Day18常见内置模块

目录

• • 包的具体使用
  • 编程思想的转变
  • 软件开发目录规范
  • 常见内置模块之collections模块
    • • collections模块简介
      • nametuple 具名元组
      • deque的用法
      • OrderdDict用法
      • defaultdict的用法
      • Counter的用法
• 常见内置模块之时间模块

包的具体使用

虽然python3对包的要求降低了 不需要
__init__.py 也可以识别 但是为了兼容性考虑最好还是加上__init.py
 
1.如果只想用包中某几个模块 那么还是按照之前的导入方式即可
	from aaa import md1, md2
2. 如果直接导入包名
	import aaa
    导入包名其实就是导包下面的__init__.py文件 该文件内有什么名字 就可以通用包名点什么名字

编程思想的转变

"""
1.面条版阶段
	所有代码全部堆叠再一起
2.函数版阶段
	根据功能的不同封装不同的函数
3.模块版阶段
	根据功能的不同拆分成不同的py文件
"""
 
"""
第一个阶段可以看成是直接将所有的数据放在C盘
	视频 音频 文本 图片
第二个阶段可以看成是将C盘下的数据分类管理
	视频文件夹 音频文件夹 文本文件夹 图片文件夹
第三个阶段可以看成是将C盘下的数据根据功能的不同划分到更合适的位置
	系统文件夹 C盘	
	视频文件夹 D盘
	图片文件夹 E盘
ps:类似于开公司(小作坊 小公司 上市公司)
	为了资源的高效管理
"""
 

软件开发目录规范

1.文件及目录的名字可以变换 但是思想似乎不变的分类的管理
2.目录规范主要规定开发程序的过程中 针对不同的文件功能需要做不同的分类
 
# project 项目文件夹
1.bin文件夹  主要存放项目启动文件
start.py 启动文件可以放在bin目录下 也可以直接在项目根目录
 
2.conf文件夹 主要存放项目配置文件
settings.py 里面存放项目的默认配置 一般都是全大写
 
3.core文件夹  主要存放项目核心文件
src.py 里面放在项目核心功能
 
4.interface文件夹  主要存放项目接口文件
goods.py 根据具体业务逻辑划分对应的文件
	userpy   account.py
    
5.db文件夹  主要存放项目相关数据、
userinfo.txt
db_handler.py 存放数据库操作相关的代码
 
6.log文件夹   主要存放项目日志文件
	log.log
 
7.lib文件夹  主要存放项目公共功能
 common.py
    
8.readme文件    主要存放项目相关说明
 
9.requirements.txt文件  主要存放项目所需要模块及版本

常见内置模块之collections模块

collections模块简介

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,可以快速的从另一侧追加和推出对象
3.Count: 计数器，主要用于计数
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict:带有默认值的字典

nametuple 具名元组

1.具名元组:namedtuple
  from collections import namedtuple
"""
Python标准库collections中定义了具名元组(namedtuple)工厂函数，它可以构建带字段名的元组。
"""
point = namedtuple('点', ['x', 'y', 'z'])
p1 = point(1,2,3)
print(p1) # 点(x=1, y=2, z=3)
 
内部元素都是字符串的列表或元组；
 
例如['商品','单价','数量']或 ('商品','单价','数量')
 
 以英文逗号','分隔的长字符串。字段名必须符合以下规则：
 
例如'商品,单价,数量' 
from collections import namedtuple
point = namedtuple('衣服', ['单价','数量'])
p1 = point('190','35')
print(p1)  # 衣服(单价='190', 数量='35')
 
card = namedtuple('扑克牌', ['num', 'color'])
c1 = card('A', '黑桃')
c2 = card('A','红桃')
print(c1, c2)
# 扑克牌(num='A', color='黑桃') 
# 扑克牌(num='A', color='红桃')
 
2.队列
	队列与堆栈
    	队列:先进先出
        堆栈:先进后出
 
 

deque的用法

"""
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(['wei','jason','kevin','daniel'])
q.append('彭于晏')  # 默认添加在右边尾部
print(q)
q.appendleft('python3')
print(q) # deque(['python3', 'wei', 'jason', 'kevin', 'daniel', '彭于晏'])
 
"""
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。
"""
q.pop() # 从尾部删除
q.popleft()  # 从头部删除,不能传值
print(q) # deque(['jason', 'kevin'])
 

OrderdDict用法

'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。'
如果需要保持Key的顺序, 就可以用到OrderdDict:
 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：
   
d = dict([('name', 'wei'), ('age', '20'), ('sex', 'male'), ('id', '12345679')])
print(d) # dict的Key是无序的
# {'name': 'wei', 'age': '20', 'sex': 'male', 'id': '12345679'} 
'-------------------------------'
od = OrderedDict([('name', 'wei'), ('age', '20'), ('sex', 'male'), ('id', '12345679')])
print(od) # OrderedDict的Key是有序的
# OrderedDict([('name', 'wei'), ('age', '20'), ('sex', 'male'), ('id', '12345679')])
print(od['name']) # 获取key对应的值内容wei
 
'OrderdDict的key会按照插入顺序排列，不是key本身排序'
form collections import OrderDict、
 
od = OrderedDict()
od['name'] = 'wei'
od['age'] = 20
od['work'] = '大明星'
od['id'] = 12345678
print(od.keys())  # 按照插入的key的顺序返回 odict_keys(['name', 'age', 'work', 'id'])

defaultdict的用法

有如下值集合 [16, 26, 46, 36, 66, 56, 76, 86, 96, 6…]，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}
# 方法一:原生字典解决方式
l1 = [16, 26, 46, 36, 66, 56, 76, 86, 96, 6…]
d1 = {'k1':[],'k2':[]}
for i in l1:
    if i > 66:
        if i in d1:
            break
        else:
            d1['k1'].append(i)
    if i < 66:
        if i in d1:
            break
        else:
            d1['k2'].append(i)
      
 print(my_dict)

方法二：defaultdict字典解决方法

from collections import defaultdict
 
l1 = [16, 26, 46, 36, 66, 56, 76, 86, 96, 6…]
 
d1 = defaultdict(list)
for i in l1:
    if i > 66:
        d1['k1'].append(i)
    else:
        d1['k2'].append(i)
  # defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [16, 26, 46, 36, 66, 56, 6], 'k1': [76, 86, 96]})
 
'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，返回一个默认值，就可以使用defaultdict'
 
from collections import defaultdict
 
d = defaultdict(lambda: 'N/A')
d['name'] = 'wei'
d['name']  # name 存在 返回具体值'wei'
 
print(d['age'])  # age不存在 返回默认值 N/A

Counter的用法

"""
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)
"""
from collections import Counter
cnt = Counter()
for word in ['red', 'blue', 'red','green','blue','blue']:
    cnt[word] += 1
print cnt
# Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})
其他内容详细:https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html
 

常见内置模块之时间模块

import time
"""
三种表现形式
	1.时间戳
		秒数
	2.结构化时间
		主要是给计算机看的 人看的不适应
	3.格式化时间
		主要是给人看的
"""
print(time.time()) # 记录从1970到现在过来多少时间
print(time.localtime()) # time.struct_time(tm_year=2022, tm_mon=10, tm_mday=19, tm_hour=18, tm_min=57, tm_sec=0, tm_wday=2, tm_yday=292, tm_isdst=0)
 
print(time.strftime('%Y-%m_%d')) #2022-10_19  格式化时间
# 2022/10/19 19:00:26
# 2022/10/19 10/19/22
 
time.sleep(10) # 让程序原地阻塞指定秒数
 
import datetime
print(datetime.datetime.now())
print(datetime.datetime.today())
print(datetime.date.today()) 
'''
datetime 年月日 时分秒
date     年月日
time     时分秒(后续会有此规律)
'''
 
from datetime import date, datetime
print(date.today())
print(datetime.today())
print(datetime.utcnow()) #世界标准时间utc
import datetime
c = datetime.datetime(2017, 5, 23, 12, 20)
print('指定日期:', c)
# 指定日期： 2017-05-23 12:20:00
d = datetime.strptime('2017/9/30', '%Y/%m/%d')
print(d)
e = datetime.strptime('2017年9月30日星期六', '%Y年%m月%d日星期六')
print(e)
f = datetime.strptime('2017年9月30日星期六8时42分24秒', '%Y年%m月%d日星期六%H时%M分%S秒')
print(f)
# 2017-09-30 00:00:00
# 2017-09-30 00:00:00
# 2017-09-30 08:42:24
 
 
import datetime
ctime = datetime.date.today()
print(ctime) # 2022-10-19
time_del = datetime.timedelta(days=3)
print(ctime + time_del) # 2022-10-22
print(time_del)# 3 days, 0:00:00
 
ctime = datetime.datetime.today()
print(ctime) # 2022-10-19 19:26:16.861151
time_del = datetime.timedelta(minutes=20)
print(ctime + time_del) # 2022-10-19 19:46:16.861151

常见内置模块之随机数模块

import random
print(random.random())  # 随机产生0到1之间的小数
print(random.randint(1, 6))  # 随机产生1到6之间的整数
print(random.randrange(1, 100, 2))  # 随机产生指定的整数
 
print(random.choice(['一等奖', '二等奖', '三等奖', '谢谢惠顾']))  # 随机抽取一个样本  '二等奖'
 
print(random.sample(['jason', 'kevin', 'tony', 'oscar', 'jerry', 'tom'], 2))  # 随机抽指定样本数  ['tom', 'jerry']
# l1 = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'J', 'Q', 'K', 'A']  
random.shuffle(l1)  # 随机打乱数据集
print(l1)
 
 
'''
产生图片验证码: 每一位都可以是大写字母 小写字母 数字  4位
'''
def get_code(n):
    code = ''
    for i in range(n):
        # 1.先产生随机的大写字母 小写字母 数字
        random_upper = chr(random.randint(65, 90))
        random_lower = chr(random.randint(97, 122))
        random_int = str(random.randint(0, 9))
        # 2.随机三选一
        temp = random.choice([random_upper, random_lower, random_int])
        code += temp
    return code
 
res = get_code(10)
print(res)
res = get_code(4)
print(res)