python中的常用模块说明记录

　　刚刚接触python，记录一下接触到的python常用模块。（接触一个补充一个，慢慢记录）

　　目前接触到的有：

　　1. pickle：实现了基本的数据的序列化(数据写入文件)和反序列化（读取文件中的数据）

　　pickle.dump(obj, file, protocol) #序列化

　　　　obj:序列化对象，数据

　　　　file:目的文件，file以二进制可写打开 'wb'

　　　　protocol:序列化协议 0：默认，以文本形式序列化

　　　　　　　　　　　　　1：老式二进制协议

　　　　　　　　　　　　    2：新二进制协议

　   比如：pickle.dump( info, open('../a.txt', 'wb'))

　　pickle.load(file) #反序列化

　　　　file以二进制阅读模式打开 ‘rb'　　

　　比如：info = pickle.load(open( '../a.txt', 'rb' ))

　　拓展：通过pickle模块向文件追加数据

　　pickle.dump(info, open('../a.txt', 'ab+') 向文件末尾追加数据。

　　但是注意通过pickle.dump向文件追加数据之后，pickle.load的时候，无法读取追加的数据，需要再次pickle.load才能获取到新追加的数据，因为每次dump都会生成独立的头尾。所以，如果想将追加的数据也全部load，需要while遍历：

            embInfo = {}
            with open('../a.txt', 'rb') as f:
                while True:
                    try:
                        l_node = pickle.load(f)
                        for key in l_node:
                            embInfo[key] = l_node[key]
                    except EOFError:
                         break        

 

 

　　2. argparse:命令行参数解析模块

　　声明一个parse解析对象，参数可以为空

　　parse = argparse.ArgumentParser(description = 'someDescrption')

　　增加解析参数：add_argument函数拥有多个参数列表，需要用什么自行添加

　　parse.add_argument('--img_name', type = str, help='Image name', default = 'test')

　　parse.add_argument('--img_size', type = int, help='Image size(height, width) in pixels', default = 160)

　　解析参数的list列表

　　parse.parse_args(argvList)

　　3. numpy：算术函数

　　numpy包含了数学计算中的加、减、乘、除运算。

　　加：add()

　　减：subtract()

　　乘：multiply()

　　除：divide()

　　如果运用numpy进行算术计算的两个参数为数组，那么他们必须具有相同的形状。

　　4. 楼主后续发现了一个大佬整理好的常用模块，懒癌犯了，直接转载链接附上，

　　　　https://www.cnblogs.com/jpfss/p/9686050.html

　　但是楼主后续自己使用到新的模块之后，还会继续更新的。