python-常用模块
random 模块
"Anyone who considers arithmetical methods of producing random digits is, of course, in a state of sin."
- John von Neumann, 1951
random 模块包含许多随机数生成器.
基本随机数生成器(基于 Wichmann 和 Hill , 1982 的数学运算理论) 可以通过很多方法访问, 如 Example 2-29 所示.
2.17.0.1. Example 2-29. 使用 random 模块获得随机数字
File: random-example-1.py
import random
for i in range(5):
# random float: 0.0 <= number < 1.0
print random.random(),
# random float: 10 <= number < 20
print random.uniform(10, 20),
# random integer: 100 <= number <= 1000
print random.randint(100, 1000),
# random integer: even numbers in 100 <= number < 1000
print random.randrange(100, 1000, 2)
0.946842713956 19.5910069381 709 172
0.573613195398 16.2758417025 407 120
0.363241598013 16.8079747714 916 580
0.602115173978 18.386796935 531 774
0.526767588533 18.0783794596 223 344
注意这里的 randint 函数可以返回上界, 而其他函数总是返回小于上界的值. 所有函数都有可能返回下界值.
Example 2-30 展示了 choice 函数, 它用来从一个序列里分拣出一个随机项目. 它可以用于列表, 元组, 以及其他序列(当然, 非空的).
2.17.0.2. Example 2-30. 使用 random 模块从序列取出随机项
File: random-example-2.py
import random
# random choice from a list
for i in range(5):
print random.choice([1, 2, 3, 5, 9])
2
3
1
9
1
在 2.0 及以后版本, shuffle 函数可以用于打乱一个列表的内容 (也就是生成一个该列表的随机全排列). Example 2-31 展示了如何在旧版本中实现该函数.
2.17.0.3. Example 2-31. 使用 random 模块打乱一副牌
File: random-example-4.py
import random
try:
# available in 2.0 and later
shuffle = random.shuffle
except AttributeError:
def shuffle(x):
for i in xrange(len(x)-1, 0, -1):
# pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
j = int(random.random() * (i+1))
x[i], x[j] = x[j], x[i]
cards = range(52)
shuffle(cards)
myhand = cards[:5]
print myhand
[4, 8, 40, 12, 30]
random 模块也包含了非恒定分布的随机生成器函数. Example 2-32 使用了 gauss (高斯)函数来生成满足高斯分的布随机数字.
2.17.0.4. Example 2-32. 使用 random 模块生成高斯分布随机数
File: random-example-3.py
import random
histogram = [0] * 20
# calculate histogram for gaussian
# noise, using average=5, stddev=1
for i in range(1000):
i = int(random.gauss(5, 1) * 2)
histogram[i] = histogram[i] + 1
# print the histogram
m = max(histogram)
for v in histogram:
print "*" * (v * 50 / m)
****
**********
*************************
***********************************
************************************************
**************************************************
*************************************
***************************
*************
***
*
timing 模块
14.20.0.1. Example 14-25. 使用 timing 模块
File: timing-example-1.py
import timing
import time
def procedure():
time.sleep(1.234)
timing.start()
procedure()
timing.finish()
print "seconds:", timing.seconds()
print "milliseconds:", timing.milli()
print "microseconds:", timing.micro()
seconds: 1
milliseconds: 1239
microseconds: 1239999
你可以按照 Example 14-26 中的方法用 time 模块实现 timing 模块的功能.
14.20.0.2. Example 14-26. 模拟 timing 模块
File: timing-example-2.py
import time
t0 = t1 = 0
def start():
global t0
t0 = time.time()
def finish():
global t1
t1 = time.time()
def seconds():
return int(t1 - t0)
def milli():
return int((t1 - t0) * 1000)
def micro():
return int((t1 - t0) * 1000000)
time.clock() 可以替换 time.time() 获得 CPU 时间.
pickle 模块
pickle 模块同 marshal 模块相同, 将数据连续化, 便于保存传输. 它比 marshal 要慢一些, 但它可以处理类实例, 共享的元素, 以及递归数据结构等.
4.6.0.1. Example 4-11. 使用 pickle 模块
File: pickle-example-1.py
import pickle
value = (
"this is a string",
[1, 2, 3, 4],
("more tuples", 1.0, 2.3, 4.5),
"this is yet another string"
)
data = pickle.dumps(value)
# intermediate format
print type(data), len(data)
print "-"*50
print data
print "-"*50
print pickle.loads(data)
<type 'string'> 121
--------------------------------------------------
(S'this is a string'
p0
(lp1
I1
aI2
aI3
aI4
a(S'more tuples'
p2
F1.0
F2.3
F4.5
tp3
S'this is yet another string'
p4
tp5
.
--------------------------------------------------
('this is a string', [1, 2, 3, 4], ('more tuples',
1.0, 2.3, 4.5), 'this is yet another string')
不过另一方面, pickle 不能处理 code 对象(可以参阅 copy_reg 模块来完成这个).
默认情况下, pickle 使用急于文本的格式. 你也可以使用二进制格式, 这样数字和二进制 字符串就会以紧密的格式储存, 这样文件就会更小点. 如 Example 4-12所示.
4.6.0.2. Example 4-12. 使用 pickle 模块的二进制模式
File: pickle-example-2.py
import pickle
import math
value = (
"this is a long string" * 100,
[1.2345678, 2.3456789, 3.4567890] * 100
)
# text mode
data = pickle.dumps(value)
print type(data), len(data), pickle.loads(data) == value
# binary mode
data = pickle.dumps(value, 1)
print type(data), len(data), pickle.loads(data) == value
shutil 模块
shutil 实用模块包含了一些用于复制文件和文件夹的函数. Example 2-4 中使用的 copy 函数使用和 Unix 下 cp 命令基本相同的方式复制一个文件.
2.3.0.1. Example 2-4. 使用 shutil 复制文件
File: shutil-example-1.py
import shutil
import os
for file in os.listdir("."):
if os.path.splitext(file)[1] == ".py":
print file
shutil.copy(file, os.path.join("backup", file))
aifc-example-1.py
anydbm-example-1.py
array-example-1.py
...
copytree 函数用于复制整个目录树 (与 cp -r 相同), 而 rmtree 函数用于删除整个目录树 (与 rm -r ). 如 Example 2-5 所示.
2.3.0.2. Example 2-5. 使用 shutil 模块复制/删除目录树
File: shutil-example-2.py import shutil import os SOURCE = "samples" BACKUP = "samples-bak" # create a backup directory shutil.copytree(SOURCE, BACKUP) print os.listdir(BACKUP) # remove it shutil.rmtree(BACKUP) print os.listdir(BACKUP) ['sample.wav', 'sample.jpg', 'sample.au', 'sample.msg', 'sample.tgz', ... Traceback (most recent call last): File "shutil-example-2.py", line 17, in ? print os.listdir(BACKUP) os.error: No such file or directory
shelve 模块
shelve 模块使用数据库驱动实现了字典对象的持久保存. shelve 对象使用字符串作为键, 但值可以是任意类型, 所有可以被 pickle 模块处理的对象都可以作为它的值. 如 Example 10-3 所示.
10.4.0.1. Example 10-3. 使用 shelve 模块
File: shelve-example-1.py
import shelve
db = shelve.open("database", "c")
db["one"] = 1
db["two"] = 2
db["three"] = 3
db.close()
db = shelve.open("database", "r")
for key in db.keys():
print repr(key), repr(db[key])
'one' 1
'three' 3
'two' 2
Example 10-4 展示了如何使用 shelve 处理给定的数据库驱动.
10.4.0.2. Example 10-4. 使用 shelve 模块处理给定数据库
File: shelve-example-3.py
import shelve
import gdbm
def gdbm_shelve(filename, flag="c"):
return shelve.Shelf(gdbm.open(filename, flag))
db = gdbm_shelve("dbfile")
