十五、常用模块collections，时间模块，random，os，sys，subproce，序列化模块
一、collections模块
1.namedtuple
# 1.namedtuple: namedtuple.(“名称”，“[属性list]”) # Circle = namedtuple("circle"，"x y z") #tuple表示不变的集合，例如，一个点的二位坐标就可以表示成， #如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple表示 from collections import namedtuple Point = namedtuple("坐标"，“x y z”) p =Point(1,2,3) print(p.x) # 1 print(p.y) # 2 print(p.z) # 3 ##花色和数字 Card = namedtuple("card",["suits","number"]) c1 =Card("黑桃"，“10”) print(c1.suits) # 黑桃 print(c1.number) # 10 print(c1) # card（suits=“黑桃”，nemberi=10）
2.deque
# 2.deque: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，插入和删除效率低 # depue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 # # list1 = deque([1, 2]) # list1.append(3) # 从后面放数据 [1,2,3] # list1.appendleft(4) # 从前面放数据[4,1,2,3] # list1.insert(5, 3) # 插入索引3 [4,1,2,5,3] # # res = list1.pop() # 从后面取数据 # print(res) # 3 # res1 = list1.popleft() # 从前面取数据 # print(res1) # 4
# 队列:现进先出(FIFO first in first out) # import queue # q = queue.Queue() # 生成队列对象 # q.put('first') # 往队列中添加值 # q.put('second') # q.put('third') # # print(q.get()) # 朝队列要值 # print(q.get()) # print(q.get()) # print(q.get()) # 如果队列中的值取完了 程序会在原地等待 直到从队列中拿到值才停止 # deque双端队列 # from collections import deque # q = deque(['a','b','c']) # """ # append # appendleft # # pop # popleft # """ # q.append(1) # q.appendleft(2) # # """ # 队列不应该支持任意位置插值 # 只能在首尾插值(不能插队) # """ # q.insert(0,'哈哈哈') # 特殊点:双端队列可以根据索引在任意位置插值 # print(q.pop()) # print(q.popleft()) # print(q.popleft())
3.OrderedDict
# 3.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 # # dict1 = dict([("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)]) # print(dict1) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} dict的key是无序的 # od = OrderedDict([("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)]) # OrderedDict dict的key是y有序的 # print(od) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 可以都过取key拿出来 # print(od["a"]) # 1 可以都过取key拿出来value
4.Counter
# 需求计算变量s中每个字符的个数并用字典形式表示 from collections import Counter s = 'abcdeabcdabcaba' res = Counter(s) print(res) #Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
5.defaultdict
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}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)
二、时间模块
和时间有关系的我们就要用到时间模块。在使用模块之前，应该首先导入这个模块。
#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’
%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）
首先，我们先导入time模块，来认识一下python中表示时间的几种格式：
#导入时间模块
>>>import time
#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804
#时间字符串
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 13:54:37'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
'2017-07-24 13-55-04'
#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37,
tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)
小结：时间戳是计算机能够识别的时间；时间字符串是人能够看懂的时间；元组则是用来操作时间的
几种格式之间的转换
#时间戳-->结构化时间 #time.gmtime(时间戳) #UTC时间，与英国伦敦当地时间一致 #time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法：与UTC时间相差8小时，UTC时间+8小时 = 北京时间 >>>time.gmtime(1500000000) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0) >>>time.localtime(1500000000) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0) #结构化时间-->时间戳 #time.mktime(结构化时间) >>>time_tuple = time.localtime(1500000000) >>>time.mktime(time_tuple) 1500000000.0
#结构化时间-->字符串时间
#time.strftime("格式定义","结构化时间") 结构化时间参数若不传，则显示当前时间
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 14:55:36'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
'2017-07-14'
#字符串时间-->结构化时间
#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)
>>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)
#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串 #time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串 >>>time.asctime(time.localtime(1500000000)) 'Fri Jul 14 10:40:00 2017' >>>time.asctime() 'Mon Jul 24 15:18:33 2017' #时间戳 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串 #time.ctime(时间戳) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串 >>>time.ctime() 'Mon Jul 24 15:19:07 2017' >>>time.ctime(1500000000) 'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
计算时间差
random模块
>>> import random #随机小数 >>> random.random() # 大于0且小于1之间的小数 0.7664338663654585 >>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数 1.6270147180533838
#恒富：发红包 #随机整数 >>> random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数 >>> 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 >>> random.choice([1,'23',[4,5]]) # #1或者23或者[4,5] #随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数 >>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合 [[4, 5], '23'] #打乱列表顺序 >>> item=[1,3,5,7,9] >>> random.shuffle(item) # 打乱次序 >>> item [5, 1, 3, 7, 9] >>> random.shuffle(item) >>> item [5, 9, 7, 1, 3]
练习：生成随机验证码
import random def v_code(): code = '' for i in range(5): num=random.randint(0,9) alf=chr(random.randint(65,90)) add=random.choice([num,alf]) code="".join([code,str(add)]) return code print(v_code()
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
os.popen("bash command).read() 运行shell命令，获取执行结果
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
注意：os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 的结构说明
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 sys.platform 返回操作系统平台名称
import sys # sys.path.append() # 将某个路径添加到系统的环境变量中 # print(sys.platform) # print(sys.version) # python解释器的版本 print(sys.argv) # 命令行启动文件 可以做身份的验证 if len(sys.argv) <= 1: print('请输入用户名和密码') else: username = sys.argv[1] password = sys.argv[2] if username == 'jason' and password == '123': print('欢迎使用') # 当前这个py文件逻辑代码 else: print('用户不存在 无法执行当前文件')
# 序列化：将原本的字典，列表等内容转换成一个字符串的过程就叫序列化
# 序列化的目的
# 1.已某种存储形式使自定义对象持久化
# 2.将对象从一个地方传递到另外一个地方
# 3.使程序更具有维护性
# str -------》反序列化----------》》数据过程
# 数据结构 --------》》序列化----------》str
"fsdfsdfsdfsdfsdfsdfsdfsdf[]"
# 序列化-------转向一个字符串数据类型
# 序列 》》》》字符串
# 1.数据存储（写文件，数据库）
# 网络上传输，
# 比如有一个字典dict，你要将它先转化成字符串，然后再变成字节进行传输
# 从数据类型转化成----字符串的过程就叫序列化
# 从字符串转化成--------数据类型就叫做反序列化
# json # 通用的序列化格式，好处就是通用（比如java，c） # 只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串 # pickle # 所有的python中的数据类型都可以装化成字符串形式 # pickle序列化的内容只有python能解释，python专用，且反序列化（字符串转化存储数据类型）依赖python代码 # shelve # 序列化句柄（f=open("text.txt","r")中f就是句柄），使用句柄直接操作，非常方便 dict1 = {"k1": "v1"} # 1.json dumps 序列化方法 ， loads 反序列化方法 数字 字符串 字典，元组 集合转换不了报错 print(type(dict1), dict1) # <class 'dict'> {'k1': 'v1'} import json str_d = json.dumps(dict1) print(type(str_d), dict1) # <class 'str'> {'k1': 'v1'} 转化成了字符串 # loads 反序列化 dic_d = json.loads(str_d) print(type(dic_d), dic_d) # <class 'dict'> {'k1': 'v1'} 将字符串转化成了字典 # json dump 往文件写 dict2 = {1: "a", 2: "b"} f = open("fff.txt", "w", encoding="utf-8") json.dump(dict2, f) # 正常情况下字典是不能直接写入文件，必须转化成字符串，json.dump就是做了转化字符串直接写入进去 f.close() # json load 读文件（一次性读出来） f = open("fff.txt", "r", encoding="utf-8") res = json.load(f) print(type(res), res) # <class 'dict'> {'1': 'a', '2': 'b'}读出来是字典 f.close() # 2.pickle 在用 dump 写文件和 load读文件 都需要用二进制方式，wb，rb，支持分次dunp和load， # 3.shelve # 序列化句柄（f=open("text.txt","r")中f就是句柄），使用句柄直接操作，非常方便 import shelve f = shelve.open("wukai.txt") f["key"] = {"int": 10, "float": 9.9, "string": "Sample data"} # 直接对文件句柄操作，就可以存入数据类型 f.close() import shelve f1 = shelve.open("wukai.txt") existing = f1["key"] # 取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在直接报错 f1.close() print(existing)
import sys
try:
sys.exit(1)
except SystemExit as e:
print(e)
