python开发学习笔记之五（常用模块介绍）

模块

---

在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。

为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

使用模块的好处：

1. 最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。
2. 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。每个模块有独立的命名空间，因此相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，所以，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突

模块分为三类：

　　内置模块：又称为标准库模块，python自带的模块

　　第三方开源模块：从网络上导入安装的模块

　　自定义模块：用户自己定义的模块

模块调用方式：

import module

from module import xx

from module.xx.xx import xx as rename  

from module.xx.xx import *
一旦调用模块直接执行.py里的代码
这里涉及到路径问题：
sys.path 可以返回当前模块的可以调用的路径列表

['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', 
'/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', 
'/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/lib-dynload', 
'/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages']
第一个为空表示当前程序所在的路径，程序会从左到右依次尝试调用模块

第三方模块的安装方法分为两种：
1.下载源码安装
　　登录https://pypi.python.org/pypi下载后，解压并进入目录，执行以下命令完成安装

python setup.py build  # 编译
python setup.py install  # 安装

2.通过pip安装

pip3 install paramiko #paramiko 是模块名

软件一般会被自动安装你python安装目录的这个子目录里

/your_python_install_path/3.6/lib/python3.6/site-packages

切换模块源

pip命令默认会连接在国外的python官方服务器下载，速度比较慢，你还可以使用国内的豆瓣源，数据会定期同步国外官网，速度快好多

　　sudo pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ alex_sayhi --trusted-host pypi.douban.com

包(package)

　包就是包含_init_.py的文件夹，导入模块时必须是以包为路径导入，文件夹内的模块是找不到模块的

跨模块导入的问题：当需要导入的模块不在一个层级目录时，需要导入模块就要在环境变量中添加路径

目录结构如下

.
├── __init__.py
├── crm
│   ├── __init__.py
│   ├── admin.py
│   ├── apps.py
│   ├── models.py
│   ├── tests.py
│   ├── views.py  
├── manage.py   
└── proj
    ├── __init__.py
    ├── settings.py
    ├── urls.py
    └── wsgi.py

根据上面的结构，如何实现在crm/views.py里导入proj/settings.py模块？

直接导入的话，会报错，说找到不模块

$ python3 views.py
Traceback (most recent call last):
  File "views.py", line 2, in <module>
    from proj import settings
ModuleNotFoundError: No module named 'proj'

是因为路径找不到，proj/settings.py 相当于是crm/views.py的父亲(crm)的兄弟(proj)的儿子(settings.py)，settings.py算是views.py的表弟啦，在views.py里只能导入同级别兄弟模块代码，或者子级别包里的模块，根本不知道表弟表哥的存在。这可怎么办呢？

答案是添加环境变量，把父亲级的路径添加到sys.path中，就可以了，这样导入 就相当于从父亲级开始找模块了。

crm/views.py中添加环境变量

import sys ,os

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #__file__的是打印当前被执行的模块.py文件相对路径，注意是相对路径
print(BASE_DIR)

sys.path.append(BASE_DIR)  

from proj import settings

def sayhi():
    print('hello world!')

print(settings.DATABASES)

time/datetime模块

---

 

time模块的方法

• time.localtime([secs])：将一个时间戳转换为本地时间。
• time.gmtime([secs])：和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。
• time.time()：返回当前时间的时间戳。
• time.mktime(t)：将一个struct_time转化为时间戳。
• time.sleep(secs)：线程推迟指定的时间运行。单位为秒。
• time.asctime([t])：把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Oct 1 12:04:38 2017'。如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
• time.ctime([secs])：把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。

• time.strftime(format[, t])：把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。

  • 举例：time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()) #输出'2017-10-01 12:14:23'

• time.strptime(string[, format])：把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。

  • 举例：time.strptime('2017-10-3 17:54',"%Y-%m-%d %H:%M") #输出 time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=10, tm_mday=3, tm_hour=17, tm_min=54, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=276, tm_isdst=-1)

 time方法转换图：

datetime模块方法：

• datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day；
• datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond；
• datetime.datetime：表示日期时间。
• datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度。
• datetime.tzinfo：与时区有关的相关信息。

 random模块

---

>>> random.randrange(1,10) #返回1-10之间的一个随机数，不包括10
>>> random.randint(1,10) #返回1-10之间的一个随机数，包括10

>>> random.randrange(0, 100, 2) #随机选取0到100间的偶数

>>> random.random()  #返回一个随机浮点数
>>> random.choice('abce3#$@1') #返回一个给定数据集合中的随机字符
'#'

>>> random.sample('abcdefghij',3)  #从多个字符中选取特定数量的字符
['a', 'd', 'b']

#生成随机字符串（验证码）
>>> import string 
>>> ''.join(random.sample(string.ascii_lowercase + string.digits, 6)) 
'4fvda1'

#洗牌
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[3, 0, 7, 2, 1, 6, 5, 8, 9, 4]

 os模块

---

提供与操作系统直接进行交互的功能

os.path.*:

　　os.path.abspath() 返回绝对路径

　　os.path.dirname() 返回路径名

　　os.path.basename() 返回文件名

　　os.path.isfile() 判断指定对象是否为文件

　　os.path.isdir() 判断是否为路径

　　os.path.exists() 判断对象是否存在

　　os.path.getsize() 获得文件大小，若为目录，返回为0

　　os.path.split() 分割目录名与文件名并返回

　　os.path.join() 拼接目录名与文件名

os.*:

　　os.name() 返回当前正在使用的平台

　　os.listdir() 返回指定目录下的文件名与目录名

　　os.getcwd() 获得当前工作目录

　　os.mkdir() 创建目录

　　os.rmdir() 删除目录

　　os.remove() 删除指定文件

　　os.chdir() 改变目录到指定目录

　　os.system() 执行shell命令

sys模块

---

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

sys.stdout.write('please:')  标准输出

val = sys.stdin.readline()[:-1]  标准输入

sys.getrecursionlimit() 获取最大递归层数

sys.setrecursionlimit(1200) 设置最大递归层数

sys.getdefaultencoding() 获取解释器默认编码

sys.getfilesystemencoding 获取内存数据存到文件里的默认编码

shutil模块

---

高级的文件处理，压缩、解压操作

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) 　　复制文件内容到另一个文件中

　　shutil.copyfileobj(open('oldfile','r),open('newfile','w'))　　length为每次复制的字节长度

shutil.copyflie(src,dst)　　复制文件（不管目标是否存在）

　　shutil.copyfile('old.log','new.log')

shutil.copymode(src,dst)　　拷贝权限，内容，组 ，用户不变  (文件必须存在)

　　shutil.copymode('old.log','new.log')

shutil.copystat(src,dst)　　拷贝文件状态  包括：mode bits, atime, mtime, flags  (文件必须存在)

　　shutil.copystat('old.log','new.log')

shutil.copy(src,dst)　　拷贝文件和权限

shutil.copy2(src,dst)　　拷贝文件和状态

shutil.ignore_patterns(*patterns)

shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) 递归的拷贝

　　shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))  忽略.pyc,tmp文件

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) 递归的去删除文件

　　import shutil

　　shutil.rmtree('folder1')

shutil.move(src, dst) 递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

　　import shutil

　　shutil.move('folder1', 'folder3')

shutil.make_archive(base_name, format,...)  创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

　　base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
　　如 data_bak =>保存至当前路径
　　如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/

　　format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
　　root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
　　owner： 用户，默认当前用户
　　group： 组，默认当前组
　　logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
　　#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
　　import shutil
　　ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

　　#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
　　import shutil
　　ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
zipfile、tarfile压缩&解压缩

import zipfile

# 压缩
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
z.write('a.log')
z.write('data.data')
z.close()

# 解压
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
z.extractall(path='.')
z.close()import tarfile

# 压缩
>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w')
>>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak')
>>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak')
>>> t.close()

# 解压
>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')
>>> t.extractall('/egon')
>>> t.close()

 json/pickle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

import pickle
data = {'k1':123,'k2':'Hello'}

# pickle.dumps 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串
p_str = pickle.dumps(data)
print(p_str)

#pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串，并写入文件
with open('D:/result.pk','wb',encoding='utf8') as fp:
pickle.dump(data,fp)

import json
# json.dumps 将数据通过特殊的形式转换位所有程序语言都认识的字符串
j_str = json.dumps(data)
print(j_str)

#pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串，并写入文件
with open('D:/result.json','wb',encoding='utf8') as fp:
json.dump(data,fp)
json vs pickle:

JSON:

优点：跨语言、体积小

缺点：只能支持intstrlist upledict

Pickle:

优点：专为python设计，支持python所有的数据类型

缺点：只能在python中使用，存储数据占空间大

shelve模块

---

shelve模块可以以k-v形式序列化数据，可以序列化所有pickle支持的数据类型

序列化：

import shelve

f = shelve.open('f1')
name = ['aaa','bbb','ccc']
dic = {'a':1,'b':2,'c':3}
f['name'] = name
f['dic'] =dic　　

反序列化：

import shelve

f = shelve.open('f1')  # 打开一个文件
print(f['names'])
print(f['info_dic'])

del f['test']

xml模块

---

xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。

xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:

<?xml version="1.0"?>
<data>
<country name="Liechtenstein">
<rank updated="yes">2</rank>
<year>2008</year>
<gdppc>141100</gdppc>
<neighbor name="Austria" direction="E"/>
<neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
</country>
<country name="Singapore">
<rank updated="yes">5</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama">
<rank updated="yes">69</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
<neighbor name="Colombia" direction="E"/>
</country>
</data>

xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml 　　

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)

#遍历xml文档
for child in root:
print(child.tag, child.attrib)
for i in child:
print(i.tag,i.text)

#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
print(node.tag,node.text)

修改和删除xml文档内容

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()

#修改
for node in root.iter('year'):
new_year = int(node.text) + 1
node.text = str(new_year)
node.set("updated","yes")

tree.write("xmltest.xml")


#删除node
for country in root.findall('country'):
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
root.remove(country)

tree.write('output.xml')

自己创建xml文档

import xml.etree.ElementTree as ET


new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'

et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)

ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

configparser模块

---

此模块用于生成和修改常见配置文档

常见的配置文件格式如下

[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45   
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes

[bitbucket.org]
User = hg

[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no

configparser模块用来处理上面格式的配置文件

>>> import configparser # 导入模块
>>> config = configparser.ConfigParser()  #实例化(生成对象)
>>> config.sections()  #调用sections方法
[]
>>> config.read('example.ini')  # 读配置文件(注意文件路径)
['example.ini']
>>> config.sections() #调用sections方法(默认不会读取default)
['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
>>> 'bitbucket.org' in config #判断元素是否在sections列表内
True
>>> 'bytebong.com' in config
False
>>> config['bitbucket.org']['User'] # 通过字典的形式取值
'hg'
>>> config['DEFAULT']['Compression']
'yes'
>>> topsecret = config['topsecret.server.com']
>>> topsecret['ForwardX11']
'no'
>>> topsecret['Port']
'50022'
>>> for key in config['bitbucket.org']: print(key) # for循环 bitbucket.org 字典的key
...
user
compressionlevel
serveraliveinterval
compression
forwardx11
>>> config['bitbucket.org']['ForwardX11']
'yes'

其他增删改查的方法：

[group1] # 支持的两种分隔符“=”, “:”
k1 = v1
k2:v2

[group2]
k1 = v1

import ConfigParser

config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read('i.cfg')

# ########## 读 ##########
#secs = config.sections()
#print(secs)
#options = config.options('group2') # 获取指定section的keys
#print(options)

#item_list = config.items('group2') # 获取指定 section 的 keys & values ,key value 以元组的形式
#print(item_list)

#val = config.get('group1','key') # 获取指定的key 的value
#val = config.getint('group1','key')

# ########## 改写 ##########
#sec = config.remove_section('group1') # 删除section 并返回状态(true, false)
#config.write(open('i.cfg', "w")) # 对应的删除操作要写入文件才会生效

#sec = config.has_section('wupeiqi')
#sec = config.add_section('wupeiqi')
#config.write(open('i.cfg', "w")) # 


#config.set('group2','k1',11111)
#config.write(open('i.cfg', "w"))

#config.remove_option('group2','age')
#config.write(open('i.cfg', "w"))

hashlib模块 

---

 

用于加密相关操作的模块