zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Python学习:9.模块的安装以及调用模块

    什么是模块

      在Python中,模块其实也就是包含python代码的文件,我们为什么要使用模块?在我们以后写代码的时候,我们会发现有很多功能需要经常使用,那我们想要使用这些功能怎么办,要再把那些代码在敲一遍吗,这样不但增加了代码量,还浪费了时间,有人说我们可以写在函数里,是的,我们可以把一些功能写在函数里,使用的时候调用函数就行了,但是我们每次新建一个文件的时候,都需要再次将那些功能函数写一遍,还是有些麻烦,这时候,模块的便捷就体现出来了,我们将大量功能函数写在一个py文件里,当我们需要用到部分功能的时候,将这个文件(模块)导入一下,就可以轻松地调用里面的函数了。当然模块中不仅可以写函数,也可以写类。

    模块的调用

    1.import语句,用于导入整个模块

    import module1
    import module as module_a
    #给导入的模块自定义一个别名
    
    import sys
    import time as ti

    2.form..import,用于导入模块的某一部分功能或模糊导入

    from module import name
    from random import *
    #导入random中所有属性

    使用import导入模块内部机制

    import语句导入指定的模块时会执行3个步骤
    1. 找到模块文件:在模块搜索路径下搜索模块文件
      程序的主目录
      PYTHONPATH目录
      标准链接库目录

    2.编译成字节码:文件导入时会编译,因此,顶层文件的.pyc字节码文件在内部使用后会被丢弃,只有被导入的文件才会留下.pyc文件
    3.执行模块的代码来创建其所定义的对象:模块文件中的所有语句从头至尾依次执行,而此步骤中任何对变量名的赋值运算,都会产生所得到的模块文件的属性
    注意:模块只在第一次导入时才会执行如上步骤,后续的导入操作只不过是提取内存中已加载的模块对象,reload()可用于重新加载模块

    自定义模块

    所谓的自定义模块就是自己创建一个python文件,在里面写入了一些函数或者类,在自己定义文件名的时候,注意不能把自己文件的名字定义和已经存在的模块的名字重复,否则导入模块的时候可能导入的模块不是你想要的模块。

    先在一个.py文件内写一个函数,然后再另一个文件内import 文件名,然后再写使用文件名.函数名调用函数。

    import 文件名 
    
    
    文件名.函数名()
    

    导入模块时需要根据sys.path的路径找,为了我们自定义的模块可以成功导入,我们需要把自己写的py文件的路径添加到sys.path。

    import sys
    sys.path.append("d:")
    #这个"d:"是你py文件放置的位置

    查看模块搜索路径有哪些,自己添加的路径是否在搜索路径中。

    import sys
    for i in sys.path:
        print(i)

    内置模块

    内置模块是python自带功能,使用的时候直接使用import或者from..import导入模块即可。

    python中有哪些内置模块,接下来就介绍一下:

    一、OS

    用于提供操作系统级别的操作

    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('dir1/dir2')    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","new")  重命名文件/目录
        *   os.stat('path/filename')    获取文件/目录信息
              import os
              info = os.stat("D:\文件名,需带后缀")
              print(info)

    os.sep 操作系统特定的路径分隔符,win下为
    "\",Linux下为"/" os.linesep 当前平台使用的行终止符,win下为" ",Linux下为" " os.pathsep 用于分割文件路径的字符串 os.name 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   import os   os.system("shell命令")
    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   import os   str1 = "D:"   str2 = "home"   str3 = "index"   n = os.path.join(str1,str2,str3)    print(n)   #结果 #自己根据顺序添加分割符   D:homeindex
    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

    二、sys

    用于提供对python解释器相关的操作

    1 sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
    2 sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0)
    3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
    4 sys.maxint         最大的Int值
    5 sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
    6 sys.platform       返回操作系统平台名称
    7 sys.stdin          输入相关
    8 sys.stdout         输出相关
    9 sys.stderror       错误相关

    三、hashlib

    用于加密相关的操作,代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法。

    import hashlib
    
    ########md5#########
    hash = hashlib.md5() hash.update(bytes("admin", encoding="utf-8")) print(hash.hexdigest()) print(hash.digest()) ######## sha1 ######## hash = hashlib.sha1() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) # ######## sha256 ######## hash = hashlib.sha256() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) # ######## sha384 ######## hash = hashlib.sha384() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) # ######## sha512 ######## hash = hashlib.sha512() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) #以上加密算法虽然依然非常厉害,但时候存在缺陷,即:通过撞库可以反解。所以,有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。 import hashlib # ######## md5 ######## hash = hashlib.md5(bytes('898oaFs09f', encoding="utf-8")) hash.update(bytes('admin', encoding="utf-8")) print(hash.hexdigest()) #python内置还有一个hmac模块,它内部对我们创建key和内容进行进一步的处理然后再加密 import hmac h = hmac.new(bytes('898oaFs09f', encoding="utf-8")) h.update(bytes('admin', encoding="utf-8")) print(h.hexdigest()) #加盐值的加密(加密两次的加密) import hashlib # 自己加的加密规则 hash = hashlib.md5(bytes("admafasdin", encoding="utf-8")) hash.update(bytes("admin", encoding="utf-8")) print(hash.hexdigest())

    四、re

    python中提供了正则表达式相关操作

    re.match()

    #从头匹配
    #最开始哪个字符(或字符串)开始匹配上后面的全部忽略
    #简单
    #分组

    无分组

    # 无分组
    import re
    
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    r = re.match("hw+", origin)
    print(r.group())  # 获取匹配到的所有结果
    print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果
    print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果
    
    结果
    hello
    ()
    {}

    分组

    # 分组
    # 分组的用处:从已经匹配到的字符串里在获取其中的某个字符
    import re
    
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    r = re.match("h(w+)", origin)
    print(r.group())  # 获取匹配到的所有结果
    print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果(括号(组)里的内容)
    print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果
    
    结果:
    hello
    ('ello',)
    {}

    #有组(括号)只有groups可以匹配到,有key只有gruopdict可以匹配到

    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"

    r = re.match("(h)w+", origin) print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果 结果:('h',) r = re.match("?P<n1>h(w+)", origin) # ?P<x> x为key字典类型 print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果 r = re.match("?P<n1>h(?P<n2>w+)", origin) # key ?P<> 的值为后面的字符串 print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果 结果: {'n1': 'h'} {'n1': 'h', 'n2': 'ello'}

    re.search()
    浏览全部字符串,匹配第一个符合规则的字符串
    和match用法差不多,search只不过这个全部浏览,一个一个字符的匹配

    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    r = re.search("aw+", origin)
    print(r.group())  # 获取匹配到的所有结果
    print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果
    print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果
    
    结果: alex () {} origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19" r = re.search("a(w+).*(?P<name>d)$", origin) print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果 #上下两个也相同 print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果#显示组的结果,忽略掉自己不匹配的比如?P<name> print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果
    结果: alex bcd alex lge alex acd 19 ('lex', '9') {'name': '9'} import re origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19" n = re.search("(a)(w+)",origin) print(n.group()) print(n.groups())
    结果: alex (
    'a', 'lex')

    re.findall()
    在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并返回一个列表,如果没有找到匹配的,则返回空列表。

    import re
    re.findall("d+wd+","a2b3c4d5")
    #匹配时是逐个匹配,匹配到之后,下一轮匹配时就从他的后面开始匹配
    结果:['2b3', '4d5']
    
    findall特别
    print(re.findall("","asdfasdf"))
    结果:
    ['', '', '', '', '', '', '', '', '']

    当元素处理时,有几个括号就有几个组,就要分几个,如果第一个匹配了,第二个,没有匹配但是第二个可有可无,但是在第二个的位置上第三个匹配了,就会生成三个,其中一个留给没有匹配的,留的那个为空。

    import re
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    print(re.findall("aw+",origin))
    print(re.findall("(aw+)",origin))
    print(re.findall("a(w+)",origin))
    #加括号以后,就行当于把按照规则匹配后,把括号里的输出,不在括号里的就不输出
    结果:   
    ['alex', 'alex', 'alex', 'acd']
    ['alex', 'alex', 'alex', 'acd']
    ['lex', 'lex', 'lex', 'cd']
    
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    n = re.search("(a)(w+)", origin)
    print(re.findall("(a)(w+)",origin))#在规则都匹配过一次时,先把这些放在一个括号里,之后一次匹配放在一个括号里,再匹配再放
    print(n.groups())                                #结果第一个
    结果:
    [('a', 'lex'), ('a', 'lex'), ('a', 'lex'), ('a', 'cd')]
    ('a', 'lex')
    
    
                                    #origin为上面的
    print(re.findall("(a)(w+(e))(x)",origin))
    结果:#先找到a放进组里,再找到le放进组里,再从le里找到e放进组里,在找到x放进组里
    [('a', 'le', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'e', 'x')]
    #括号的意思是从提取到的内容里再次提取内容,有几个括号提取几次
    例子:
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    print(re.findall("(a)((w+)(e))(x)",origin))
    [('a', 'le', 'l', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'l', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'l', 'e', 'x')]
    #详情请看199
    
    
    import re
    a = "alex"
    n = re.findall("(w){4}",a)#理论上它输出了四次,但是它只有一个括号,所以取一个,而且默认去最后一个
    n1 = re.findall("(w)(w)(w)(w)",a)
    n3 = re.findall("(w)*",a)详解199 24
    print(n)
    print(n1)
    print(n3)
    结果
    ['x']
    [('a', 'l', 'e', 'x')]
    ['x', '']
    #findall其实就是search的groups组合而来
    #当加有*时,前面那个可有可无所以当匹配不到或匹配到最后时,会以空的再匹配一次????
    
    import re
    n = re.findall("(dasd)*","1asd2asdp3asd98kif")
    print(n)
    #结果  #那么多空,因为贪婪匹配 #连续两次匹配到就去后面那个,带括号情况下
    ['2asd', '', '3asd', '', '', '', '', '', ''] #详解200 6 or 7

    re.finditer()
    和 findall 类似,在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。

    import re
    
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    r = re.finditer("(a)((w+)(e))(?P<n1>x)",origin)
    print(r)
    for i in r:
        print(i,i.group(),i.groups(),i.groupdict())
        
    
    结果:
    <callable_iterator object at 0x0000000687374C50> <_sre.SRE_Match object; span=(6, 10), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'} <_sre.SRE_Match object; span=(15, 19), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'} <_sre.SRE_Match object; span=(24, 28), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'}

    re.split()

    方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表

    import re
    
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    ddd = "hello alex bcd alex ddaf lge alex acd 19"
    n = re.split("aw+", origin, 1)  # 1为分割次数
    n1 = re.split("aw+", ddd)
    print(n)
    print(n1)
    结果
    ['hello ', ' bcd ', ' lge ', ' ', ' 19']
    ['hello ', ' bcd ', ' dd', ' lge ', ' ', ' 19']
    
    origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
    n = re.split("a(w+)", origin, )
    print(n)
    结果  # 因为被分割了,所以n有三个部分,就像下面,n[1]第一部分 n[2]第二部分 n[3]第三部分
    ['hello ', 'lex', ' bcd alex lge alex acd 19']
    
    # 中括号里面的字符无需转意,但是正则表达式里的括号有特殊意义,所以正常情况下需要转意

    re.sub()
    替换匹配成功的指定位置的字符串

    sub(模型,替换成什么,所要替换的字符串,替换到前几个,模式)

    origin = "jhasdjas4dg564jskdbf5s41g56asg"
    str_n = re.sub("d+","KKK",origin,5)
    print(str_n)
    
    结果 jhasdjasKKKdgKKKjskdbf5s41g56asg subn()
    #subn返回两个元素 origin = "jhasdjas4dg564jskdbf5s41g56asg" new_str,count = re.subn("d+","KKK",origin) print(new_str,count)
    结果:
    #5为匹配个数 jhasdjasKKKdgKKKjskdbfKKKsKKKgKKKasg 5

    五、json模块

    用于字符串和python基本数据类型之间转换

    json模块中提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

    import json
    result = json.loads(s)#将字符串类型转换为一种类型(看起来像什么转什么)但是需要完全符合那种类型的条件
    print(result,type(result))
    #json.loads用于将字典、列表、元组形式的字符串,转换为相应的字典、列表、元组
    #json.dumps将基本数据类型转换为字符串
    
    json.dump()
    json.load()#这两个基本不用,可以不记
    
    import json
    dic = {"k1":123,"k2":"asd"}
    json.dump(dic,open("hp","w"))#将dic字符串写到hp文件里面来
    
    r = json.load(open("hp","r"))#将hp文件里的字符串读出,转为相应的类型

    json是通用的数据传输,可以和多种语言转换,在用元组转换时可能出现错误,因为这种类型是python里特有的所以,别的可能无法识别。

    六、pickle模块

    用于python特有的类型和python基本数据类型间进行转换

    pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

    pickle模块用于将内存中的python对象序列化成字节流,并可以写入任何类似文件对象中;它也可以根据序列化的字节流进行反序列化,将字节流还原为内存中的对象。

    #pickle使用dump方法将内存对象序列化:
    import pickle
    
    li = list(range(1,3))
    dbfile = open('pickle_list', 'wb')    #必须以2进制打开文件,否则pickle无法将对象序列化只文件
    pickle.dump(li, dbfile)
    dbfile.close()
    
    #以上代码即将list对象li序列化至文件“pickle_list"中,下次再次运行时,可以通过pickle的load方法恢复list对象:
    import pickle
    
    dbfile = open('pickle_list', 'rb')
    li = pickle.load(dbfile)
    dbfile.close()

    json模块和pickle模块的区别

    #pickle可以将任何数据类型序列化,json只能列表字典字符串数字等简单的数据类型,复杂的不可以
    #但是pickle只能在python中使用,json可以支持多个语言

    六、time模块

    时间相关的操作

    print(time.time())
    # 时间戳 从1970年1月1号开始到现在一共过去了多少秒
    
    print(time.ctiem())
    # 输出当前系统时间
    
    print(time.ctime(time.time() - 86640))
    # 将时间戳转为字符串格式
    
    print(time.gmtime(time.time() - 86640))
    结果
    time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=8, tm_mday=7, tm_hour=7, tm_min=32, tm_sec=49, tm_wday=0, tm_yday=219, tm_isdst=0)
    
    time_obj = time.gmtime(time.time() - 86640)
    print(time_obj)  # 根据上面的输出内容进行格式化输出
    print(str(time_obj.tm_year) + "-" + str(time_obj.tm_mon) + "-" + str(time_obj.tm_mday))
    结果
         2018 - 6 - 17  # 加上str是因为他们原来是整形的
    用字符串格式化输出
    print("%s-%s-%s" % (time_obj.tm_year, time_obj.tm_mon, time_obj.tm_mday))
    结果为
    2018 - 6 - 17
    格林威治时间
    
    time.locatime(time.time() - 86640)
    # 本地时间(本机时间)
    
    time.strftime("%Y-%m=%d %H:%M:%S", time.localtime())
    # 格式化输出时间可以将time.localtime替换为其他时间
    # strftime将给定对象转成给定格式
    
    time.strptime("2016/05/22", "%Y/%m/%d")
    # 将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
    # 就是上面那个反过来
    # 表明时间格式转换成struct时间格式

    七、datetime模块

    datatime模块重新封装了time模块,提供更多接口

    print(datetime.date.today())
    #输出格式2016-01-26
    
    print(datetime.date.fromtimestamp(timetime()-86400))
    #2016-01-26 将时间戳转换为日期格式
    
    current_time = datetime.datetime.now()
    print(current_time)
    #输出2017-08-08 20:33:12.870346
    print(current_time.timetuple)
    #返回struct_time格式
    print(current_time.replace())#输出现在时间
    print(current_time.replace(1996,5,20))#输出给定时间
    
    
    print(datetime.datetime.now() )#当前时间
    print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
    print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
    print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
    print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30
    #这里可以进行的操作
    #days=None, seconds=None, microseconds=None, milliseconds=None, minutes=None,
    #hours=None, weeks=None

    第三方开源模块

    python有很丰富的模块库,我们以后编写代码是的时候可以直接下载别人的模块,简化我们的代码,那么怎么下载模块,接下来我们就介绍一些。

    我们使用pip进行安装,pip是一个Python包管理工具,我们安装的python3.6中自带pip3,我们需要找到python根目录下的scripts添加到环境变量中。

    首先右击我的电脑==>属性==>高级系统设置==>在高级下找到下面的环境变量点击==>在系统变量中找到path点开==>将pip的目录(python根目录下的scripts文件路径)添加到path中。注意每个路径之间需要用 “;”分开。

    打开命令提示符,使用pip3进行安装,我们演示一下,格式就是:pip3 install 你要安装的模块名字。

    今天主要对三方面进行了介绍

    • 模块的调用
    • 内置模块(今天介绍了几个常用的模块,以后我们用到模块继续介绍)
    • 第三方模块下载

    今天所讲的重点就在前两个,需要多练习的是内置模块中的方法,今天就到这里就结束了,明天见。

  • 相关阅读:
    skywalking简介
    .Net Core微服务——Consul(4):搭建集群
    .Net Core微服务——Consul(3):健康检查
    .Net Core微服务——Consul(2):自动扩展、服务调用
    .Net Core微服务——Consul(1):服务发现
    SpringBoot数据访问之整合Mybatis配置文件
    SpringBoot数据访问之Druid启动器的使用
    SpringBoot数据访问之Druid数据源的自定义使用
    Spring Boot核心技术之Restful映射以及源码的分析
    SpringBoot之yaml语法及静态资源访问
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liudi2017/p/9194253.html
Copyright © 2011-2022 走看看