# 常用模块一 # collections模块 # 时间模块 # random模块 # os模块 # sys模块 # 序列化模块 # re模块 # 常用模块二 # hashlib模块 # configparse模块 # logging模块 from collections import namedtuple,deque,OrderedDict,Counter # 我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成: Point = namedtuple('point',['x','y']) p = Point(1,2) print(p.x) #1 print(p.y) #2 print(p) #point(x=1, y=2) # 类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义: #namedtuple('名称', [属性list]): Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r']) c = Circle(1,1,5) print(c.x) #1 print(c.y) #1 print(c) #Circle(x=1, y=1, r=5) # deque # 使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但是插入和删除元素就很慢了, # 因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。 # # deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈: q = deque([11,22,33,44]) q.append('aa') #从后面添加 q.appendleft('bb') #从左边添加 print(q) #deque(['bb', 11, 22, 33, 44, 'aa']) q.pop() #从后面删除 q.popleft() #从前面删除 print(q) #deque([11, 22, 33, 44]) # OrderedDict # 使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。 # 如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict: d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(d) #{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(od) #OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(od['a']) #1 # Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。 c = Counter('abcdeabcdabcaba') print(c) #Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}) import time # time.sleep(5) print(time.time()) #时间戳从1970年开始1545099547.6558099 #格式化时间 # %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 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #2018-12-18 10:24:02 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S" )) #2018-12-18 10-25-17 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S" )) #2018-12-18 10:27:45 print(time.strftime("%Y/%m/%d %H-%M-%S" )) #2018/12/18 10-26-29 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M" )) #2018-12-18 10-26 print(time.strftime("%H:%M:%S")) #10:28:38 print(time.ctime()) #Tue Dec 18 10:33:41 2018 # 结构化时间 print(time.localtime()) #time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=18, tm_hour=10, tm_min=30, tm_sec=32, tm_wday=1, tm_yday=352, tm_isdst=0) import datetime print(datetime.datetime.now()) #2018-12-18 10:39:02.333192 print(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) #2018-12-18 10:44:29 print(datetime.datetime.now().date()) #2018-12-18 print(datetime.date.today()) #2018-12-18 print(datetime.time) import random print(random.random()) # 大于0且小于1之间的小数 # 0.7664338663654585 print(random.uniform(1,3)) #大于1小于3的小数 # 1.6270147180533838 # 随机整数 print(random.randint(1,5)) # 大于等于1且小于等于5之间的整数 print(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 print(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 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2)) # #列表元素任意2个组合 # [[4, 5], '23'] # os模块 import os ''' 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 ''' print(os.getcwd()) os.chdir('C:Program Files') print(os.getcwd()) import sys # 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(0) #退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1) print(sys.version) #获取Python解释程序的版本信息 print(sys.path) #返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 print(sys.platform) #返回操作系统平台名称 # 序列化模块 ''' 将字典转换成一个字符串很简单,就是str(dic)就可以 但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢? 聪明的你肯定想到了eval(),如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval,就会得到一个返回的字典类型了。 eval()函数十分强大,但是eval是做什么的?e官方demo解释为:将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。 强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。 所以,我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构) ''' import json dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = json.dumps(dic) #序列化:将一个字典转换成一个字符串 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"} #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 dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化:将一个字符串格式的字典转换成一个字典 #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 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) #也可以处理嵌套的数据类型 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'}] import json # f = open('json_file','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() # # f = open('json_file') # 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) # # json,用于字符串和python数据类型间进行转换 # pickle,用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 # # pickle模块提供了四个功能:dumps、dump(序列化,存)、loads(反序列化,读)、load # (不仅可以序列化字典,列表...可以把python中任意的数据类型序列化) import pickle dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = pickle.dumps(dic) print(str_dic) #一串二进制内容 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)