python之模块Ⅱ

模块Ⅱ

  1. 序列化模块（重点）

    1. 定义：将一个数据类型结构（list，dict...）转化成一个特殊的序列（特殊的字符串）的过程。

      ​ 在文件存储和文件传输时有时会遇到，将原数据结构转化为str()存储在文件，或转化为bytes通过网络传输后，在读取文件或接收到文件后无法转换为原数据结构。通过序列化模块可将原数据类型转化为一种特殊的字符串，这个字符串可以与任何的数据结构相互转换。

    2. 序列化模块的分类

      ​ 序列化模块可将一种数据结构转化为特殊的序列（字符串、bytes）并且还可以转换回去。目前序列化模块有三种：json模块，pickle模块，shevle模块

      • json序列化

        ​ 是所有语言公认的最常用的一种序列，但是支持的python数据结构有限

        可分为两对四个方法：

        1. dumps，loads主要用于网络传输，也可以用于文件的存取

          import json
dic = {'username': '王大锤', 'password': 123,'status': False}
ret = json.dumps(dic)#序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(ret,type(ret))
#{"username": "\u738b\u5927\u9524", "password": 123, "status": false} <class 'str'>
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
ret_dict = json.loads(ret)#反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
print(ret_dict)
#{'username': '王大锤', 'password': 123, 'status': False}
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示

          可传递参数：

          dic = {'username': '王大锤', 'password': 123,'status': False}
ret = json.dumps(dic,ensure_ascii=False,sort_keys=True)
print(ret,type(ret))
#{"password": 123, "status": false, "username": "王大锤"} <class 'str'>

          ​ 其他参数说明：ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。 separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。 sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。

          存取文件：

          import json
dic = {'username': '王大锤', 'password': 123,'status': False}
s_dict = json.dumps(dic)
with open('jsonlx.json',encoding='utf-8',mode='w') as f1:
    f1.write(s_dict)
with open('jsonlx.json',encoding='utf-8') as f2:
    content = f2.read()
    print(json.loads(content))

        2. dump，load用于文件存取

          import json
f = open('json_file.json','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()
# json文件也是文件，就是专门存储json字符串的文件。
f = open('json_file.json')
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

        3. 将多个数据存储到文件中

          import json
dic1 = {'username': '王大锤', 'password': 123,'status': False}
dic2 = {'username': 'abc', 'password': 123,'status': False}
dic3 = {'username': 'ly', 'password': 123,'status': False}
with open('jsonmore.json',encoding='utf-8',mode='a') as f1:
    f1.write(f'{json.dumps(dic1)}\n{json.dumps(dic2)}\n{json.dumps(dic3)}')

with open('jsonmore.json',encoding='utf-8') as f1:
    for line in f1:
        ret = json.loads(line)
        print(ret,type(ret))

      • pickle序列化

        1. dumps，loads只能用于网络传输

          import pickle
l1 = ['wusir', '太白', '小黑', 666]
ret = pickle.dumps(l1)
print(ret)
#b'\x80\x03]q\x00(X\x06\x00\x00\x00\xe5\xb0\x8f\xe9\xbb\x91q\x01M\x9a\x02e.'
l2 = pickle.loads(ret)
print(l2,type(l2))
['小黑', 666] <class 'list'>

        2. dump，load只能用于文件存取

          import pickle
l1 = ['wusir', '太白', '小黑', 666]
with open('pickle练习.pickle',mode='wb') as f1:
    pickle.dump(l1,f1)

with open('pickle练习.pickle', mode='rb') as f1:
    ret = pickle.load(f1)
    print(ret,type(ret))

        3. 多个数据写入

          # 多个数据写入文件
l1 = ['wusir', '太白', '小黑1', 666]
l2 = ['wusir', '太白', '小黑2', 666]
l3 = ['wusir', '太白', '小黑3', 666]
with open('pickle练习1.pickle',mode='wb') as f1:
    pickle.dump(l1,f1)
    pickle.dump(l2,f1)
    pickle.dump(l3,f1)

with open('pickle练习1.pickle', mode='rb') as f1:
    ret1 = pickle.load(f1)
    ret2 = pickle.load(f1)
    ret3 = pickle.load(f1)
    print(ret1,ret2,ret3)

  2. os模块

    • 与工作目录（当前目录、父级目录）有关的

      import os
print(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(r'D:\s23\day9')# 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd  **
os.curdir # 返回当前目录: ('.')  **
os.pardir # 获取当前目录的父目录字符串名：('..') **

    • 和文件夹相关 ***

      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 **

    • 和文件相关

      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 **

    • 和路径相关

      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 ***

  3. 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

  4. hashlib模块

    1. 定义：加密模块、摘要算法、散列算法等等，他是一堆加密算法的集合

    2. hashlib如何加密

      • 将一个bytes类型的数据通过hashlib进行加密，返回一个等长度的16进制数字
      • 过程不可逆
      • 相同的bytes类型的数据通过相同加密方法得到的数字绝对相同
      • 不相同的bytes类型的数据通过相同加密方法得到的数字绝对不相同

    3. 用途

      • 文件加密，md5加密级别是最低的，sha系列安全系数高,耗时高。

        import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123456'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
# 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'

        加固定的盐

        ret = hashlib.md5('xxx公司'.encode('utf-8'))
ret.update('123456'.encode('utf-8'))
s = ret.hexdigest()
print(s,type(s))
# 1ef97f2f10b2ba2dc273a9641cd713d2 <class 'str'>

        加动态的盐

        username = input('输入用户名:').strip()
password = input('输入密码').strip()
ret = hashlib.md5(username[::2].encode('utf-8'))
ret.update(password.encode('utf-8'))
s = ret.hexdigest()
print(s)

      • 文件一致性校验

        import hashlib
def md5_file(path):
    ret = hashlib.md5()
    with open(path,mode='rb') as f1:
        while 1:
            content = f1.read(1024)
            if content:
                ret.update(content)
            else:
                return ret.hexdigest()

  5. time模块

    三种表示方式：时间戳（timestamp）、格式化的时间字符串(Format String)、元组(struct_time)

    • 时间戳

      import time
print(time.time())
# 1561713996.1833062

    • 时间字符串

      import time
print(time.strftime('%y-%m-%d %H:%M:%S'))
# 19-06-28 17:27:27

    • 结构化时间

      localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time

      import time
timestamp = time.time()
st = time.localtime(timestamp)
print(st)
# time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=6, tm_mday=28, tm_hour=17, tm_min=34, tm_sec=33, tm_wday=4, tm_yday=179, tm_isdst=0)

    格式化时间 ----> 时间戳

    ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')
st = time.strptime(ft,'%Y/%m/%d %H:%M:%S')
print(st) # 转化为结构化时间
timestamp = time.mktime(st)
print(timestamp) # 转化为时间戳
# time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=6, tm_mday=28, tm_hour=17, tm_min=35, tm_sec=55, tm_wday=4, tm_yday=179, tm_isdst=-1)
#1561714737.0

    时间戳 ---> 结构化时间

    t = time.time()
st = time.localtime(t)
print(st) # 转化为结构化时间
ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S',st)
print(ft) # 转化为格式化时间
# time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=6, tm_mday=28, tm_hour=17, tm_min=42, tm_sec=55, tm_wday=4, tm_yday=179, tm_isdst=0)
# 19-06-28 17:42:55

  6. datetime模块

    # datatime模块
import datetime
now_time = datetime.datetime.now()  # 现在的时间
# 只能调整的字段：weeks days hours minutes seconds
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=3)) # 三周后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=-3)) # 三周前
current_time = datetime.datetime.now()
# 可直接调整到指定的 年 月 日 时 分 秒 等

print(current_time.replace(year=1977))  # 直接调整到1977年
print(current_time.replace(month=1))  # 直接调整到1月份
print(current_time.replace(year=1989,month=4,day=25))  # 1989-04-25 18:49:05.898601

# 将时间戳转化成时间
print(datetime.date.fromtimestamp(1232132131))  # 2009-01-17

  7. 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

#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]
posted @ 2019-06-28 20:14  小小蚂蚁mm  阅读(111)  评论(0)  编辑  收藏  举报