常用模块
关于模块的基础概念问题，自己直接引用老师的博客：http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7228075.html#_label10
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
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，
常见模块
常用的模块主要有：collecions、时间模块、random、os、sys模块、序列化模块
collections模块：python中的扩展数据类型
sys模块：和python解释器相关的模块
序列化模块：python中的数据类型和str转换的模块
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
from collections import namedtuple point=namedtuple('point',['x','y','z']) p1=point(1,2,3) print(p1)
应用：比如扑克牌的描述，一张扑克牌有花色和数字两个属性，那么
from collections import namedtuple Card=namedtuple('card',['suits','number']) c1=Card('红桃',2) print(c1) D:\anoconda\python.exe F:/python/python学习/人工智能/第一阶段day2/练习.py card(suits='红桃', number=2) Process finished with exit code 0
因为元组没有名字，字典不能排列，所以使用namedtuple
deque：双端队列
先讲队列
import queue q=queue.Queue() q.put(10) q.put(5) q.put(3) print(q)#得到的是一个内存地址 print(q.get())#先进先出，取出10 print(q.get())#先进先出，取出5 print(q.get())#先进先出，取出3 print(q.get())#由于只放进来了3个数字，所以到这里取第四个数字的时候，程序就会一直卡顿在这里，而不会报错
从头放进来，从头拿；从尾部放进来，从尾部拿
from collections import deque dq= deque([1,2]) dq.append('a')#[1,2,'a'] dq.appendleft('b')#['b',1,2,'a'] dq.insert(2,3)#['b',1,3,2,'a'] print(dq.pop())#默认从右边取，所以结果是a print(dq.pop())#默认从右边取第二次,所以结果是2 print(dq.popleft())#从左边开始取，所以结果是b
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：
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)#结果是{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(od)#结果是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：
from collections import OrderedDict od = OrderedDict() od['z'] = 1 od['y'] = 2 od['x'] = 3 print(od.keys())#按照插入的Key的顺序返回,结果是odict_keys(['z', 'y', 'x'])
defaultdict
用于不用默认初始化key， 大家都知道如果dict里没有指定的key，这时候取key的话会报错，那么用defaultdict不会报错。
范例：
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}values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = {} for value in values: if value>66: if my_dict.has_key('k1'): my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k1'] = [value] else: if my_dict.has_key('k2'): my_dict['k2'].append(value) else: my_dict['k2'] = [value]
注意上面是老师的代码，但是代码报错，自己以后注意找出错误的原因
from collections import defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = defaultdict(list) for value in values: if value>66: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k2'].append(value) print(my_dict)
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：
from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda: 'N/A') dd['key1'] = 'abc' print(dd['key1']) # key1存在'abc' print(dd['key2']) # key2不存在，返回默认值'N/A'
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。
参考：http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html
from collections import Counter c = Counter('abcdeabcdabcaba') print(c)#对'abcdeabcdabcaba'中个字母出现的次数进行计数，结果是：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
Time模块
time.sleep():程序在这里停顿一会
time.time(),返回一个从1970年开始计算以秒为单位的浮点数
#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’
表示时间的三种方式：
字符串时间——格式化时间，给人看
时间戳时间——float时间，计算机看
结构化时间——元组，计算用的。
字符串化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’
import time print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#输出当前的年月日和时间，注意这些格式都是固定的，不能修改，但是可以选择性输出 print(time.strftime('%m-%d %H:%M:%S'))#输出当前的月日和时间
常用符号
%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 |
import time stuct_time=time.localtime() print(stuct_time) print(stuct_time.tm_year)#可以直接筛选出元组中具体的元素
几种格式之间的转换
注意，时间戳和格式化时间时间不能相互直接转换，必须借助结构化时间才能完成。
结构化时间和时间戳时间之间的转化：
import time #时间戳和结构化时间之间的转换 t=time.time() print(t) print(time.localtime(t))#北京时间 print(time.gmtime(t))#英国格林尼治时间 #结构化时间转成时间戳时间 print(time.mktime(time.localtime())) #格式化时间转换位结构化时间 print(time.strptime('2018-12-31','%Y-%m-%d')) #结构化时间转换为格式化时间 print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(1550587095)))
#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串 import time print(time.asctime(time.localtime()))#如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串, print(time.localtime()) print(time.asctime(time.localtime(1500000000)))#如传参数，直接返回参数时间 print(time.asctime())
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))
random模块
random的基础功能如下：
import random #随机小数 print(random.random())# 大于0且小于1之间的小数 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数 #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 print(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 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#返回1或者23或者[4,5] print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合 #打乱列表顺序 item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item)#打乱次序 print(item)#生成新的已经被打乱顺序的新item #这个功能可以被用于洗牌
作业：写一个生成自动验证码的程序。
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，没有返回值，不需要打印就能输出结果 os.popen("bash command).read() 运行shell命令，获取执行结果，与os.system最大的区别在于有返回值，即需要打印才能显示出结果
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
import os os.makedirs('12/123')#在当前文件夹内创建了一个12文件夹和12文件夹内的子文件夹123 os.removedirs('12/123')#删除123文件夹，但是删除123文件夹后12文件夹为空，所以连12文件夹一并删除
import os print(os.listdir(r'F:/python/python学习/人工智能/第一阶段day2'))#找出'F:/python/python学习/人工智能/第一阶段day2'下所有的文件，并以列表的形式打印出来，注意需要在路径前面加上r进行转译
import os print(os.stat('练习.py'))#获取'练习.py'文件的相关信息， D:\anoconda\python.exe F:/python/python学习/人工智能/第一阶段day2/练习.py os.stat_result(st_mode=33206, st_ino=15481123719094670, st_dev=250559971, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0, st_size=46, st_atime=1550675336, st_mtime=1550675336, st_ctime=1550675336)#注意这些都是'练习.py'文件的所有信息，以后就能慢慢看懂 Process finished with exit code 0
注意：os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 的结构说明
stat 结构: st_mode: inode 保护模式 st_ino: inode 节点号。 st_dev: inode 驻留的设备。 st_nlink: inode 的链接数。 st_uid: 所有者的用户ID。 st_gid: 所有者的组ID。 st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。 st_atime: 上次访问的时间。 st_mtime: 最后一次修改的时间。 st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。
os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"，主要用在python代码的跨平台使用 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'
import os print(os.path.join('c：','123'))#构成一个新的目录 D:\anoconda\python.exe F:/python/python学习/人工智能/第一阶段day2/练习.py c：\123 Process finished with exit code 0
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。比如未来可以通过修改path路径来实现某些功能 sys.platform 返回操作系统平台名称
