什么是模块
常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。但其实import加载的模块分为四个通用类别：
1 使用python编写的代码（.py文件）
2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3 包好一组模块的包
4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块
常用模块
下面列举python的常用模块
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
2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.Counter: 计数器，主要用来计数
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典
namedtuple
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：
>>> p = (1, 2)
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
这时，namedtuple就派上了用场：
1 >>> from collections import namedtuple 2 >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) 3 >>> p = Point(1, 2) 4 >>> p.x 5 >>> p.y
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
1 #namedtuple('名称', [属性list]): 2 Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
deque双端队列
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：
>>> from collections import deque >>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
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。
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：
1 >>> from collections import OrderedDict 2 >>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 3 >>> d # dict的Key是无序的 4 {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} 5 >>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 6 >>> od # OrderedDict的Key是有序的 7 OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
>>> od = OrderedDict() >>> od['z'] = 1 >>> od['y'] = 2 >>> od['x'] = 3 >>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回 ['z', 'y', 'x']
defaultDict
有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}
1 values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] 2 3 my_dict = {} 4 5 for value in values: 6 if value>66: 7 if my_dict.has_key('k1'): 8 my_dict['k1'].append(value) 9 else: 10 my_dict['k1'] = [value] 11 else: 12 if my_dict.has_key('k2'): 13 my_dict['k2'].append(value) 14 else: 15 my_dict['k2'] = [value]
1 from collections import defaultdict 2 3 values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] 4 5 my_dict = defaultdict(list) 6 7 for value in values: 8 if value>66: 9 my_dict['k1'].append(value) 10 else: 11 my_dict['k2'].append(value)
tip：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
1 >>> from collections import defaultdict 2 >>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A') 3 >>> dd['key1'] = 'abc' 4 >>> dd['key1'] # key1存在 5 'abc' 6 >>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值 7 'N/A'
defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值
>>> from collections import defaultdict >>> dd = defaultdict(list) >>> dd defaultdict(<type 'list'>, {}) >>> dd['foo'] [] >>> dd defaultdict(<type 'list'>, {'foo': []}) >>> dd['bar'].append('quux') >>> dd defaultdict(<type 'list'>, {'foo': [], 'bar': ['quux']})
counter
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 输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
时间模块
和时间有关系的我们就要用到时间模块。在使用模块之前，应该首先导入这个模块。
1 #常用方法 2 1.time.sleep(secs) 3 (线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。 4 2.time.time() 5 获取当前时间戳
表示时间的三种方式
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(timestamp) ：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
(2)格式化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’
1 %y 两位数的年份表示（00-99） 2 %Y 四位数的年份表示（000-9999） 3 %m 月份（01-12） 4 %d 月内中的一天（0-31） 5 %H 24小时制小时数（0-23） 6 %I 12小时制小时数（01-12） 7 %M 分钟数（00=59） 8 %S 秒（00-59） 9 %a 本地简化星期名称 10 %A 本地完整星期名称 11 %b 本地简化的月份名称 12 %B 本地完整的月份名称 13 %c 本地相应的日期表示和时间表示 14 %j 年内的一天（001-366） 15 %p 本地A.M.或P.M.的等价符 16 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 17 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始 18 %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始 19 %x 本地相应的日期表示 20 %X 本地相应的时间表示 21 %Z 当前时区的名称 22 %% %号本身
(3)元组(struct_time) ：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天等）
| 索引（Index） | 属性（Attribute） | 值（Values） |
|---|---|---|
| 0 | tm_year（年） | 如：2016 |
| 1 | tm_mon（月） | 1 - 12 |
| 2 | tm_mday（日） | 1 - 31 |
| 3 | tm_hour（时） | 0 - 23 |
| 4 | tm_min（分） | 0 - 59 |
| 5 | tm_sec（秒） | 0 - 59 |
| 6 | tm_wday（weekday） | 0 - 6 |
| 7 | tm_yday（一年中的第几天） | 1 - 366 |
| 8 | tm_isdst（是否是夏令时） | 默认0 |
python中表示时间的几种格式：
1 #导入时间模块 2 >>>import time 3 4 #时间戳 5 >>>time.time() 6 1500875844.800804 7 8 #时间字符串 9 >>>time.strftime("%Y-%m-%d %X") 10 '2017-07-24 13:54:37' 11 >>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") 12 '2017-07-24 13-55-04' 13 14 #时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time 15 time.localtime() 16 time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, 17 tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, 18 tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)
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
几种时间格式的转换
#时间戳-->结构化时间 #time.gmtime(时间戳) #UTC时间，与英国伦敦当地时间一致 #time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法：与UTC时间相差8小时，UTC时间+8小时 = 北京时间 >>>time.gmtime(1500000000) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0) >>>time.localtime(1500000000) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0) #结构化时间-->时间戳 #time.mktime(结构化时间) >>>time_tuple = time.localtime(1500000000) >>>time.mktime(time_tuple) 1500000000.0
#结构化时间-->字符串时间 #time.strftime("格式定义","结构化时间") 结构化时间参数若不传，则现实当前时间 >>>time.strftime("%Y-%m-%d %X") '2017-07-24 14:55:36' >>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000)) '2017-07-14' #字符串时间-->结构化时间 #time.strptime(时间字符串,字符串对应格式) >>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d") time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1) >>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y") time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)
#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串 #time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串 >>>time.asctime(time.localtime(1500000000)) 'Fri Jul 14 10:40:00 2017' >>>time.asctime() 'Mon Jul 24 15:18:33 2017' #%a %d %d %H:%M:%S %Y串 --> 结构化时间 #time.ctime(时间戳) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串 >>>time.ctime() 'Mon Jul 24 15:19:07 2017' >>>time.ctime(1500000000) 'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
import time true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) dif_time=time_now-true_time struct_time=time.gmtime(dif_time) print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1, struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour, struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))
random模块
1 >>> import random 2 #随机小数 3 >>> random.random() # 大于0且小于1之间的小数 4 0.7664338663654585 5 >>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数 6 1.6270147180533838 7 8 #随机整数 9 >>> random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数 10 >>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数 11 12 13 #随机选择一个返回 14 >>> random.choice([1,'23',[4,5]]) # #1或者23或者[4,5] 15 #随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数 16 >>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合 17 [[4, 5], '23'] 18 19 20 #打乱列表顺序 21 >>> item=[1,3,5,7,9] 22 >>> random.shuffle(item) # 打乱次序 23 >>> item 24 [5, 1, 3, 7, 9] 25 >>> random.shuffle(item) 26 >>> item 27 [5, 9, 7, 1, 3]
生成随机验证码
import random def v_code(): code = '' for i in range(5): num=random.randint(0,9) alf=chr(random.randint(65,90)) add=random.choice([num,alf]) code="".join([code,str(add)]) return code print(v_code())
sys模块
sys模块是与python解释器交互的一个接口
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),错误退出sys.exit(1) 3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息 4 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 5 sys.platform 返回操作系统平台名称
异常处理和status
1 import sys 2 try: 3 sys.exit(1) 4 except SystemExit as e: 5 print(e)
序列化模块
什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。
比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？ 现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。 但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。 你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？ 没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串， 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。 ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。 想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。 而使用eval就要担这个风险。 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)
序列化的目的
json
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
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)
import json f = open('file','w') json.dump({'国籍':'中国'},f) ret = json.dumps({'国籍':'中国'}) f.write(ret+' ') json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False) ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False) f.write(ret+' ') f.close()
pickle
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
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)
shelve
shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。
shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。
1 import shelve 2 f = shelve.open('shelve_file') 3 f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'} #直接对文件句柄操作，就可以存入数据 4 f.close() 5 6 import shelve 7 f1 = shelve.open('shelve_file') 8 existing = f1['key'] #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错 9 f1.close() 10 print(existing)
这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DB
import shelve f = shelve.open('shelve_file', flag='r') existing = f['key'] f.close() print(existing)
由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。
import shelve f1 = shelve.open('shelve_file') print(f1['key']) f1['key']['new_value'] = 'this was not here before' f1.close() f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True) print(f2['key']) f2['key']['new_value'] = 'this was not here before' f2.close()
writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加的透明了；但这种方式并不是所有的情况下都需要，首先，使用writeback以后，shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗，并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB，这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了，哪些对象没有修改，因此所有的对象都会被写入。
re模块
python正则详解：http://www.cnblogs.com/qflyue/p/8252528.html
os模块
python文件操作与os常用命令：http://www.cnblogs.com/qflyue/p/8110862.html
hashlib、configparser、logging模块
python之hashlib、configparser、logging模块 http://www.cnblogs.com/qflyue/p/8342581.html