python基础(十)常用模块
模块
模块的定义
模块就是从逻辑上组织的python代码,是.py的python文件.将python文件的目录和目录下各个文件当作模块对象来处理(用import关键字引用,成为当前代码的一部分),而不是作为一般的文件对象来处理(例如通过open来作为单纯的字符串数据).
同时分为module模块和package包两个概念,module是文件对象对应的文件,package是路径对象(一个文件夹),对应导入的是文件夹中的__init__.py
模块分为三类:
1,标准库:python解释器内置的基础模块,python官方收录维护的代码.
2,开源模块: 由第三方组织提供的代码
3,自定义模块: 开发者自己编写维护的代码都称为自定义模块
导入方法
通常我们可以直接使用import module_name来导入一个模块.同时我们也可以使用from ... import ...来导入模块中的部分代码.
1, import module_name
将一个py文件作为模块引入当前代码,通常用来导入内置或者是已经安装过的第三方模块.(会导入整个.py文件)
#module_test/test1.py
name = 'test1'
def run_hello():
print('hello world')
#module_test/test2.py
import test1
test1.run_hello()
print(test1.name)
2, from package import module_name
从一个package中引入py模块(会优先初始化路径下的__init__.py).通常用来导入自定义模块.(会导入整个.py文件)
#module_test/test1.py
name = 'test1'
def run_hello():
print('hello world')
#module_test/test2.py
from module_test import test1
test1.run_hello()
print(test1.name)
3, from package.module_name import fun_name
从具体模块中引入指定的代码块,通常封装为函数或者是类
#module_test/test1.py
name = 'test1'
def run_hello():
print('hello world')
def run_test1():
print('in the test1')
#module_test/test2.py
from module_test.test1 import run_hello
run_hello()
print(locals())
4, from package.module_name import *
类似于from package import module_name的引用方法,但是呢有一个坏处因为不是用module_name来引用模块中的代码,而是直接在当前代码块中引用对象.所以会被当前代码块中的同名对象覆盖.
#module_test/test1.py
name = 'test1'
def run_hello():
print('hello world')
def running_test():
print('in the test1')
#module_test/test2.py
from module_test.test1 import *
running_test()
print(locals())
def running_test():
print('in the test2')
running_test()
5, from package import module_name as alias_name / from package.module_name import fun_name as alias_name
使用as关键字给引入的代码块使用一个别名
#module_test/test2.py
from module_test import test1 as mytest
print(locals())
def running_test():
print('in the test2')
running_test()
mytest.running_test()
or
#module_test/test2.py
from module_test.test1 import running_test as mytest
print(locals())
def running_test():
print('in the test2')
running_test()
mytest()
6, 修改__init__.py 在导入包的时候,由于我们执行的是包的__init__.py所以需要在这个文件中对module进行一些定义
直接导入包会提示找不到模块
#module_test/test1.py
name = 'test1'
def run_hello():
print('hello world')
def running_test():
print('in the test1')
#module_test/test2.py
import module_test
module_test.test1.running_test()
修改__init___.py 这一步相当于给包下的模块做索引.
#module_test/test1.py
name = 'test1'
def run_hello():
print('hello world')
def running_test():
print('in the test1')
#module_test/__init__.py
from . import test1
#module_test/test2.py
import module_test
import module_test
module_test.test1.running_test()
import 本质
import的过程简单来说分为三步:
1,根据package,module_name搜索环境变量的路径中是否有module同名的文件,当前路径和sys.path.
2,将搜索到的同名文件或是文件中指定部分代码块载入内存.
3,根据是否使用as判断,默认内存中加载的代码块赋值给module_name或是fun_name.如果使用了as将内存中的代码块赋值给as给出的变量名.
python标准库
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time
time模块主要是对时间的一些输出格式处理,需要了解unix时间戳(timestamp)和时区等相关概念.time模块中时间是默认以一个元组的方式存储(python称为struct_time)
- asctime 将时间元组返回为一个英语系标准时间格式输出
print(time.asctime())
-
clock 进程所用cpu时间
-
ctime 将unix时间戳转换为英系标准格式时间, 默认当前时间
print(time.ctime(987654321))
- gmtime 将一个时间戳返回一个时间信息的元组,默认当前时间
print(time.gmtime(987654321))
- localtime() 将当前时区的unix时间戳返回为一个时间元组的格式,默认当前时间
print(time.localtime(987654321))
- mktime 将时间元组以时间戳方式返回
a = time.gmtime()
print(time.mktime(a))
- process_time 用于分析的进程时间：内核和用户空间CPU时间之和。
print(time.process_time())
- sleep 执行指定秒数的延迟
print(time.sleep(3))
- strftime 将一个时间元组返回为一个指定格式的字符模式
a = time.gmtime()
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",a))
- strptime strftime的反操作,格式要一致
a = time.gmtime()
b = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",a)
print(time.strptime(b,"%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
- time 以浮点数的方式返回当前时间
补充记住3种时间格式转换方式
datetime
time模块的增强功能, 有date,datetime,time,timedelta,tzinfo,timezone几个子模块
- datetime.now 当前时间
print(datetime.datetime.now())
- timedelta 对时间进行数学运算
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(-10))
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(hours=-10))
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(minutes=-10))
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(seconds=-10))
os
对操作系统进行调用的接口,
os.getcwd() | 获取当前工作目录
os.chdir() | 移动工作目录
os.pardir() | 获取当前父目录
os.makedirs() | 递归生成多级目录
os.removedirs() | 删除多级目录
os.mkdir() | 生成单级目录
os.rmdir() | 删除单级目录
os.listdir() | 列出指定目录下文件和子目录,相当于ls -a
os.remove() | 删除文件
os.rename() | 重命名文件或目录
os.stat() | 文件信息
os.sep | 操作系统的路径分隔符,x = os.sep.encode()
os.linesep | 查看换行符 x = os.linesep.encode()
os.pathsep | 多个文件路径字符串之间分隔符
os.name | 操作系统类别,win为nt,linux为posix
os.system() | 执行一个操作系统允许执行的命令:os.system('pwd')
os.environ() | 系统环境变量
用的比较多的是路径查询
- abspath 输出文件绝对路径
print(os.path.abspath(__file__))
- dirname 返回路径
print(os.path.dirname(__file__))
os.path.split() | 返回分割目录和文件名的元组
os.path.basename() | 返回文件名
os.path.exists() | 判断文件是否存在,返回True或者False
os.path.isabs() | 判断绝对路径
os.path.isdir() | 判断目录
os.path.isfile() | 判断是否为文件
os.path.join() | 组合多个路径
os.path.getatime() | 返回文件atime,相应还有ctime,mtime
os.path.getsize() | 获取文件大小
补充: 字符串前加r申明字符串不需要转义,例如''符号,通常用在正则和文件地址目录等
字符串前加u申明字符串编码为unicode,通常用在申明非英文字符串编码
字符串前加b申明字符串为bytes类型,python2中没有意义只是为兼容python3的写法:b'str' == bytes('str',encoding='utf8')
sys
python解释器相关操作
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常用的两个
-
sys.argv 获取python执行时的参数,默认为列表,第一个值为文件名
-
sys.exit 退出python解释器.终止程序的运行
sys.getdefaultencoding() | 获取解释器默认编码
sys.path | 获取解释器默认环境变量path中的路径
sys.platform | 获取解释器的操作系统
sys.api_version | 获取解释器的c的api版本
sys.base_exec_prefix | 解释器执行程序所在目录
sys.builtin_module_names | 内置模块
sys.exc_info() | 获取当前进程的信息,此外还有exc_traceback,exc_value等
sys.modules | 解释器中已导入的模块信息
sys.stderr | 标准错误对象信息,此外还有stdin,stdout
- stdin,stdout,std.err
sys.stdout.write('please')
x = sys.stdin.readline()
print(x)
random
- random 取0-1之间的浮点数,uniform方法可以指定范围
import random
print(random.random())
print(random.uniform(1,10))
- 随机取两个整数之间的值
print(random.randint(1,100)) #取值范围包含1和100
- 随机取两个整数之间的值
print(random.randrange(0,100)) #取值范围包含0,不包含100
- 随机取一个序列(列表,元组,字符串)中的一个值,
list_test = ['a','b','c','d']
print(random.choice(list_test)) #choice方法返回值是字符,choices返回值是一个列表
- 随机去一个序列中的多个值
list_test = ['a','b','c','d']
print(random.sample(list_test,3))
- 随机打乱序列顺序
list_test = ['a','b','c','d']
random.shuffle(list_test)
print(list_test)
验证码程序
def check_code():
import random
checkcode=''
for i in range(6): #6位验证码位置循环
current = random.randrange(0,6) #随机字母和数字的条件码
if current == i : #如果位置码和条件码一致生成字母
tmp = chr(random.randint(65,90))
else: #负责生成0-9数字
tmp = random.randint(0,9)
checkcode += str(tmp)
return checkcode
shutil,
对内置函数open更高级的扩展,处理文件对象操作,复制,压缩
- copyfileobj 复制文件对象
f1 = open('a.txt','rb')
f2 = open('b.txt','wb')
shutil.copyfileobj(f1,f2)
- copyfile 复制文件,调用的copyfileobj方法
shutil.copyfile('a.txt','c.txt')
- copy 复制文件调用copyfile和copymode,复制文件和权限
- copy2 复制文件调用copyfile和copystat,复制文件和信息
shutil.copy('a.txt','d.txt')
- move 重命名
shutil.move('a.txt','e.txt')
- chown 修改属主
shutil.chown('a.txt',user='sylar',group='sylar')
- make_archive 压缩,调用的ZipFile 和TarFile两个模块
shutil.make_archive('test','tar',root_dir='./')
import tarfile
t = tarfile.open('test.tar','r')
t.extractall()
t.close()
copymode | 复制文件权限
copystat | 复制文件信息
copytree | 复制目录树
rmtree | 删除目录树
disk_usage() | 获取磁盘空间
get_terminal_size() | 终端大小,
json 和pickle模块 shelve
1, json和pickle
因为在网络传输中,python3是默认是用bytes类型传输数据,而在文件中是使用str类型来保存数据,所以数据需要在bytes和str类型中进行转换.json是可跨语言使用的数据交互或序列化的数据标准,pickle是python自有的数据交互和序列化的数据标准.这两个模块的功能:
- dump load 对数据进行处理并写如文件
d1 = {'name':'sylar',
'age':18,}
with open('test.txt','wb') as f1:
pickle.dump(d1,f1)
with open('test.txt','rb') as f2:
data = pickle.load(f2)
print(data)
- dumps loads 只对数据进行处理
d1 = {'name':'sylar',
'age':18,}
print(type(d1))
dump_obj = pickle.dumps(d1)
print(type(dump_obj))
load_obj = pickle.loads(dump_obj)
print(type(load_obj))
2, shelve模块
pickle对一个文件无论dumps多次只能loads一次,如果需要记录文件的多次dumps可以使用shelve模块.使用方法和open差不多
- 写
d1 = {'name':'sylar',
'age':18,}
with shelve.open('test.shelve') as f:
f['key'] = d1
- 读
with shelve.open('test.shelve') as f:
for k,v in f.items():
print(k,v)
3, 其它文档处理xml,pyyaml,confgparser
hashlib,hmac
用于加密相关的操作,python3里面hashlib整合了md5和sha模块.hmac多重加密
import hashlib
text = b'hello,world'
t1 = hashlib.md5(text)
t = hashlib.md5()
t.update(text)
print('二进制:',t.digest())
print('16进制:',t.hexdigest())
print('16进制:',t1.hexdigest())
import hmac
text = 'abcd'.encode(encoding='utf8')
text_cn = bytes('我是中文',encoding='utf8')
t = hmac.new(text,text_cn)
print('二进制:',t.digest())
print('16进制:',t.hexdigest())
re正则表达式
1,特殊匹配模式
re.I | re.IGNORECASE 启用后不区分大小写
re.M | re.MULTILINE 启用后匹配行首和行尾,不启用以字符串计算起始和结束位置
re.S | re.DOTALL 启用后不忽略换行符
2, 正则表达式匹配符:
. | 默认匹配\n之外任意一个字符,指定flag DOTALL 则可以匹配换行符
^ | 定位至字符串起始位置.指定flag MULTILINE,则定位行首
$ | 定位至字符串结束位置.指定flag MULTILINE,则定位行尾
* | 匹配*号前字符任意次
+ | 匹配前一个字符多次
? | 匹配前一个字符最多1次
{m} | 匹配前一个条件m次
{n,m} | 匹配前一个条件n到m次
| | 匹配左右条件
() | 配合{m}等使用组成一个条件
[a-z] | 匹配指定范围小写字母
[A-Z] | 匹配指定范围大写字母
[0-9] | 匹配指定范围数字
\A | 从字符起始位置匹配 同^
\Z | 匹配字符结束 同$
\d | 匹配数字
\D | 非数字
\w | 匹配[0-9a-zA-Z]数字和字母
\W | 非数字和字母,即特殊符号
\s | 匹配空白字符,换行等 \t, \n, \r
(?P<name>) | 分组匹配,将结果以name为key存储为字典
3, 常用方法
re.match() 从字符串起始位置开始匹配,也就是说默认是带了^,下面第二例子就不能匹配
import re
text = 'abcdddddcba0022abc'
res = re.match('a.+\d',text)
print(res.group())
res = re.match('cba\d+',text)
re.search() 在整个字符串中匹配一次 上面错误的例子就可以使用search进行匹配
res = re.search('cba\d+',text)
print(res.group())
re.findall 匹配字符串中所有符合条件的字符,不需要group方法来返回输出
#res = re.findall('[a-z]{3}',text) 这两种结果是不一致的.
res = re.findall('[a-z]{1,3}',text)
print(res)
split() 按照匹配规则分割字符串
res = re.split('c',text)
print(res)
sub() 替换
res = re.sub('c','_',text,count=2)
print(res)
groupdict和分组匹配
id_card = '510703200004010517'
id_info = re.search("(?P<city>[0-9]{6})(?P<birth_year>[0-9]{4})(?P<birth_day>[0-9]{4})",id_card).groupdict()
print(id_info)
#返回结果为:{'city': '510703', 'birth_year': '2000', 'birth_day': '0401'}
