Python經常使用模塊

時間  2019-12-13
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Python經常使用模塊

  1. 時間模塊（time）node

    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。python

    # 經常使用方法
import time
time.sleep(secs)
# 使線程延遲指定的時間運行，時間單位爲秒

time.time()
# 獲取當前時間戳
    1. 在Python表示時間的三種方式：

      1. 時間戳：一般來講，時間戳表示的是從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。正則表達式

      2. 格式化時間："2019-07-02"算法

      3. 結構化時間：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）shell

        # Python中時間日期格式化符號
%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
        import time
# 時間戳
ret = time.time()
print(ret)

# 結構化時間
ret = time.localtime()
print(ret)

# 格式化時間
ret= time.strftime('%Y-%m-%d')
print(ret)

        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json

    2. 幾種格式之間的轉換

    import time
# 一、時間戳 ——> 結構化時間
timestamp = time.time()
struct_time = time.localtime(timestamp)

# 二、結構化時間 ——> 格式化時間
format_time = time.strftime("%Y-%m-%d", struct_time)

# 三、格式化時間 ——> 結構化時間
struct_time = time.strptime(format_time, "%Y-%m-%d")

# 四、結構化時間 ——> 時間戳
stamptime = time.mktime(struct_time)

  2. random模塊bash

    import random

# 一、獲取隨機整數（閉區間）
random.randint(3,5)

# 二、獲取隨機整數（左閉右開）
random.randrange(3, 5)

# 三、獲取隨機0-1以內隨機小數
random.random()

# 四、獲取指定範圍內的隨機小數
random.uniform(1, 3)

# 五、隨機選擇一個並返回值
lst = [1, "dogfa", {"age": 18}, [1,2,3], ("哈哈",)]
random.choice(lst)

# 六、隨機選擇多個並返回值,返回個數取決於第二個參數
lst = [1, "dogfa", {"age": 18}, [1,2,3], ("哈哈",)]
random.sample(lst, 2)

# 七、打亂列表順序
lst = [1, "dogfa", {"age": 18}, [1,2,3], ("哈哈",)]
random.shuffle(lst)

  3. sys模塊數據結構

    sys模塊是與python解釋器交互的一個接口app

    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

  4. os模塊dom

    os模塊是與操做系統交互的一個接口

    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.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.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.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

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"\r\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'

    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）。

  5. re模塊

    import re

# 將全部知足正規則的值查詢出來，並返回一個列表
ret = re.findall("a", "abcsasdasdafas")
print(ret)
# ['a', 'a', 'a', 'a', 'a']

# 將知足正則規則的第一個值查詢出來，返回的是一個包含匹配結果的對象，能夠經過obj.group()方法取出知足匹配結果的值，若是沒有匹配到值，則返回None
ret = re.search("a", "abcsasdasdafas")
print(ret)
# <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='a'>
print(ret.group())
# a

# 與search同樣，只不過match只會從頭開始匹配，至關於re.search("^a")
ret = re.match("a", "abcsasdasdafas")
print(ret)
# <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='a'>
print(ret.group())
# a

# 對知足正則規則的值進行分割
ret = re.split("[ab]", "abcd")
print(ret)
# ['', '', 'cd']


# 將知足正則規則的值替換成W，參數1表示只替換3個
ret = re.sub("\d", "W", "ad1a212af5a4s54a", 3)
print(ret)
# adWaWW2af5a4s54a

# 和re.sub同樣，只不過返回的值是一個元祖，裏面包含替換的次數
ret = re.subn("\d", "W", "ad1a212af5a4s54a", 3)
print(ret)
# ('adWaWW2af5a4s54a', 3)

# 將正則表達式編譯成一個正則表達式對象，再次解析正則表達式時將節省時間
obj = re.compile("\d{3}")
ret = obj.search("123das45asd879asd")
print(ret.group())
# 123

# 返回值是一個迭代器，節省空間
ret = re.finditer("\d", "123affdsfdsds5f4sdf")
print([i.group() for i in ret])
# ['1', '2', '3', '5', '4']

    注意：

    1. findall的優先級查詢

      import re

ret_lsit = re.findall("www.(baidu|2345).com", "www.baidu.com")
print(ret_lsit)
# ['baidu']       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_lsit = re.findall("www.(?:baidu|2345).com", "www.baidu.com")
print(ret_lsit)
# ['www.baidu.com']

    2. split的優先級查詢

      import re

ret_lsit = re.split("\d+", "dogfa38oldniu48djb27")
print(ret_lsit)
# ['dogfa', 'oldniu', 'djb', '']

ret_lsit = re.split("(\d+)", "dogfa38oldniu48djb27")
print(ret_lsit)
# ['dogfa', '38', 'oldniu', '48', 'djb', '27', '']

#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。

    re模塊擴展

    1. 匹配標籤

      import re

ret = re.search("<(?P<tags>\w+)>.*</(?P=tags)>", "<h1>哈哈哈</h1>")
print(ret.group())            # <h1>哈哈哈</h1>
print(ret.group("tags"))  # h1

#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

    2. 匹配整數

      import re

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']

    3. 數字匹配

      一、 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

      在線測試工具： http://tool.chinaz.com/regex/

  6. 序列化模塊

    1. 什麼是序列化？

      將其它數據格式內容轉換成一個字符串的過程就叫作序列化。

    2. 序列化的目的

      1. 以某種存儲形式使自定義對象持久化
      2. 將對象從一個地方傳遞到另外一個地方
      3. 使程序更具備維護性

    3. Json

      Json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

      在Python中大部分類型數據不能轉換成Json格式，只有少部分如：str，list，dict，int 類型能夠轉換成Json格式數據類型，且Json格式中字典的key值必定爲字符串類型，在Json中字符串類型全都用雙引號（" "）表示。

      1. dumps 和 loads

        import json

dic = {"name":"dogfa", "age":18, "gender":"male", 1:2}

json_dic = json.dumps(dic)     # 序列化：將一個字典轉換成一個字符串
print(json_dic)
# {"name": "dogfa", "age": 18, "gender": "male", "1": 2}

new_dic = json.loads(json_dic)    # 反序列化：將Json格式數據轉換成字典格式數據
print(new_dic)
# {'name': 'dogfa', 'age': 18, 'gender': 'male', '1': 2}

# 對比先後轉換咱們發如今轉換成Json格式的時候，key所有轉換成了字符串類型，而對這個結果再次轉換回字典格式類型key表現的形式依舊是字符串類型。

      2. dump 和 load

        import json

dic = {"name":"dogfa", "age":18, "gender":"male", 1:2}

f = open("file/dog", mode="w", encoding="utf-8")
json.dump(dic, f, ensure_ascii=False) 
# 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()
# 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。

f = open("file/dog", mode="r", encoding="utf-8")
ret = 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
print(ret)

        注意：能夠dump屢次數據到文件中，可是load不出來了。想dump多個數據進文件，用dumps。

        import json

dic = {"name":"dogfa", "age":18, "gender":"male", 1:2}
lst = [1, 2, 3, 4]

# 存值
f = open("file/dog", mode="w", encoding="utf-8")
json_dic = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)
json_lst = json.dumps(lst, ensure_ascii=False)
f.write(json_dic + "\n")
f.write(json_lst + "\n")

# 取值
f = open("file/dog", mode="r", encoding="utf-8")
for line in f:
    print(json.loads(line))

    4. pickle

      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中基本上全部的數據類型序列化）

      import pickle

dic = {"name":"dogfa", "age":18, "gender":"male", 1:2}

pic_dic = pickle.dumps(dic)
print(pic_dic)   # 一串bytes類型內容

new_dic = pickle.loads(pic_dic)
print(new_dic)   # {"name":"dogfa", "age":18, "gender":"male", 1:2}


# pickle還能夠存儲對象
import time
struct_time = time.localtime()
print(type(struct_time), struct_time.tm_mday)
# <class 'time.struct_time'> 3

f = open("file/dog", mode="wb")
pickle.dump(struct_time, f)

f = open("file/dog", mode="rb")
new_struct_time = pickle.load(f)
print(new_struct_time.tm_mday)   # 3

      總結：當序列化的內容是列表或者字典，推薦使用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。

  7. hashliib模塊

    1. 什麼是hash？

    hash是一種算法（3.x裏代替了md5模塊和sha模塊，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法），該算法接受傳入的內容，通過運算獲得一串hash值。

    1. hash值得特色

      1. 只要傳入的內容同樣，獲得的hash值必然同樣

      2. 不能由hash值返解成內容

      3. 只要使用的hash算法不變，不管校驗的內容有多大，獲得的hash值長度是固定的

    MD5是最多見的摘要算法，速度很快，生成結果是固定的128 bit字節，一般用一個32位的16進制字符串表示

    import hashlib

md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update("dogfa".encode("utf-8"))
ret = md5_obj.hexdigest()
print(ret)
# df4a1f9d8687dfaac078aa0a24a1ca29

md5_obj.update("sb".encode("utf-8"))
print(md5_obj.hexdigest())
# 819bc0bd1c65f19111f95462e0560629

md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update("dogfasb".encode("utf-8"))
ret = md5_obj.hexdigest()
print(ret)
# 819bc0bd1c65f19111f95462e0560629

# 注意：把一段很長的數據update屢次，與一次update這段長數據，獲得的結果同樣
# 可是update屢次爲校驗大文件提供了可能。

    因爲經常使用口令的MD5值很容易被計算出來，因此，要確保存儲的用戶口令不是那些已經被計算出來的經常使用口令的MD5，這一方法經過對原始口令加一個複雜字符串來實現，俗稱「加鹽」。

    import hashlib

md5_obj = hashlib.md5("我是鹽".encode("utf-8"))
md5_obj.update("dogfasb".encode("utf-8"))
ret = md5_obj.hexdigest()
print(ret)
# 2c39693230a2e0ff4f98163e5b177a1c

  8. logging模塊（日誌模塊）

    1. 日誌級別

      CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不設置

    2. 默認級別爲warning，默認打印到終端

      import logging

logging.debug('調試debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('錯誤error')
logging.critical('嚴重critical')

'''
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:錯誤error
CRITICAL:root:嚴重critical
'''

    3. logger對象配置

      import logging

# 建立一個日誌格式
format = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

logger = logging.getLogger("sb")

filehandle = logging.FileHandler("file/dog", encoding="utf-8")
streamhandle = logging.StreamHandler()

filehandle.setFormatter(format)
streamhandle.setFormatter(format)

logger.addHandler(filehandle)
logger.addHandler(streamhandle)
logger.setLevel(logging.DEBUG)


logger.debug("我是debug")
logger.info("我是info")
logger.warning("我是warning")
logger.error("我是error")
logger.critical("我是critical")

    4. 配置參數

      logging.basicConfig()函數中可經過具體參數來更改logging模塊默認行爲，可用參數有：

filename：用指定的文件名建立FiledHandler，這樣日誌會被存儲在指定的文件中。
filemode：文件打開方式，在指定了filename時使用這個參數，默認值爲「a」還可指定爲「w」。
format：指定handler使用的日誌顯示格式。
datefmt：指定日期時間格式。
level：設置rootlogger的日誌級別
stream：用指定的stream建立StreamHandler。能夠指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默認爲sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數，則stream參數會被忽略。

format參數中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 數字形式的日誌級別
%(levelname)s 文本形式的日誌級別
%(pathname)s 調用日誌輸出函數的模塊的完整路徑名，可能沒有
%(filename)s 調用日誌輸出函數的模塊的文件名
%(module)s 調用日誌輸出函數的模塊名
%(funcName)s 調用日誌輸出函數的函數名
%(lineno)d 調用日誌輸出函數的語句所在的代碼行
%(created)f 當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示
%(relativeCreated)d 輸出日誌信息時的，自Logger建立以 來的毫秒數
%(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 「2003-07-08 16:49:45,896」。逗號後面的是毫秒
%(thread)d 線程ID。可能沒有
%(threadName)s 線程名。可能沒有
%(process)d 進程ID。可能沒有
%(message)s用戶輸出的消息

    5. 追蹤錯誤提示信息

      import traceback

try:
    a
except Exception as e:
    print(traceback.format_exc())


# Traceback (most recent call last):
#   File "E:/Python Code//日誌文件.py", line 4, in <module>
#     a
# NameError: name 'a' is not defined

  9. collections模塊

    在內置數據類型（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. deque（雙端隊列）

      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(["a", "b", "c"])
dq.append("d")
dq.appendleft("e")      # 在隊列的左端插入
print(dq)
# deque(['e', 'a', 'b', 'c', 'd'])

print(dq[2])        # 一樣能夠經過索引取值
# b

      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。

      # 對比列表和雙端隊列的插入速度
import time
from collections import deque

lst = list(range(1000000000))

# 列表插入數據時間
start_time = time.time()
lst.insert(0, 1)
end_time = time.time()

speed_time = round(end_time - start_time, 2)
print("lst_time:", speed_time)


# 雙端隊列插入數據時間
dq = deque()
dq.extend(lst)

start_time = time.time()
dq.insert(0, 1)
end_time = time.time()

speed_time = round(end_time - start_time)
print("dq_time:", speed_time)

    2. 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：

      tu = (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.x)   # 1
print(p.y)   # 2

.........

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