Day5- Python基础5 模块导入、time、datetime、random、os、sys、hashlib、json&pickle

本节目录：

1.模块的分类

2.模块的导入

3.time模块

4.datetime模块

5.random

6.os模块

7.sys模块 

8.hashlib

9.json&pickle

一、模块的分类

Python流行的一个原因就是因为它的第三方模块数量巨大，我们编写代码不必从零开始重新造轮子，许多要用的功能都已经写好封装成库了，我们只要直接调用即可，模块分为内建模块、自定义的模块、安装的第三方的模块，一般都放在不同的地方，下面来看一下内建模块怎么导入，以及他们存放的位置。

import  sys       # 可以用import 直接导入内建模块

for i in sys.path:    # sys.path存放有每次导入模块都会去搜寻的路径
    print(i)

'''
D:pycharm2018S3s3基础day9
D:pycharm2018S3                           #自定义模块放在当前工作空间
F:BaiduNetdiskDownloadpython3.5.2python35.zip
F:BaiduNetdiskDownloadpython3.5.2DLLs
F:BaiduNetdiskDownloadpython3.5.2lib      #内建模块存放位置
F:BaiduNetdiskDownloadpython3.5.2
F:BaiduNetdiskDownloadpython3.5.2libsite-packages   #第三方库的安装位置
'''
#可以向sys.path中用append()的方法导入，例如 sys.path.append('D:')后，在D：目录下的py文件可以用import直接导入
print(sys.platform)   # win32  sys.platform可以获取当前工作平台（win32）or linux
#此外 sys.argv可以获取脚本的参数，argv[0] 是脚本名，argv[1]是第一个参数...

2.模块的导入

首先要说明下，自己定义的模块的名字和内建模块的名字不要相同，否则的话，导入的时候会出现问题，内建的模块，和第三方模块已经存在sys.path的路径中，所以直接导入即可，下面来说明下自己写了一个项目，项目中的各个库是如何导入的，假设我定义了一个modules的项目，下面是其目录结构看如何在1.py文件导入

上图左边是目录树，右边是在1.py文件中如何导入在lib/account.py下定义的函数，列举了三种常用导入方式。

[1]:import多次为什么只导入一次？

在sys.modules记录着呢

3.time模块

time差不多有8,9种的方法，可能很多，但是我们要记住一个基本的规则是什么。

时间戳

1：时间戳   就是一个秒数  他是从1970 1月1日0点开始算 到现在一共经历了多少秒  	1970年他是Unix诞生
>>> time.time()
1520587685.2926712

给我们的意义就是做计算用的 计算经历了多长时间，你不用这个time.time 用什么？

结构化时间

2：结构化时间
time.localtime   本地的时间对象
time.gmtime		utc的时间对象

以英国格林尼治时间化分24个时区，一个时区15°  1°是15分钟 我们东八区与utc时间相差8小时

>>> time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=3, tm_mday=9, tm_hour=17, tm_min=33, tm_se
c=9, tm_wday=4, tm_yday=68, tm_isdst=0)

struct_time里面的每一个值都具有他特殊的意义：
	tm_wday 一周的周几 周一对应0
	tm_yday 一年的多少天

给我们的意义就是我们可以对这个时间对象，取得到任意你想要的值。
>>> t = time.localtime()
>>> t.tm_year
2018
>>> t.tm_wday
4

字符串时间  　

把时间戳或者结构化时间，变成我们直观可以接受的

import time

#时间戳与结构化时间之间的互换
#时间戳转成结构化时间
print(time.localtime(123456)) #本地时间 （UCT）
print(time.gmtime(123456))    #标准时间
#结构化时间转成时间戳，必须传一个结构化时间的做参数
print(time.mktime(time.localtime()))

#执行结果：
time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=2, tm_hour=18, tm_min=17, tm_sec=36, tm_wday=4, tm_yday=2, tm_isdst=0)
time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=2, tm_hour=10, tm_min=17, tm_sec=36, tm_wday=4, tm_yday=2, tm_isdst=0)
1493193977.0

#结构化时间与字符串时间之间的转换
#结构化时间转成字符串时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime()))#time.localtime()不写默认是当前时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime(123456)))
#字符串时间转换成结构化时间
print(time.strptime('2017-4-21','%Y-%m-%d')) #字符串时间转成结构化时间 可以先查看下方法

#执行结果：
2017-04-26 16:06:17
1970-01-02 18:17:36
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=21, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=111, tm_isdst=-1)

你要是嫌麻烦，不想自己转成字符串时间，可以使用time.asctime() 或time.ctime()

>>> time.asctime()          ##他的默认参数就是一个结构化时间
'Fri Mar  9 18:07:04 2018' 
>>> time.ctime()            ##他的默认参数是一个时间戳
'Fri Mar  9 18:11:17 2018'
>>> time.ctime(23)          ##在上面的转化没有，涉及到时间戳和字符串的转化，你可以采用这个
'Thu Jan  1 08:00:23 1970'
>>>                         ##他们的参数不一样，但是最后都是字符串

其他的方法：

time.sleep(1)  #参数秒，睡多少秒 

4.datetime模块  （没啥好说的）

import  datetime 

print(datetime.datetime.now())  ##这个会比time的asctime 和 ctime 好看多了
##2018-03-09 18:17:39.286773

其他的一些使用：

import datetime
 
print(datetime.datetime.now())                               　　　　　　　　　　# 2016-05-17 15:46:40.784376  获取当前的日期和时间
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=10))   　　　　　　　　　　# 2016-05-27 15:47:45.702528  将当前的时间向后推迟10天
print(datetime.date.today())                                 　　　　　　　　　　# 2016-05-17  获取当前的日期
print(datetime.datetime.utcnow())                            　　　　　　　　　　# 2016-05-17 08:23:41.150628  获取格林威治时间
 
print(datetime.datetime.now().timetuple())       　　　　　　　　　　　　　　　# time.struct_time(tm_year=2016 ... tm_hour=16,...)获取当前一个包含当前时间的结构体
print(datetime.datetime.now().timestamp())       　　　　　　　　　　　　　　　# 1463473711.057878  获取当前的时间戳
print((datetime.datetime.fromtimestamp(1463473711.057878))) 　　　　　　　　 # 2016-05-17 16:28:31.057878 将时间戳转换成日期和时间
print(datetime.datetime.strptime('2016-05-17 16:28:31','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))  #2016-05-17 16:28:31     str转换为datetime
print(datetime.datetime.now().strftime('%D, %m %d %H:%M'))                    #05/23/16, 05 23 10:10　　datetime转换为str

5.random模块　

import  random

ret = random.random()   ##随机输出 0 -1 之间的浮点数
ret = random.randint(1,3)  ##[1-3]之间随机输出 为整数
ret = random.randrange(1,3) ## 和range（1,3）一样，顾头不顾尾
ret = random.choice([11,33,44]) ##从【11,33,44】这三个数字随机取出一个 各占百分之33的概率
ret = random.uniform(1,3)   ##随机随机从1-3之间的浮点数

item =[1,3,4,5,6]
print(random.shuffle(item),item)
##输出 None [1, 6, 4, 5, 3]   打乱序列里面的值，场景，如打扑克牌 打乱排序
print(ret)

练习：4个验证码  数字和字母组合

import  random
def v_code():
    ret = ""
    for i  in range(0,5):
        num = random.randint(0,9)  ##随机0-9
        alf = chr(random.randint(65,122))
        s = str(random.choice([num,alf]))
        ret += s
    return ret

print(v_code())
输出：
a2049

6.os模块 

 os模块是与操作系统交互的一个接口

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.curdir  返回当前目录: ('.')
os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')
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.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"	
",Linux下为"
"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
os.environ  获取系统环境变量
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存取时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间

7.sys模块

修改环境变量的两种：

临时修改：

import  sys
sys.path.append("d:\")    ###这里修改的是临时的
print(sys.path)
'''
['D:\pycharm2018\S3\s3基础\day9',
'D:\pycharm2018\S3',
'F:\BaiduNetdiskDownload\python3.5.2\python35.zip',
'F:\BaiduNetdiskDownload\python3.5.2\DLLs',
'F:\BaiduNetdiskDownload\python3.5.2\lib',
'F:\BaiduNetdiskDownload\python3.5.2',
'F:\BaiduNetdiskDownload\python3.5.2\lib\site-packages',
'd:\']
'''

永久修改：

点击我的电脑--右键属性--》点击高级属性设置--》点击环境变量--》找到path
将要添加的路径加入 用英文的; 进行分隔

sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version        获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint         最大的Int值
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

练习进度条：

import sys,time
for i in range(10):
    sys.stdout.write('#')
    time.sleep(1)
    sys.stdout.flush()

8.摘要算法：hashlib模块

　　摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。

　　摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。

　　摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难。而且，对原始数据做一个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。

　　MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示。

　　注意：操作的是byte字节数据，如果是字符串str 则需要先转成字节 byte。

md5()方法
m = hashlib.md5()
m.update('hello'.encode('utf-8')) #字节数据 
print(m.hexdigest()) #16进制的摘要算法结果

import hashlib
#
md5 = hashlib.md5()    #调用md5算法
md5.update(b'hello')   #对字节格式的文件进行摘要算法计算
print(md5.hexdigest()) #打印算法结果 'hello'
#5d41402abc4b2a76b9719d911017c592

md5.update(b'world')   #对字节格式的文件进行摘要算法计算 作用的字节是'helloworld'将上一次的加入到当前文本前
print(md5.hexdigest()) #打印算法结果。
#fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0

#假设大文件为helloworld，最后得出的结果与上边最后打印的world一致。可以认为摘要算法有自动叠加的功能！
import hashlib
md5 = hashlib.md5()    #调用md5算法
md5.update(b'helloworld') #
print(md5.hexdigest())  #打印算法结果  与上边执行的摘要算法结果一致。
#fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0

应用于：文件校验：大文件分块校验，防止文件过大导致的效率问题，最终传递的结果一样。

另一种常见的摘要算法是SHA1，调用SHA1和调用MD5完全类似：

import hashlib
 
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('how to use sha1 in ')
sha1.update('python hashlib?')
print sha1.hexdigest()

 SHA1的结果是160 bit字节，通常用一个40位的16进制字符串表示。比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不过越安全的算法越慢，而且摘要长度更长。

注意点：给md5加盐：

hashlib.md5("salt".encode("utf8"))

9.json & pickle 模块　

用于序列化的两个模块

• 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

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

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）

注意的是：

这时候机智的你又要说了，既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？
这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～
所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle