python笔记(15)--模块扩展（time/json/shutil/logging）和异常捕获处理

内容目录：

• 模块基础知识
• time/datetime
• json/picle
• shutil
• logging（自备查询）
• 异常处理
• 其他

内容回顾和补充：

1.模块分类

• 内置
• 第三方
• 自定义

面试题：

• 列举常用内置模块：json / time（必须说） /os/sys（补充）

2.定义模块

定义模块时可以把一个py文件或一个文件夹（包）当做一个模块，以方便于以后其他py文件的调用。

对于包的定义：

• py2：创建文件夹时必须有一个 _ _int _ _.py文件

• py3：不需要创建 _ _int _ _.py

  推荐以后写代码时，都要加上此文件。

3.模块的调用

3.1 示例一

# 本模块名字为mode.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

def show():
	print('我是中国人')
def func():
	pass

# 导入模块，加载此模块中所有的值到内存。
import mode

# 调用模块中的函数
mode.func()

3.2 示例二

#导入模块
from mode import func,show	#只调用两个函数到内存中
from mode import func
from mode import show
from mode import * 			#调用mode文件中的所有到内存中

#使用模块中的函数
func()						

#导入模块
from mode import func as f   #如果被调用的模块中与当前文件中的函数重名，可以使用as 更改使用的名字

def func():
    print(123)
    
f()				#此时执行的是模块中的功能函数

导入模块：

• import 模块 模块.函数()
• from 模块 import 函数 函数()
• from 模块 import 函数 as 别名 别名()

3.3 示例三

mode:
    - jd.py
    - pdd.py
    - tb.py
包.py

#调用mode包的jd模块中f1函数
#方式一：
import mode.jd
mode.jd.f1()

#方式二：
from mode import jd
jd.f1()

#方式三：
from mode.jd import f1
f1()

总结：

• 模块和要执行的.py文件在同一目录 且 需要模块中很多功能时，使用：import方式导入模块
• 其他方式一：from 模块 import 模块 模块.函数()
• 其他方式二：from 模块.模块 import 函数 函数()

4内置模块

• os

• sys

• time

• json

  • dumps

  • loads

    • 注意：中文序列化后默认变为ASCII码

      字典或列表中如有中文，序列化时想要保留中文显示：

      v = ['k1':'alec','k2':'李亚楠']
      
      import json
      val = v.dumps(v,ensure_ascii=False)
      print(val)		#序列化后得到的结果保留了中文
      

    • dump(不常用)：把序列化后的列表写入文件中

      import json
      
      v = ['k1':'alec','k2':'李亚楠']
      f = open('x.txt',mode='w',encoding='utf-8')
      val = json.dump(v,f)
      print(val)
      f.close()
      

    • load

      import json
      
      v = ['k1':'alec','k2':'李亚楠']
      f = open('x.txt',mode='r',encoding='utf-8')
      
      val = json.load(f)
      f.close()
      
      print(val,type(val))
      

• haslib

• random

• getpass

• shutil

• copy

今日内容

1.pickle和json（常用json）和shelve

• json的优点：所有语言通用；缺点：只能序列化基本的数据类型 list / dict / int.....
  • dumps序列化出来的是字符串（str类型）
• pickle的优点：python中所有的东西都能被它序列化（socket对象）；缺点：序列化内容只有python认识
  • dumps序列化出来的是字节（byte类型）
• shelve的优点：序列化句柄，使用句柄直接操作，非常方便

import pickle
# #################### dumps/loads ######################
v = {1,2,3,4}

val = pickle.dumps(v)
print(val)

data = pickle.loads(val)
print(data)

###也可以序列化函数
def f1():
print('f1')
v1 = pickle.dumps(f1)
print(v1)
v2 = pickle.loads(v1)
v2()
# #################### dump/load ######################
#因为写入的都是二进制，所以读写模式改为wb / rb
v = {1,2,3,4}
f = open('x.txt',mode='wb')
val = pickle.dump(v,f)
f.close()


f = open('x.txt',mode='rb')
data = pickle.load(f)
f.close()
print(data)

字节知识点：

b'\x80\x03cbuiltins\nset\nq\x00]q\x01(K\x01K\x02K\x03K\x04e\x85q\x02Rq\x03.'
此称为字节类型

2.shutil模块

• 删除和修改文件示例：

  import shutil
  
  #只能删除文件夹
  shutil.rmtree('codett')
  
  #能修改文件和文件夹
  shutil.move('codeTT','codett')
  shutil.move('test.py','test01.py')
  

• 压缩和解压文件示例：

  import shutil
  
  #压缩文件，自动压缩到当前目录。参数('压缩文件名称','压缩后文件格式','被压缩文件路径')
  shutil.make_archive('zzp','zip','D:\pycharm_project\python36\codett')
  
  #解压文件，参数（'当前目录下需解压文件'，'解压到路径下','解压后格式'）
  #(extract_dir=)表示如果解压的路径不存在，则创建路径
  shutil.unpack_archive('zzp.zip',extract_dir='D:\code02\codett',format='zip')
  

3.datetime模块

• 获取当前时间

  from datetime import datetime
  
  #获取当前时间
  ctime01 = datetime.now()
  ctime02 = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')
  print(ctime01)			#2019-09-10 10:27:32.746868
  print(ctime02)			#2019-09-10-10-27-32
  

• 练习题：

  from datetime import datetime
  import os
  import shutil
  #获取当前时间
  ctime01 = datetime.now()
  ctime02 = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')
  
  #1.压缩codett文件夹 zip
  #2.放到code目录（默认不存在）
  #3.将文件解压到D:\xx目录中
  shutil.make_archive(os.path.join('code',ctime02),'zip','D:\pycharm_project\python36\codett')
  
  file_path = os.path.join('code',ctime02)+ '.zip'
  shutil.unpack_archive(file_path,r'D:\xx')
  

• 时区及时间

  • 获取当前本地时间，和当前UTC世界时间（常用）

  from datetime import datetime,timezone,timedelta
  
  v1 = datetime.now()     #当前本地时间
  print(v1)
  
  v2 = datetime.utcnow()  #当前UTC世界时间
  print(v2)
  
  #东7区时间，hours=-7表示西7区时间
  tz = timezone(timedelta(hours=7))   
  v3 = datetime.now(tz)
  print(v3)
  

  • datetime时间提取成字符串格式（常用）

  from datetime import datetime
  
  v1 = datetime.now()
  print(v1,type(v1))		#2019-09-10 18:06:59.265811 <class 'datetime.datetime'>
  val = v1.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  print(val,type(val))	#2019-09-10 18:06:59 <class 'str'>
  

  • datetime时间的相加减（常用）

  #做时间的相加减，必须转换为datetime格式，才能相加减
  from datetime import datetime
  
  v1 = datetime.strptime('2016-07-07 11:00','%Y-%m-%d %H:%M')  #转换成datetime格式
  v2 = v1 - timedelta(days=140)		#天数加140天，timedelta可以查看里面的参数，加减年月周日时分秒
  print(v2,type(v2))
  
  data = v2.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')	#转换成字符串格式
  print(data,type(data))
  

  • 时间戳和datetime的关系

  import time
  from datetime import datetime
  # #######时间戳转换成datetime时间##############################
  ctime = time.time()			#获取当前时间戳
  print(ctime)				#输出1568112171.719181
  v1 = datetime.fromtimestamp(ctime)	#转换成datetime时间
  print(v1)					#输出2019-09-10 18:42:51.719181
  
  # #######datetime时间转换成时间戳##############################
  v2 = datetime.now()		#获取当前时间
  print(v2)
  val = v2.timestamp()	#转换成时间戳
  print(val)
  

datetime模块总结

• 比较常用的就是时间戳和str格式的时间
• 时间戳 -------> datetime格式（做时间加减） -------> str格式
• 时间戳 <------- datetime格式（做时间加减） <------- str格式

4.异常捕获/处理

• 可以适用于任何地方，遇到能让程序崩溃的地方可以加上

  • except+类型错误：可以适用于自己预知的各种错误，try和except配合使用，和if....elif....类似
  • 加else：没有异常的时候执行else
  • finally：不管有没有异常，都会执行，一般用于函数，前面执行return时也会先执行finally再执行return

  #如果输入错误则处理异常，返回“输入异常”
  try:
      val = input('请输入数字：')
      data = int(val)
  except Exception as e:
      print("输入异常")
  
  #except+类型错误：可以适用于自己预知的各种错误，try和except配合使用，和if....elif....类似
  #加else：没有异常的时候执行else
  #finally：不管有没有异常，都会执行，一般用于函数，前面执行return时也会先执行finally再执行return
  try:
      # [][3]
      ret = int(input('number:'))
      print(ret*'*')
  except ValueError:
      print('您输入的内容有误，请输入一个数字')
  except IndexError:
      print('超出列表的最大长度了')
  except Exception:
      print('整体崩溃')
  else:
      print('没有异常的时候执行else中的代码')
  finally:#例子：文件关闭，或者数据库断开连接，return和finally相遇时，finally也会执行
      print('不管有没有异常，都会执行')
  
  #适用于函数
  def func(a):
      try:
          return a.strip()
      except Exception as e:
          pass
  
      return False
  
  v = func('alex')
  if not v:
      print('函数执行失败')
  else:
      print('结果为',v)
  

列子：写异常捕获前分析try的位置，位置不同结果不同。比如：

#写函数，接收一个url列表，请访问每一个地址并打印结果出来
import requests
def func(url_list):
    result = []
    for url in url_list:
        try:
            response =requests.get(url)
            result.append(response.text)
        except Exception as e:
            pass
    return result

val = func(['http://www.baidu.com','http://www.google.com','http://www.bing.com'])
print(val)

#同上，如果异常捕获try写在for循环外面，则无法捕获异常。
def func(url_list):
    result = []
    try:
        for url in url_list:
            response =requests.get(url)
            result.append(response.text)
    except Exception as e:
        pass
    return result

• raise，主动抛出异常

  def connect_db(e):
      count = 0
      while count < 3:
          e.wait(1) 
          if e.is_set() == True:
              print('连接数据库')
              break
          else:
              count += 1
              print("第%s次数据库连接失败"%count)
      else:
          raise TimeoutError('数据库连接超时')
          #如果三次机会都连接失败，则抛出超时异常
  

总结

函数高级(必会)

• 嵌套
• 装饰器

模块分类和定义（精通）

• 内置模块
  • os
  • sys
  • ....
• 第三方模块
  • requests
  • xlrd
• 自定义模块
  • 文件
  • 文件夹 + init.py【包】

导入模块

• sys.path
• 导入
  • import
  • from 模块.模块 import 函数

异常处理(必会)

try:
    pass                 #要执行的代码块
except Exception as e:
    pass				#遇到程序崩溃要抛出的异常