python之經常使用模塊一

時間 2019-11-16

標籤 python 經常使用模塊欄目 Python 简体版

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認識模塊：

什麼是模塊？

常見的場景：一個模塊就是一個包含了python定義和聲明的文件，文件名就是模塊名字加上.py的後綴。html

但其實import加載的模塊分爲四個通用類別：　java

　　1 使用python編寫的代碼（.py文件）node

　　2 已被編譯爲共享庫或DLL的C或C++擴展python

　　3 包好一組模塊的包git

　　4 使用C編寫並連接到python解釋器的內置模塊正則表達式

爲什麼要使用模塊？

若是你退出python解釋器而後從新進入，那麼你以前定義的函數或者變量都將丟失，所以咱們一般將程序寫到文件中以便永久保存下來，須要時就經過python test.py方式去執行，此時test.py被稱爲腳本script。shell

隨着程序的發展，功能愈來愈多，爲了方便管理，咱們一般將程序分紅一個個的文件，這樣作程序的結構更清晰，方便管理。這時咱們不只僅能夠把這些文件當作腳本去執行，還能夠把他們當作模塊來導入到其餘的模塊中，實現了功能的重複利用編程

模塊的導入和使用

模塊的導入應該在程序開始的地方json

更多相關內容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7292109.html


經常使用模塊
1、re模塊

講正題以前咱們先來看一個例子：https://reg.jd.com/reg/person?ReturnUrl=https%3A//www.jd.com/緩存

這是京東的註冊頁面，打開頁面咱們就看到這些要求輸入我的信息的提示。

假如咱們隨意的在手機號碼這一欄輸入一個11111111111，它會提示咱們格式有誤。

這個功能是怎麼實現的呢？假如如今你用python寫一段代碼，相似：

phone_number = input('please input your phone number ： ')

你怎麼判斷這個phone_number是合法的呢？

根據手機號碼一共11位而且是隻以1三、1四、1五、18開頭的數字這些特色，咱們用python寫了以下代碼：

while True:
    phone_number = input('please input your phone number ： ')
    if len(phone_number) == 11 \
            and phone_number.isdigit()\
            and (phone_number.startswith('13') \
            or phone_number.startswith('14') \
            or phone_number.startswith('15') \
            or phone_number.startswith('18')):
        print('是合法的手機號碼')
    else:
        print('不是合法的手機號碼')

判斷手機號碼是否合法1

這是你的寫法，如今我要展現一下個人寫法：

import re
phone_number = input('please input your phone number ： ')
if re.match('^(13|14|15|18)[0-9]{9}$',phone_number):
        print('是合法的手機號碼')
else:
        print('不是合法的手機號碼')

簡單寫法

re模塊下的經常使用方法

findall 返回全部知足匹配條件的結果,放在列表裏

import re

ret = re.findall('a', 'eva egon yuan')  # 返回全部知足匹配條件的結果,放在列表裏
print(ret) #結果 : ['a', 'a']

findall

search

函數會在字符串內查找模式匹配,只到找到第一個匹配而後返回一個包含匹配信息的對象,該對象能夠經過調用group()方法獲得匹配的字符串,若是字符串沒有匹配，則返回None。

import re
ret = re.search('a', 'eva egon yuan').group()
print(ret) #結果 : 'a'

View Code

match

同search,不過盡在字符串開始處進行匹配

import re
ret = re.match('a', 'abc').group()  # 同search,不過盡在字符串開始處進行匹配
print(ret)

split 分割

import re
ret = re.split('[ab]', 'abcd')  # 先按'a'分割獲得''和'bcd',在對''和'bcd'分別按'b'分割
print(ret)  # ['', '', 'cd']

sub 替換

import re
ret = re.sub('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1)#將數字替換成'H'，參數1表示只替換1個
print(ret) #evaHegon4yuan4

subn 替換返回元組（結果，替換的次數）

import re
ret = re.subn('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4')#將數字替換成'H'，返回元組(替換的結果,替換了多少次)
print(ret)

compile 編譯（用於屢次同一正則表達式）

import re
obj = re.compile('\d{3}')  #將正則表達式編譯成爲一個 正則表達式對象，規則要匹配的是3個數字
ret = obj.search('abc123eeee') #正則表達式對象調用search，參數爲待匹配的字符串
print(ret.group())  #結果 ： 123

finditer

import re
ret = re.finditer('\d', 'ds3sy4784a')   #finditer返回一個存放匹配結果的迭代器
print(ret)  # <callable_iterator object at 0x10195f940>
print(next(ret).group())  #查看第一個結果
print(next(ret).group())  #查看第二個結果
print([i.group() for i in ret])  #查看剩餘的左右結果

注意：

1.findall的優先級查詢:

import re

ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret)  # ['oldboy']     這是由於findall會優先把匹配結果組裏內容返回,若是想要匹配結果,取消權限便可

ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret)  # ['www.oldboy.com']

2.split的優先級查詢:

import re
ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #結果 ： ['eva', 'egon', 'yuan']

ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan")
print(ret) #結果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan']

#在匹配部分加上（）以後所切出的結果是不一樣的，
#沒有（）的沒有保留所匹配的項，可是有（）的卻可以保留了匹配的項，
#這個在某些須要保留匹配部分的使用過程是很是重要的。

綜合練習與擴展

一、匹配標籤

import re


ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")
#還能夠在分組中利用?<name>的形式給分組起名字
#獲取的匹配結果能夠直接用group('名字')拿到對應的值
print(ret.group('tag_name'))  #結果 ：h1
print(ret.group())  #結果 ：<h1>hello</h1>

ret = re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>")
#若是不給組起名字，也能夠用\序號來找到對應的組，表示要找的內容和前面的組內容一致
#獲取的匹配結果能夠直接用group(序號)拿到對應的值
print(ret.group(1))
print(ret.group())  #結果 ：<h1>hello</h1>

二、匹配整數

import re

ret=re.findall(r"\d+","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")
print(ret) #['1', '2', '60', '40', '35', '5', '4', '3']
ret=re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")
print(ret) #['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']
ret.remove("")
print(ret) #['1', '-2', '60', '5', '-4', '3']

三、數字匹配

1、 匹配一段文本中的每行的郵箱
      http://blog.csdn.net/make164492212/article/details/51656638

二、 匹配一段文本中的每行的時間字符串，好比：‘1990-07-12’；

   分別取出1年的12個月（^(0?[1-9]|1[0-2])$）、
   一個月的31天：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$

三、 匹配qq號。(騰訊QQ號從10000開始)  ［1,9］[0,9]{4,}

四、 匹配一個浮點數。       ^(-?\d+)(\.\d+)?$   或者  -?\d+\.?\d*

五、 匹配漢字。             ^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$ 

六、 匹配出全部整數

四、爬蟲練習

import re
from urllib.request import urlopen

def getPage(url):
    response = urlopen(url)
    return response.read().decode('utf-8')

def parsePage(s,com):
    ret = com.finditer(s)
    for i in ret:
        yield {
            "id": i.group("id"),
            "title": i.group("title"),
            "rating_num": i.group("rating_num"),
            "comment_num": i.group("comment_num"),
        }


def main(num,com):
    url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' %num
    response_html = getPage(url)     # 訪問網頁 獲取網頁的完整代碼
    ret = parsePage(response_html,com)   # ret是一個生成器
    f = open("move_info7", "a", encoding="utf8")
    for obj in ret:
        print(obj)
        data = str(obj)
        f.write(data + "\n")
    f.close()

com = re.compile(
        '<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>'
        '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)評價</span>', re.S)
count = 0
for i in range(10):
    main(count,com)
    count += 25

flags有不少可選值：

re.I(IGNORECASE)忽略大小寫，括號內是完整的寫法
re.M(MULTILINE)多行模式，改變^和$的行爲
re.S(DOTALL)點能夠匹配任意字符，包括換行符
re.L(LOCALE)作本地化識別的匹配，表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依賴於當前環境，不推薦使用
re.U(UNICODE) 使用\w \W \s \S \d \D使用取決於unicode定義的字符屬性。在python3中默認使用該flag
re.X(VERBOSE)冗長模式，該模式下pattern字符串能夠是多行的，忽略空白字符，並能夠添加註釋

flags有不少可選值

做業

實現能計算相似 
1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等相似公式的計算器程序

2、collections模塊

在內置數據類型（str、int、float、dict、list、set、tuple）的基礎上，collections模塊還提供了幾個額外的數據類型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可使用名字來訪問元素內容的tuple

2.deque: 雙端隊列，能夠快速的從另一側追加和推出對象

3.Counter: 計數器，主要用來計數

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 帶有默認值的字典

1.namedtuple

咱們知道tuple能夠表示不變集合，例如，一個點的二維座標就能夠表示成：

p = (1, 2)

可是，看到(1, 2)，很難看出這個tuple是用來表示一個座標的。

這時，namedtuple就派上了用場：

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p)
#1
 p.y
print(p)
#2

類似的，若是要用座標和半徑表示一個圓，也能夠用namedtuple定義：

#namedtuple('名稱', [屬性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

2.queue

import queue   # 併發編程
# 數據容器 —— list dict tuple
# 秩序 先進先出 FIFO —— 隊列
q = queue.Queue()   # 建立隊列
q.put(1)
q.put(2)
q.put('a')
q.put([1,23])
print(q)
# 黑盒  ——
print(q.get())
print(q.get())

3.deque

使用list存儲數據時，按索引訪問元素很快，可是插入和刪除元素就很慢了，由於list是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是爲了高效實現插入和刪除操做的雙向列表，適合用於隊列和棧：

from collections import deque
dq = deque()
dq.append(1)
dq.append(2)
dq.append(3)
dq.appendleft('a')
print(dq)
print(dq.pop())
print(dq)
print(dq.popleft())
print(dq)

deque除了實現list的append()和pop()外，還支持appendleft()和popleft()，這樣就能夠很是高效地往頭部添加或刪除元素。

4.OrderedDict

使用dict時，Key是無序的。在對dict作迭代時，咱們沒法肯定Key的順序。

若是要保持Key的順序，能夠用OrderedDict：

d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d)

from collections import OrderedDict
odic = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) #
print(odic)
odic['z'] = 26
print(odic)

5.defaultdict

有以下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，將全部大於 66 的值保存至字典的第一個key中，將小於 66 的值保存至第二個key的值中。

即： { 'k1' : 大於 66 , 'k2' : 小於 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)

使用dict時，若是引用的Key不存在，就會拋出KeyError。若是但願key不存在時，返回一個默認值，就能夠用defaultdict：

from collections import defaultdict
ddic = defaultdict(lambda : 5)  #設置這個字典的默認的value是一個列表
print(ddic)
print('-->',ddic['a'])
print(ddic)

6.Counter

Counter類的目的是用來跟蹤值出現的次數。它是一個無序的容器類型，以字典的鍵值對形式存儲，其中元素做爲key，其計數做爲value。計數值能夠是任意的Interger（包括0和負數）。Counter類和其餘語言的bags或multisets很類似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
輸出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

其餘詳細內容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html

3、random模塊

1.隨機小數

import random
#隨機小數
print(random.random())      # 大於0且小於1之間的小數

print(random.uniform(1, 3)) #大於1小於3的小數

隨機小數

2.隨機整數

import random
print(random.randint(1,5))  # 大於等於1且小於等於5之間的整數
print(random.randrange(1,10,2)) # 大於等於1且小於10之間的奇數

隨機整數

3.隨機返回

import random
# #隨機選擇一個返回
print(random.choice([1,'23',[4,5]]))  # #1或者23或者[4,5]
# #隨機選擇多個返回，返回的個數爲函數的第二個參數
print(random.sample([1,'23',[4,5]],2)) # #列表元素任意2個組合

隨機返回

4.打亂順序

#打亂列表順序
item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item)# 打亂次序
print(item)

打亂列表順序

練習：1.生成隨機驗證碼（6位包含字母以及數字）

import random
s = ''
for i in range(6):
    num = str(random.randint(0, 9))
    num1 = random.randint(65, 90)
    num2 = random.randint(97, 122)
    alpha1 = chr(num1)
    alpha2 = chr(num2)
    s += random.choice([num, alpha1, alpha2])
print(s)

驗證碼

　　2.發紅包

4、時間模塊

和時間有關係的咱們就要用到時間模塊。在使用模塊以前，應該首先導入這個模塊。

#經常使用方法
1.time.sleep(secs)
(線程)推遲指定的時間運行。單位爲秒。
2.time.time()
獲取當前時間戳

表示時間的三種方式

在Python中，一般有這三種方式來表示時間：時間戳、元組（結構化時間）(struct_time)、格式化的時間字符串：

(1)時間戳(timestamp) ：一般來講，時間戳表示的是從倫敦時間1970年1月1日00:00:00開始按秒計算的偏移量。咱們運行「type(time.time())」，返回的是float類型。

(2)格式化的時間字符串(Format String)： ‘1999-12-06’

(3)元組(struct_time) ：struct_time元組共有9個元素共九個元素:(年，月，日，時，分，秒，一年中第幾周，一年中第幾天等）

%y 兩位數的年份表示（00-99）
%Y 四位數的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月內中的一天（0-31）
%H 24小時制小時數（0-23）
%I 12小時制小時數（01-12）
%M 分鐘數（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地簡化星期名稱
%A 本地完整星期名稱
%b 本地簡化的月份名稱
%B 本地完整的月份名稱
%c 本地相應的日期表示和時間表示
%j 年內的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等價符
%U 一年中的星期數（00-53）星期天爲星期的開始
%w 星期（0-6），星期天爲星期的開始
%W 一年中的星期數（00-53）星期一爲星期的開始
%x 本地相應的日期表示
%X 本地相應的時間表示
%Z 當前時區的名稱
%% %號自己

python中時間日期格式化符號：

索引（Index）	屬性（Attribute）	值（Values）
0	tm_year（年）	好比2011
1	tm_mon（月）	1 - 12
2	tm_mday（日）	1 - 31
3	tm_hour（時）	0 - 23
4	tm_min（分）	0 - 59
5	tm_sec（秒）	0 - 60
6	tm_wday（weekday）	0 - 6（0表示週一）
7	tm_yday（一年中的第幾天）	1 - 366
8	tm_isdst（是不是夏令時）	默認爲0

首先，咱們先導入time模塊，來認識一下python中表示時間的幾種格式：

#導入時間模塊
import time

#時間戳
print(time.time())
1500875844.800804

#時間字符串
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X"))
'2017-07-24 13:54:37'
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S"))
'2017-07-24 13-55-04'

#時間元組:localtime將一個時間戳轉換爲當前時區的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)

小結：時間戳是計算機可以識別的時間；時間字符串是人可以看懂的時間；結構化時間則是用來操做時間的

#時間戳-->結構化時間
#time.gmtime(時間戳)    #UTC時間，與英國倫敦當地時間一致
#time.localtime(時間戳) #當地時間。例如咱們如今在北京執行這個方法：與UTC時間相差8小時，UTC時間+8小時 = 北京時間 
>>>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)

#結構化時間-->時間戳　
#time.mktime(結構化時間)
>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
>>>time.mktime(time_tuple)
1500000000.0

#結構化時間-->字符串時間
#time.strftime("格式定義","結構化時間")  結構化時間參數若不傳，則現實當前時間
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 14:55:36'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
'2017-07-14'

#字符串時間-->結構化時間
#time.strptime(時間字符串,字符串對應格式)
>>>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)

#結構化時間 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.asctime(結構化時間) 若是不傳參數，直接返回當前時間的格式化串
>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
>>>time.asctime()
'Mon Jul 24 15:18:33 2017'

#時間戳 --> %a %d %d %H:%M:%S %Y串
#time.ctime(時間戳)  若是不傳參數，直接返回當前時間的格式化串
>>>time.ctime()
'Mon Jul 24 15:19:07 2017'
>>>time.ctime(1500000000)
'Fri Jul 14 10:40:00 2017'

練習：時間差、獲取當前時間當月1號時間戳時間

import time
t = time.mktime(time.strptime('2018-05-22 17:20:30', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')) - time.mktime(time.strptime('2014-05-10 20:30:30', '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
time.gmtime(t)
print('過去了%s年%s月%s天%s小時%s分鐘%s秒' %(time.gmtime(t).tm_year - 1970,
      time.gmtime(t).tm_mon - 1,
      time.gmtime(t).tm_mday - 1,
      time.gmtime(t).tm_hour - 0,
      time.gmtime(t).tm_min - 0,
      time.gmtime(t).tm_sec - 0,
      ))

時間差

import time
print(time.mktime(time.strptime('2018-05-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')))

獲取當前本月1號時間戳時間

5、os模塊

os模塊是與操做系統交互的一個接口

'''
os.getcwd() 獲取當前工做目錄，即當前python腳本工做的目錄路徑
os.chdir("dirname")  改變當前腳本工做目錄；至關於shell下cd
os.curdir  返回當前目錄: ('.')
os.pardir  獲取當前目錄的父目錄字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多層遞歸目錄
os.removedirs('dirname1')    若目錄爲空，則刪除，並遞歸到上一級目錄，如若也爲空，則刪除，依此類推
os.mkdir('dirname')    生成單級目錄；至關於shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    刪除單級空目錄，若目錄不爲空則沒法刪除，報錯；至關於shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')    列出指定目錄下的全部文件和子目錄，包括隱藏文件，並以列表方式打印
os.remove()  刪除一個文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目錄
os.stat('path/filename')  獲取文件/目錄信息
os.sep    輸出操做系統特定的路徑分隔符，win下爲"\\",Linux下爲"/"
os.linesep    輸出當前平臺使用的行終止符，win下爲"\t\n",Linux下爲"\n"
os.pathsep    輸出用於分割文件路徑的字符串 win下爲;,Linux下爲:
os.name    輸出字符串指示當前使用平臺。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command")  運行shell命令，直接顯示
os.popen("bash command).read()  運行shell命令，獲取執行結果
os.environ  獲取系統環境變量


os.path
os.path.abspath(path) 返回path規範化的絕對路徑 os.path.split(path) 將path分割成目錄和文件名二元組返回 os.path.dirname(path) 返回path的目錄。其實就是os.path.split(path)的第一個元素 os.path.basename(path) 返回path最後的文件名。如何path以／或\結尾，那麼就會返回空值。
                        即os.path.split(path)的第二個元素
os.path.exists(path)  若是path存在，返回True；若是path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  若是path是絕對路徑，返回True
os.path.isfile(path)  若是path是一個存在的文件，返回True。不然返回False
os.path.isdir(path)  若是path是一個存在的目錄，則返回True。不然返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  將多個路徑組合後返回，第一個絕對路徑以前的參數將被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目錄的最後訪問時間
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目錄的最後修改時間
os.path.getsize(path) 返回path的大小
'''

注意：os.stat('path/filename') 獲取文件/目錄信息的結構說明

stat 結構:

st_mode: inode 保護模式
st_ino: inode 節點號。
st_dev: inode 駐留的設備。
st_nlink: inode 的連接數。
st_uid: 全部者的用戶ID。
st_gid: 全部者的組ID。
st_size: 普通文件以字節爲單位的大小；包含等待某些特殊文件的數據。
st_atime: 上次訪問的時間。
st_mtime: 最後一次修改的時間。
st_ctime: 由操做系統報告的"ctime"。在某些系統上（如Unix）是最新的元數據更改的時間，在其它系統上（如Windows）是建立時間（詳細信息參見平臺的文檔）。

stat 結構

練習：計算文件夾下全部文件的大小

import os

def getFileSize(filePath, size=0):
    for root, dirs, files in os.walk(filePath):
        for f in files:
            size += os.path.getsize(os.path.join(root, f))
            print(f)
    return size

print(getFileSize("."))

計算文件夾下全部文件的大小

6、sys模塊

sys模塊是與python解釋器交互的一個接口

sys.argv           命令行參數List，第一個元素是程序自己路徑
sys.exit(n)        退出程序，正常退出時exit(0),錯誤退出sys.exit(1)
sys.version        獲取Python解釋程序的版本信息
sys.path           返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變量的值
sys.platform       返回操做系統平臺名稱

import sys   # 模塊
print(sys.path)  # 從哪兒導入的這個模塊？
sys.path == 模塊導入遵循的路徑

print(sys.version)
print(sys.platform)

print(sys.argv)   #

if len(sys.argv)==3 and sys.argv[1] == 'alex' and sys.argv[2] == 'alex3714':
    print('計算器')
else:
    print('沒有經過驗證')
    exit()

import sys
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit as e:
    print(e)

異常處理

7、序列化模塊

什麼叫序列化——將本來的字典、列表等內容轉換成一個字符串的過程就叫作序列化。

好比，咱們在python代碼中計算的一個數據須要給另一段程序使用，那咱們怎麼給？
如今咱們能想到的方法就是存在文件裏，而後另外一個python程序再從文件裏讀出來。
可是咱們都知道，對於文件來講是沒有字典這個概念的，因此咱們只能將數據轉換成字典放到文件中。
你必定會問，將字典轉換成一個字符串很簡單，就是str(dic)就能夠辦到了，爲何咱們還要學習序列化模塊呢？
沒錯序列化的過程就是從dic 變成str(dic)的過程。如今你能夠經過str(dic)，將一個名爲dic的字典轉換成一個字符串，
可是你要怎麼把一個字符串轉換成字典呢？
聰明的你確定想到了eval()，若是咱們將一個字符串類型的字典str_dic傳給eval，就會獲得一個返回的字典類型了。
eval()函數十分強大，可是eval是作什麼的？e官方demo解釋爲：將字符串str當成有效的表達式來求值並返回計算結果。
ＢＵＴ！強大的函數有代價。安全性是其最大的缺點。
想象一下，若是咱們從文件中讀出的不是一個數據結構，而是一句"刪除文件"相似的破壞性語句，那麼後果實在不堪設設想。
而使用eval就要擔這個風險。
因此，咱們並不推薦用eval方法來進行反序列化操做(將str轉換成python中的數據結構)

爲何要有序列化模塊

序列化的目的

一、以某種存儲形式使自定義對象持久化；

二、將對象從一個地方傳遞到另外一個地方。

三、使程序更具維護性。

json

Json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：將一個字典轉換成一個字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json轉換完的字符串類型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：將一個字符串格式的字典轉換成一個字典
#注意，要用json的loads功能處理的字符串類型的字典中的字符串必須由""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}


list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也能夠處理嵌套的數據類型 
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

loads和dumps

dumps loads

import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一個文件句柄，直接將字典轉換成json字符串寫入文件
f.close()

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一個文件句柄，直接將文件中的json字符串轉換成數據結構返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一個文件句柄，直接將字典轉換成json字符串寫入文件
f.close()

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一個文件句柄，直接將文件中的json字符串轉換成數據結構返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

load和dump

import json
f = open('file','w')
json.dump({'國籍':'中國'},f)
ret = json.dumps({'國籍':'中國'})
f.write(ret+'\n')
json.dump({'國籍':'美國'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'國籍':'美國'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+'\n')
f.close()

ensure_ascii關鍵字參數

import json
data = {'username':['李華','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

json的格式化輸出

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json對象) 
Skipkeys：默認值是False，若是dict的keys內的數據不是python的基本類型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，設置爲False時，就會報TypeError的錯誤。此時設置成True，則會跳過這類key 
ensure_ascii:，當它爲True的時候，全部非ASCII碼字符顯示爲\uXXXX序列，只需在dump時將ensure_ascii設置爲False便可，此時存入json的中文便可正常顯示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent：應該是一個非負的整型，若是是0就是頂格分行顯示，若是爲空就是一行最緊湊顯示，不然會換行且按照indent的數值顯示前面的空白分行顯示，這樣打印出來的json數據也叫pretty-printed json 
separators：分隔符，其實是(item_separator, dict_separator)的一個元組，默認的就是(‘,’,’:’)；這表示dictionary內keys之間用「,」隔開，而KEY和value之間用「：」隔開。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys：將數據根據keys的值進行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

其餘參數說明

pickle

json & pickle 模塊

用於序列化的兩個模塊

json，用於字符串和 python數據類型間進行轉換
pickle，用於python特有的類型和 python的數據類型間進行轉換

pickle模塊提供了四個功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，讀）、load （不只能夠序列化字典，列表...能夠把python中任意的數據類型序列化）

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二進制內容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)

pickle

pickle

這時候機智的你又要說了，既然pickle如此強大，爲何還要學json呢？
這裏咱們要說明一下，json是一種全部的語言均可以識別的數據結構。
若是咱們將一個字典或者序列化成了一個json存在文件裏，那麼java代碼或者js代碼也能夠拿來用。
可是若是咱們用pickle進行序列化，其餘語言就不能讀懂這是什麼了～
因此，若是你序列化的內容是列表或者字典，咱們很是推薦你使用json模塊
但若是出於某種緣由你不得不序列化其餘的數據類型，而將來你還會用python對這個數據進行反序列化的話，那麼就可使用pickle

shelve

shelve也是python提供給咱們的序列化工具，比pickle用起來更簡單一些。
shelve只提供給咱們一個open方法，是用key來訪問的，使用起來和字典相似。

import shelve
f = shelve.open('shelve_file')
f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接對文件句柄操做，就能夠存入數據
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
existing = f1['key']  #取出數據的時候也只須要直接用key獲取便可，可是若是key不存在會報錯
f1.close()
print(existing)

shelve

這個模塊有個限制，它不支持多個應用同一時間往同一個DB進行寫操做。因此當咱們知道咱們的應用若是隻進行讀操做，咱們可讓shelve經過只讀方式打開DB

import shelve
f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
existing = f['key']
f.close()
print(existing)

shelve只讀

因爲shelve在默認狀況下是不會記錄待持久化對象的任何修改的，因此咱們在shelve.open()時候須要修改默認參數，不然對象的修改不會保存。

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f2.close()

設置writeback

writeback方式有優勢也有缺點。優勢是減小了咱們出錯的機率，而且讓對象的持久化對用戶更加的透明瞭；但這種方式並非全部的狀況下都須要，首先，使用writeback之後，shelf在open()的時候會增長額外的內存消耗，而且當DB在close()的時候會將緩存中的每個對象都寫入到DB，這也會帶來額外的等待時間。由於shelve沒有辦法知道緩存中哪些對象修改了，哪些對象沒有修改，所以全部的對象都會被寫入。