collections模块、时间模块、random模块、os模块、sys模块、序列化模块、subprocess模块
一、collections模块
在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) # 第一个是类名，第二个是类的各个字段的名字。后者可以是由数个字符串组成的可迭代对象，或者是由空格分隔开的字段名组成的字符串。
括号里还可以写成('Point','x y') p = Point(1, 2) # 1对应x ，2对应y p.x # 1 p.y # 2
# namedtuple('名称', [属性list])
2.deque: 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
from collections import deque q = deque(['a', 'b', 'c']) q.append('x') # 从后面添加一个x q.appendleft('y') # 从左边添加一个y print(q) # deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
补充：
import queue q = queue.Queue() # 队列 q.put(1) # 存值 q.get() # 取值 q.get() # 没有值得情况下程序会在原地等待 直到队列中给get方法返回一个值 才会继续往下执行
deque除了实现list的 append() 和 pop() 外，还支持 appendleft() 和 popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
3.defaultdict: 带有默认值的字典
from collections import defaultdict my_dict = defaultdict(list) # 后续该字典中新建的key对应的value默认就是列表 print(my_dict['aaa']) # [] 使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] for value in values: if value > 66: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k2'].append(value) print(my_dict) # defaultdict(<class 'list'>, {'aaa': [], 'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]})
此外，还可以将字典对应的值默认为其他类型，如：
my_dict1 = defaultdict(int) 整型
my_dict2 = defaultdict(bool) 布尔值
my_dict3 = defaultdict(tuple) 元组
4.OrderedDict: 有序字典
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：
normal_d = dict([('a',1),('b',2),('c',3)]) # 用普通形式定义的字典 print(normal_d) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} # 无序的，在这里看不出来，在cmd终端可以看出 ############################# from collections import OrderedDict d = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(d) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序 # 取key的时候也是按照插入key的顺序返出
5.Counter: 计数器，主要用来计数（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。
from collections import Counter
c = Counter('abcdeabcdabcaba') print(c) # Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
二、时间模块（time和datetime）
time模块主要的调用方式：
在Python中，通常有这三种方式来表示时间：时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串：
1.时间戳 >>>>>>>> time.time() # 1563449577.9410462 表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量
2.时间元祖 >>>>>>>>>> time.localtime() # 返回的是元组形式 time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=18, tm_hour=19, tm_min=31, tm_sec=53, tm_wday=3, tm_yday=199, tm_isdst=0)
3.格式化时间 >>>>>>>>> time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 2019-07-18 19:35:24
time.strftime(('%Y-%m-%d %X')) # 2019-07-18 19:35:24
%X等价于%H:%M:%S
小结：时间戳是计算机能够识别的时间；时间字符串是人能够看懂的时间；元组则是用来操作时间的
注：三种时间格式除了时间戳与格式化时间不能直接互换外，其他都可以互换。
互换例子：https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/11109067.html#_label15
datetime模块主要的调用方式：
1.今日日期 >>>>>>> datetime.date.today() # 2019-07-18
2.今日日期 >>>>>>>> datetime.datetime.today() # 2019-07-18 19:45:54.369845
# 无论是年月日，还是年月日时分秒对象都可以调用以下方法获取针对性的数据 # 以datetime对象举例 import datetime now_time = datetime.datetime.today() print(now_time.year) # 获取年份2019 print(now_time.month) # 获取月份7 print(now_time.day) # 获取日18 print(now_time.weekday()) # 获取星期(weekday星期是0-6) 0表示周3 print(now_time.isoweekday()) # 获取星期(weekday星期是1-7) 1表示周4
3.时间运算 >>>>>>>> timedelta对象 可以对时间进行运算操作
import datetime current_time = datetime.date.today() # 日期对象 timetel_t = datetime.timedelta(days=7) # timedelta对象 res1 = current_time+timetel_t # 日期对象 print(current_time - timetel_t) # 2019-07-11 print(res1-current_time) # 7 days, 0:00:00
总结：日期对象与timedelta之间的关系
日期对象 = 日期对象 +/- timedelta对象
timedelta对象 = 日期对象 +/- 日期对象
import datetime # UTC时间 dt_today = datetime.datetime.today() dt_now = datetime.datetime.now() dt_utcnow = datetime.datetime.utcnow() print(dt_utcnow) # 2019-07-18 12:00:30.405495 print(dt_now) # 2019-07-18 20:00:30.405495 print(dt_today) # 2019-07-18 20:00:30.405496 # 可以看出来now和utcnow之间的不一样，now代表北京东八区时间，utcnow代表伦敦时间
三、random模块
主要运用方法：
1.随机小数 >>>> random.random() # 大于0且小于1之间的小数
2.随机整数 >>>> random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数
random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数
3.随机选择一个返回 >>>> random.choice([元素1，元素2，元素3])
4.打乱列表顺序 >>>> random.shuffle(列表)
# 生成随机验证码
"""
大写字母 小写字母 数字 任意组合
封装成一个函数,用户想生成几位就生成几位
"""
import random
def get_code(n):
code = ''
for i in range(n):
# 先生成随机的大写字母 小写字母 数字
upper_str = chr(random.randint(65,90))
lower_str = chr(random.randint(97,122))
random_int = str(random.randint(0,9))
# 从上面三个中随机选择一个作为随机验证码的某一位
code += random.choice([upper_str,lower_str,random_int])
return code
res = get_code(4)
print(res) # 每次生成4个随机数字字母组合
四、os模块：os模块是与操作系统交互的一个接口
主要运用方法：
1.os.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错
2.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
3.os.remove() 删除一个文件
4.os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录
5.os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
6.os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
7.os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
8.os.path.getsize(path) 返回path的大小
五、sys模块：是与python解释器交互的一个窗口
主要运用方式：
1.sys.path.append() 将某个路径添加到系统的环境变量中
2.sys.platform 返回操作系统平台名称
3.sys.version 获取Python解释程序的版本信息
4.sys.argv 命令行启动文件 可以做身份的验证。如：
if len(sys.argv) <= 1: print('请输入用户名和密码') else: username = sys.argv[1] password = sys.argv[2] if username == 'jason' and password == '123': print('欢迎使用') # 当前这个py文件逻辑代码 else: print('用户不存在 无法执行当前文件')
六、序列化模块
序列化：其他数据类型转换成字符串的过程
反序列化:字符串转成其他数据类型
ps：写入文件的数据必须是字符串，基于网络传输的数据必须是二进制
包括两种：json模块和pickle模块
区别：
所有的语言都支持json格式
支持的数据类型很少 字符串 列表 字典 整型 元组(转成列表) 布尔值
pickle模块(****)
只支持python
python所有的数据类型都支持
json模块：
dumps:序列化 将其他数据类型转成json格式的字符串
loads:反序列化 将json格式的字符串转换成其他数据类型
import json d = {"name":"jason"} print(d) # {'name': 'jason'} res = json.dumps(d) # 序列化 print(res,type(res)) # {"name": "jason"} <class 'str'> json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的 res1 = json.loads(res) # 反序列化 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(res1,type(res1)) # {'name': 'jason'} <class 'dict'>
dump: 序列化，存
load: 反序列化，读
import json d = {"name":"jason"} with open('userinfo','w',encoding='utf-8') as f: json.dump(d,f) # 转为字符串并自动写入文件 with open('userinfo','r',encoding='utf-8') as f: res = json.load(f) # 反序列化，转为字典 print(res,type(res))
在使用反序列化的时候，不支持操作多次，所以可以采取写入时候每次写入都换行，然后逐行反序列化。如：
import json d = {"name":"jason"} with open('userinfo','w',encoding='utf-8') as f: json_str = json.dumps(d) json_str1 = json.dumps(d) f.write('%s '%json_str) f.write('%s '%json_str1) ############ {"name": "jason"} {"name": "jason"} ############ with open('userinfo','r',encoding='utf-8') as f: for line in f: res = json.loads(line) print(res,type(res)) # {'name': 'jason'} <class 'dict'> {'name': 'jason'} <class 'dict'>
ensure_ascii关键字参数：
import json d1 = {'name':'朱志坚'} print(json.dumps(d1)) # {"name": "u6731u5fd7u575a"} print(json.dumps(d1,ensure_ascii=False)) # {"name": "朱志坚"}
pickle模块：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 d = {'name':'jason'} res = pickle.dumps(d) # 将对象直接转成二进制 print(pickle.dumps(d)) # b'x80x03}qx00Xx04x00x00x00nameqx01Xx05x00x00x00jasonqx02s.' res1 = pickle.loads(res) print(res1,type(res1)) # {'name': 'jason'} <class 'dict'> """ 用pickle操作文件的时候 文件的打开模式必须是b模式 """ with open('userinfo_1','wb') as f: pickle.dump(d,f) with open('userinfo_1','rb') as f: res = pickle.load(f) print(res,type(res)) # {'name': 'jason'} <class 'dict'>
七、subprocess模块：
""" 1.用户通过网络连接上了你的这台电脑 2.用户输入相应的命令 基于网络发送给了你这台电脑上某个程序 3.获取用户命令 里面subprocess执行该用户命令 4.将执行结果再基于网络发送给用户 这样就实现 用户远程操作你这台电脑的操作 """ while True: cmd = input('cmd>>>:').strip() import subprocess obj = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) # print(obj) print('正确命令返回的结果stdout',obj.stdout.read().decode('gbk')) print('错误命令返回的提示信息stderr',obj.stderr.read().decode('gbk'))