常用模块

一,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]

 

实例:

#生成验证码
def code(n = 6,alpha = True):
    s = ''
    for i in range(n):
      # 生成随机的大写字母,小写字母,数字各一个 num
= str(random.randint(0,9)) if alpha: alpha_upper = chr(random.randint(65,90)) alpha_lower = chr(random.randint(97,122)) num = random.choice([num,alpha_upper,alpha_lower]) s += num return s print(code(4,False)) print(code(alpha=False))

 

import random
def red_bag(money,num):
    money *= 100
    ret = random.sample(range(1,money),num - 1)
    ret.sort()
    ret.insert(0,0)
    ret.append(money)
    for i in range(len(ret)-1):
        yield (ret[i+1]-ret[i])/100

res = red_bag(200,10)
sum = 0
for el in res:
    sum += el
    print(el)  # 发的红包
print(sum)  # 总钱数
发红包程序

 

 

 

二,time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
时间格式化符号

(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)

索引      属性                值
0    tm_year(年)    比如2011
1    tm_mon(月)    1 - 12
2    tm_mday(日)    1 - 31
3    tm_hour(时)    0 - 23
4    tm_min(分)    0 - 59
5    tm_sec(秒)    0 - 60
6    tm_wday(weekday)    0 - 6(0表示周一)
7    tm_yday(一年中的第几天)    1 - 366
8    tm_isdst(是否是夏令时)    默认为0
struct_time

表示时间的格式

#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

  时间戳与字符串时间的相互转化


import time
# 时间戳换成字符串时间
print(time.time())
struct_time = time.localtime(1500000000)
# print(time.gmtime(1500000000))
ret = time.strftime('%y-%m-%d %H:%M:%S',struct_time)
print(ret)

# 字符串时间 转 时间戳
struct_time = time.strptime('2018-8-8','%Y-%m-%d')
print(struct_time)
res = time.mktime(struct_time)
print(res)

计算时间差

import time
str_time1 = '2018-8-19 22:10:8'
str_time2 = '2018-8-20 11:07:3'
struct_t1 = time.strptime(str_time1,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
struct_t2 = time.strptime(str_time2,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
timestamp1 = time.mktime(struct_t1)
timestamp2 = time.mktime(struct_t2)
sub_time = timestamp2 - timestamp1
gm_time = time.gmtime(sub_time)
# 1970-1-1 00:00:00
print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(gm_time.tm_year-1970,gm_time.tm_mon-1,
                                 gm_time.tm_mday-1,gm_time.tm_hour,
                                 gm_time.tm_min,gm_time.tm_sec))

三,sys模块

  sys 是和Python解释器打交道的

 

sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径 
print(sys.argv) # argv的第一个参数 是python这个命令后面的值

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
sys.argv
print(sys.argv)  # argv的第一个参数 是python这个命令后面的值
usr = input('username')
pwd = input('password')
usr = sys.argv[1]
pwd = sys.argv[2]
if usr == 'alex' and pwd == 'alex3714':
    print('登录成功')
else:
    exit()

sys.path  和  sys.modules

import sys
sys.path
print(sys.path)
# 模块是存在解释器里的么??? 不是
# 模块应该是存在硬盘上
# 但是我在使用的时候 import --> 这个模块才到内存中

# 一个模块能否被顺利的导入 全看sys.path下面有没有这个模块所在的
# 自定义模块的时候 导入模块的时候 还需要再关注 sys.path

import re
# sys.modules
# print(sys.modules)  # 是我们导入到内存中的所有模块的名字 : 这个模块的内存地址
# print(sys.modules['re'].findall('\d','abc126'))

四,os模块

  os是和操作系统交互的模块
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
stat 结构:

st_mode: inode 保护模式
st_ino: inode 节点号。
st_dev: inode 驻留的设备。
st_nlink: inode 的链接数。
st_uid: 所有者的用户ID。
st_gid: 所有者的组ID。
st_size: 普通文件以字节为单位的大小;包含等待某些特殊文件的数据。
st_atime: 上次访问的时间。
st_mtime: 最后一次修改的时间。
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上(如Unix)是最新的元数据更改的时间,在其它系统上(如Windows)是创建时间
stat结构
os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep    输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os模块的属性
# 计算文件夹的大小 : 递归/循环
import os
# 递归
def func(path):    # r'D:\sylar\s'
    size_sum = 0
    name_lst = os.listdir(path)
    for name in name_lst:
        path_abs = os.path.join(path,name)
        if os.path.isdir(path_abs):
            size = func(path_abs)
            size_sum += size    #  重点注意 return只能返回到上一层递归的函数
        else:
            size_sum += os.path.getsize(path_abs)
    return size_sum
ret = func(r'D:\sylar\s15')
print(ret)
计算文件夹的大小 : 递归/循环

 

五.序列化模块

1.json模块

 json 在所有的语言之间都通用 : json序列化的数据 在python上序列化了 那在java中也可以反序列化
能够处理的数据类型是非常有限的 : 字符串 列表 字典 数字
字典中的key只能是字符串
# dumps loads
    # 在内存中做数据转换 :
        # dumps 数据类型 转成 字符串 序列化
        # loads 字符串 转成 数据类型 反序列化
dic = {'key' : 'value','key2' : 'value2'}
import json
ret = json.dumps(dic)  # 序列化
print(dic,type(dic))
print(ret,type(ret))

res = json.loads(ret) # 反序列化
print(res,type(res))
# dump load
    # 直接将数据类型写入文件,直接从文件中读出数据类型
        # dump 数据类型 写入 文件 序列化
        # load 文件 读出 数据类型 反序列化
# 向文件中记录字典
import json
dic = {'key' : 'value','key2' : 'value2'}
ret = json.dumps(dic)  # 序列化
with open('json_file','a') as f:
    f.write(ret)

# 从文件中读取字典
with open('json_file','r') as f:
    str_dic = f.read()
dic = json.loads(str_dic)
print(dic.keys())
# dump load 是直接操作文件的 dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'} with open('json_file','a') as f: json.dump(dic,f) with open('json_file','r') as f: dic = json.load(f) print(dic.keys())

2.pickle模块

 

import pickle
# 支持在python中几乎所有的数据类型
dic = {(1,2,3):{'a','b'},1:'abc'}

ret = pickle.dumps(dic)
print(ret)
#2. dumps 序列化的结果只能是字节
print(pickle.loads(ret))  # 反序列化
# 3.只能在python中使用
# 4.在和文件操作的时候,需要用rb wb的模式打开文件
# 5.可以多次dump 和 多次load
# dump
with open('pickle_file','wb') as f:
    pickle.dump(dic,f)

# load
with open('pickle_file','rb') as f:
    ret = pickle.load(f)
    print(ret,type(ret))

 

posted @ 2018-08-20 16:21  清风_Z  阅读(220)  评论(0编辑  收藏  举报