包需注意：
        （1）每个包目录下面都会有一个_init_.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，系统就把这个目录作为普通目录，而不是一个包。
        （2）_init_.py 可以是一个空文件，也可以有 Python 代码，因为_init_.py就是一个模块，而它的模块名就是 mymodle。
        （3）在 Python 中可以有多及目录，组成多层次的包结构。
4、安装第三方模块
    实现方法：通过包管理工具 pip 来实现。
        如 Win10系统：在安装Python 3.6.5 时勾选了 pip 和 Add Python to environment variables 两个选项。
        在 “ cmd ” 命令或直接选中“ 命令提示符 ” 
pip < command > [options]
command 命令说明
installinstall packages
downloadDownload packages
uninstallUninstall packages
freezeOutput installed packages in requirements format








    安装第三方模块前的注意事项：
    （1） 确保可以从命令提示符中的命令行运行Python。可以通过命令来检查：
               
     （2）确保可以从命令行运行 pip；
         
    （3） 确保 pip 、setuptools 和 wheel 是最新版本；
    虽然 pip 单独地从预构建的二进制文件中安装就可以了，但是最新的 setuptools 和 wheel 的版本对于确保你也可以从源文件中安装是有用的。
        可以运行一下命令测试：(会因为网络原因下不了，多试几次，实在不行离线安装)
    python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel 

    （4）创建一个虚拟环境，此项仅用与 Linux 系统，为可选项。运行以下命令：
        python3 -m venv tutorial_env source tutorial_env/bin/activate
        将在tutorial_env 子目录中创建一个新的虚拟环境，并配置当前 shell 以将其作默认的 Python 环境。
5、安装第三方模块实例
        以从PyPI安装为例，使用 pip 从PyPI安装：pip 最常用的用法是从 Python 包中索引中使用需求说明符来安装。一般来说，需求说明符由项目名称和版本说明符组成。
        Python 官网： https://www.pypi.org 可以查询、注册、发布的第三方库，包括包的历史版本号，支持的应用环境等包信息。
        （1）在 Python 官网查询：web，得到包的名称（web3）和版本号 ( 4.3.0 )：
        命令提示符： pip install web==4.3.0 
        ( 2 ) 升级包：将已安装的项目升级到PyPIp的最新项目，
            pip install --upgrade web3
        ( 3 ) 安装到用户站点
        若要安装与当前用户隔离的包，请使用用户标志，通过运行以下命令：
            pip install --user SomeProject
        （4）安装需求文件
        安装需求文件中指定的需求列表，如果没有则忽略。通过运行以下命令：
        pip install -r requirements.txt
        （5）在Python shell 环境中验证安装的第三方模块：
        在IDLE shell 交互环境下使用 import 命令。
            import web3 
            dir(web3)
6、模块应用实例
        6.1 日期时间相关： datetime模块
        datetime 是 Python处理日期和时间的标准模块。
        （1）获取当前日期和时间：
from datetime import datetime

now = datetime.now()
print(now)
        （2）获取指定定日期和时间：
from datetime import datetime

now = datetime.now()
dt = datetime(2018,6,6,12,12)  # 用指定日期时间创建datetime
print(now)
print(dt)
        （3）datetime 转换为 timestamp 模块
              在计算机中，时间实际上是用数字表示的。我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC + 00:00 时区的时刻称为 epoch time ， 记为 0 （1970年以前的时间为复数），当前时间就是相对 epoch time 的秒数，称为 timestamp 。
        即：
        timestamp = 0 = 1970-1-1 00:00:00 UTC+0:00
        对应北京时间为：
        timestamp = 0 = 1970-1-1 00:00:00 UTC+8:00
        可见 timestamp 的值与时区毫无关系，因为 timestamp 一旦确定，其 UTC 时间就确定了，转换到任意时区的时间也是完全确定的，这就是为什么计算机存储的当前时间是以 timestamp 表示的，因为全球各地的计算机在任意时刻的 timestamp 都是完全相同的。
        把一个datetime 类型转换为 timestamp 只需要简单调用 timestamp() 方法，如下所示代码：
from datetime import datetime

now = datetime.now()
dt = datetime(2018,6,6,12,12)  # 用指定日期时间创建datetime

print(now)
print(dt)
print(dt.timestamp())
        Python 的 timestamp 是一个浮点数。如果有小数位，小数位表示毫秒数。某些编程语言（如Java 和 JavaScript）的 timestamp 使用整数表示毫秒，这种情况下只需要把timestamp 除以 1000 就得到 Python 的浮点表示方法。
        （4） timestamp 转换为 datetime
        要把 timestamp 转换 为 datetime，使用 datetime 提供的 fromtimestamp() 
from datetime import datetime

now = datetime.now()
dt = datetime(2018,6,6,12,12)  # 用指定日期时间创建datetime

print(now)
print(dt)
print(dt.timestamp())
        timestamp 是一个浮点数，它没有时区的概念，而 datetime 是有时区的，timsestamp 可以直接被转换到 UTC 标准时区的时间，使用 datetime 提供的 utcfromtimestamp() 方法。
        （5）str 转换为 datetime：
        用户输入的日期和时间是字符串，要处理日期和时间，首先必须把 str 转换为datetime 。转换方法通过 datetime 提供的 strptime() 方法来实现，如下列所示代码：
datee_test = datetime.strptime('2018-06-19 13:15:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(datee_test)
        （6） datetime 转换为 str ：
        如：已经有了datetime 对象，要把它格式为字符串显示给用户，就需要转换为str，通过datetime 提供的 strtime() 方法实现的；
now.strftime('%a, %b %d %H:%M')
        （7） datetime 加减：对日期和时间进行加减，时间上就是把 datetime 往后或前计算，得到新的 datetime 。需要导入 timedelta 类，使用 timedelta 可以很容易地算出前几天后几天的时刻。
now = datetime.now()
datetime.datetime(2018, 6, 19, 14, 42, 36, 664596)
now + timedelta(hours=10)
now - timedelta(days=10)
now + timedelta(days=12, hours=23)
        （8）本地时间转换为 UTC 时间：
        本地时间是指系统设定时区的时间，例如北京时间是 UTC+8:00 时区的时间，而 UTC 时间值 UTC +0:00 时区的时间。
        datetime 类型有时区属性 tzinfo，默认值为 None，所以无法区分这个datetime 到底是哪个时区，除非强行给 datetime 设置一个时区，如下例所示代码。
        （9） 时区转换
        先通过 datetime 提供的 utcnow() 方法拿到当前的 UTC 时间，再用  astimezone() 方法转换为任意时区的时间；
7、读写 JSON 数据： json 模块
        JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量捷的数据交换格式。JSON数据格式等同于 Python 里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，即 python 中的列表。
        在 python 中，json 模块专门处理 json 格式的数据，提供了四中方法： dumps \ dump 、loads、load。
        7.1 dumps、dump：
        dumps、dump 实现序列化功能，但在使用功能上有差别。其中，dumps 实现的是将数据序列化为字符串（str），而在使用 dump 时，必须传文件描述符，将序列化的字符串（str） 保存到文件中。
        dumps 方法的使用：
import json

dict_test = { "01":"张三","02":"李四"}

#  将 字符串、数字、字典等数据序列化为标准的字符串（ str ）格式
json.dumps("Python")  # 字符串
json.dumps(15.78)       # 数字
json.dumps(dict_test)   # 字典
        dump 方法的使用：将字典数据保存到某个目录下
import json

dict_test = { "01":"张三","02":"李四"}

#  将 字符串、数字、字典等数据序列化为标准的字符串（ str ）格式
json.dumps("Python")  # 字符串
json.dumps(15.78)       # 数字
json.dumps(dict_test)   # 字典

# 使用 dump 方法将字典数据 dict_test 保存到 F 盘根目录下的 json_test.json文件中。
with open("F:\\json_test.json","w", encoding='utf-8') as file_test:
    json.dump(dict_test,file_test,indent=5)
    7.2、loads 、load
        loads、load 是反序列化方法。loads 只完成了反序列化，load 只接收文件描述符，完成了读取文件和反序列化。
import json

#  使用 loads  和 load
teacher_info = json.loads('{"teacher_name":"Mr.Liu","teacher_age":24}')
print(teacher_info)
with  open("F:\\json_test.json","r",encoding="utf-8") as file_test:
    test_loads = json.loads(file_test.read())
    file_test.seek(0)
    test_load = json.load(file_test)    # json.loads( file_test.read())
print(test_loads)
print(test_load)
8、系统相关： sys 模块
        sys 模块是 python 自带模块，包含了和系统相关的信息。通过运行以下命令。
        导入该模块：import sys
        通过 help(sys) 或者 dir(sys) 命令查看 sys 模块可用的方法跟成员变量：help(sys),dir(sys)
        8.1 sys.path : 包含输入模块的目录名列表 （即 你的 path 设置）
            sys.path.append(" 自定义模块路径 ") 添加模块路径。
        8.2 sys.argv：在外部向程序内部传递参数；即path 列表中的第一个参数
9、数学： math 模块
        python 自带模块，包含了和数学运算公式相关的信息。通过运行以下命令，导入该模块：
        import math 
        dir(math)
10、随机数： random 模块
        random 模块是 python 自带模块，功能是：生成随机数。可以通过 dir( random )查看 random 模块可用的方法和成员变量。
        10.1、生成随机整数： randint()
        10.2、随机浮点数： random()  # 不带参数
                    random.uniform(12,30) # 带参数
        10.3、随机字符： choice（）
        10.4、洗牌： shuffle()
11、在 Python 中调用 R 语言
        注意：在 Python 中调用 R 语言的前提条件是，要在本机安装 rpy2 模块和 R 语言工具。
        
    11.1 安装 rpy
            rpy2 的版本 和 python 的版本要对应，也要和 R 的版本对应。
        （1）下载 rpy2；
            现在相应版本的  *****.whl  文件
        （2）安装；
        在命令提示符下，输入
        pip install  ****.whl
        安装成功提示如下：
Successfully built MarkupSafe
Installing collected packages: MarkupSafe, jinja2, rpy2
Successfully installed MarkupSafe-1.0 jinja2-2.10 rpy2-2.9.4
        11.2  安装 R 语言工具
        ( 1 ) 下载 R 语言工具
        下载地址： https://www.r-project.org/    --> 点击 “ download R ” --> 选择中国的镜像。 
        （2） 安装：双击可执行文件。
        11.3 测试安装是否成功
            （1） 在 Python shell 里面输入一下命令：
            import rpy2.robjects as rob # 无错误说明  rpy2 模块安装成功
            rob.r['pi']
    运行结果如下：
R object with classes: ('numeric',) mapped to:
<FloatVector - Python:0x06ADCE68 / R:0x08BBE9D8>
[3.141593]
            （2）载入和使用 R 包
from rpy2.robjects.packgages import importr
base = importr("base")
stats = importr("stats")
stats.rnorm(12)
        







posted @ 2020-02-12 17:39  孰能无过  阅读(338)  评论(0)  编辑  收藏  举报