python中常用模块详解一

1.time 模块

import time

s = time.localtime()  # 把时间转化成格式化的时间，通过. 取得里面的年月日等 struct_time 格式
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=3, tm_mday=11, tm_hour=19, tm_min=53, tm_sec=31, tm_wday=6, tm_yday=70, tm_isdst=0)
s=time.gmtime()   #UTC 时区
s=time.time()  # 返回当前时间戳
print(time.asctime())  #接收struct_time 转化成Sun Mar 11 19:46:08 2018 不传默认当前的时间
print(time.ctime(0))     #返回当前的时间Sun Mar 11 19:46:08 2018  默认当前时间
传入时间戳格式数字的话  转化成时间戳日期Thu Jan  1 08:00:00 1970
print(time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()))  # 传入的是struct_time 格式的时间格式  转换成自己定义的时间格式
print(time.strptime("2017-12-12", "%Y-%m-%d"))  # 把字符串格式转化成struct_time格式

2.datetime模块

import datetime

s=datetime.datetime.now()  #(2018-03-11 20:19:10.993661)
s下面好多方法  year  mouth  day  date()=2018-03-11  ctime()=Sun Mar 11 19:46:08 2018  strftime("%Y-%m-%d")
print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()))  # 把一个时间戳转换成2018-03-11
# ############
# 主要是时间的运算
s = datetime.datetime.now()
 print(s.timetuple())  # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=3, tm_mday=11, tm_hour=20,
#  tm_min=19, tm_sec=9, tm_wday=6, tm_yday=70, tm_isdst=-1)
print(s + datetime.timedelta(seconds=1))  # 实现运算的作用 后面跟 day  hours   seconds
d = datetime.datetime.now()
t = d.replace(year=2016)  #修改时间并且返回修改后的时间 ，被修改的时间不变
 print(t)

3.random模块的使用

import random

 print(random.randint(1, 200))  # 随机 生成1-200之间的数字 包含200
 print(random.randrange(1, 200, 2))  # 随机生成1-200(偶数)  不包含200

 print(random.random())  # 0-1 的小数

 print(random.choice("dasdadsasdad"))  # 随机挑选一个字符串的字符
 print(random.sample("adasdasdasdad",5))  #在字符串中随机挑选5个字符组成列表
#实现验证码

import string
print(string.ascii_letters)  #大小写包含
print(string.hexdigits)  #十六位进制
print(string.digits)#十进制

s_list=random.sample(string.ascii_letters + string.digits,4)
s=''.join(s_list)
print(s)

list_all=[i for i in range(80)] # # a='dasdasdasd' #不能是字符串 # random.shuffle(list_all) # 重新洗牌 使在原来的列表中生效 # print(list_all)

os 模块提供了很多允许你的程序与操作系统直接交互的功能

# os 模块提供了很多允许你的程序与操作系统直接交互的功能
import os

BASE_DIR = os.path.abspath(__file__)  # 返回文件的据对路径
os.listdir(".")  # 列出指定文件夹下的目录
os.path.join('aaa', 'aaa')  # 把路径拼接
os.path.dirname(BASE_DIR)  # 返回目录路径不包含文件
os.path.split(BASE_DIR)  # 返回文件名和路径组成的列表
os.path.exists(BASE_DIR)  # 判断path是否存在
os.path.isfile(BASE_DIR)  # 判断文件是否存在
os.path.isdir(BASE_DIR)  # 判断是否是一个目录
os.path.splitext(BASE_DIR)
os.path.basename(BASE_DIR)  # 获取文件名
os.path.getsize(BASE_DIR)  # 获取文件大小  ********常用

 5.SYS模块的使用

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 , 引出进度条的例子， 注，在py3上不行，可以用print代替
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

json & pickle 模块 python 的序列化与反序列化的模块，用于程序之间的交互。

json 的有点就是跨平台 不同语言都支持json  确定就是支持的种类不多str int list tuple dict
json.loads()传可被json的文件类型json转化成字符串  json.load()  json.dumps() json.dump()
pickle只可以在python里面使用 支持python的数据类型 ，占用体积比较大

import json
import pickle

# json 的有点就是跨平台 不同语言都支持json  确定就是支持的种类不多str int list tuple dict
# json.loads()传可被json的文件类型json转化成字符串  json.load()  json.dumps() json.dump()
# pickle只可以在python里面使用 支持python的数据类型 ，占用体积比较大

d = {1: 2, 3: 4}
l = ["name", "age"]

s = json.dumps(d)  # 把字典等格式转化成字符串
print(s)
d1 = json.loads(s)  # 把字符串转换成字典形式
print(d1)
f = open("test.json", 'w')  # 把字典等形式存在文件的变成字符串转换成字符
json.dump(d, f)
f.close()
f = open("test.json", 'r')  # 从文件里读出来 转化成字符串
d2 = json.load(f)

# pickle 也是这样的形式 只是上传的时候文件储存的是以pickle的形式保存在文件里

　shutil模块　该模块用于文件的copy与压缩  ，主要用于文件的打包、移动、等功能。

import shutil

# 拷贝文件 前提是文件必须打开 传的是句柄

shutil.copyfileobj(open("Log.py", "r"), open("Log_new.py", "w"))
# 拷贝文件 封装了打开文件 只需要传文件名(不是目录名)
shutil.copyfile("Log.py", "log_new.py")
shutil.copymode("Log.py", "lll.py")  # 仅拷贝权限，目标文件必须存在
shutil.copy("Log.py", "lll.py")  # 拷贝文件和权限
shutil.copy2("Log.py", "lll.py")  # 拷贝文件和状态

# 拷贝目录 必须是目录
shutil.copytree("../FTP", "ftp", ignore=shutil.ignore_patterns("__init__.py"))
# 递归的拷贝文件，有个参数ignore=shutil.ignore_patterns("__init__.py")忽略的文件
shutil.rmtree("log_new.y")  # 删除目录 文件不行的

shutil.move("log_new.y", "ll.py")  # 移动文件，或者重命名
shutil.make_archive(base_name="log_l", format="zip", root_dir="../FTP")  # 压缩文件
#  base_name 指定压缩的路径 最后面跟压缩文件名，format=  压缩格式"zip", "tar", "bztar"，"gztar"
# root_dir 要压缩的文件路径(目录)  owner 用户名 group  组名　　

 模块xlrd，读取excel表格的模块xlrd 外部模块 需要pip 安装 只可以读取excle

　　其他Excel写入修改模块请链接 http://blog.csdn.net/yankaiwei120/article/details/52204427

import xlrd

# 解析xls表格文件的模块 用xlrd  写入用xlwd
Book = xlrd.open_workbook(r"C:Userszhuangjie23261Desktop风控文档.xls")  # 打开文件返回一个book对象
sheet = Book.sheets()  # 返回指定的sheet的对象形成一个列表
num = Book.nsheets  # 返回文件的sheet的 个数
Book.sheet_by_index(1)  # 返回指定的索引值的sheet 页的名称
Book.sheet_names()  # 返回所有sheet页的名称
Book.sheet_by_name()  # 根据名称返回sheet页对象
Book.sheet_loaded()  # 根据指定的索引或者名称 来判断是否有  没有则报错
sheet.name  # 返回sheet的名称
sheet.nrows  # 返回sheet页的行数 -----行
sheet.ncols  # 返回sheet页的列数  | 列
sheet.row(
    1)  # 获取指定的行 组成一个Cell_lisy列表[number:20100805.0, text:'O32_20100430sp2', text:'E类风控资产类别', text:'添加N-网下申购预估中签资产(公开发行)', empty:'', text:'胡育东']
sheet.row_values(1)  # 指定行的列表 [20100805.0, 'O32_20100430sp2', 'E类风控资产类别', '添加N-网下申购预估中签资产(公开发行)', '', '胡育东']
sheet.col(1)  # 获取指定的列 的cell_list
sheet.col_values(1)  # 指定列的list
cell = sheet.cell(1, 2)  # 根据位置获取Cell对象。
sheet.cell_value(1, 2)  # 根据位置获取Cell对象的值。
print(cell.value)  # 获取cell 的值
# 打印每张表的第一列
for s in sheet:
    print(s.name)  # 获取每个sheet页
    for i in range(s.nrows):  # s.nrows 每个sheet页 有多少行 s.row(i) 这个是返回每一行的一个列表-1 代表最后一个 value代表文本值
        print(s.row(i)[0].value)

　解析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。

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("test.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)  # tag > <data>这种属性的表头

for child in root:
    print(child.tag, child.attrib)  # attrib <>里面的属性 组成一个字典
    for i in child:
        print(i.tag, i.text)  # <>text<>  文本内容


for year in root.iter("year"):  # iter()相当于一个筛选器 筛选 <>里面的属性
    print(year.text)
# *****************************************
# 对xml 修改

for year in root.iter("year"):
    new_year = int(year.text) + 1
    year.text = str(new_year)  # 转换成字符串的格式  写入
    year.set("updated", "yes")  # set格式类型 updated  yes  说明  更新
tree.write("test.xml")
#对xml 节点的删除
for country in root.findall("country"):  # 节点就是node  遍历查找root 下面全部country的节点
    rank = country.find("rank").text   # 再查找到的每一个country下的rank 节点打印text
    rank = int(rank)   # 把str转化成int
    if rank < 60:
        country.remove(country.find("rank"))   # 这样是移除country 下的节点rank  也可以直接remove这个country 这个大的节点
tree.write("new_test.xml")  #把生成的写入新文件
# ***************************************
new_xml = ET.Element("namelist")  # 生成一个xml的根节点最外层节点

name = ET.SubElement(new_xml, "name", attrib={"data": "2017-11"})  # 生成最外层节点之下的一个节点name
age = ET.SubElement(name, "age")  # 在name 这个节点之下再生成两个节点  age,sex
sex = ET.SubElement(name, "sex")  # sex
age.text = "33"
sex.text = "男"
# 给 age设置数字必须是字符
# 这里还可以加多个节点
name2 = ET.SubElement(new_xml, "name", attrib={"data": "2018-11"})  # 生成最外层节点之下的一个节点name
age = ET.SubElement(name2, "age")  # 在name 这个节点之下再生成两个节点  age,sex
sex = ET.SubElement(name2, "sex")  # 如果没有设置text 则会显示一个标签 
age.text = "33"
#*********************************************
et = ET.ElementTree(new_xml)  # 这一步是把上面的设置好的格式转化成xml的文档
et.write("new_xml.xml", encoding="utf8", xml_declaration=True)  # 写入 文件
ET.dump(new_xml)  # 打印写入的文件格式

 configparser读取配置文件与对配置文件修改

import configparser
"""
[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes

[bitbucket.org]
User = hg

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

***************

[group2]
k1 = v1

[group3]
k1 = v1




"""



# 解析
conf = configparser.ConfigParser()
conf.read("conf_new.ini")  # 打开配置文件
sec_list = conf.sections()  # 获取文件的sections ["DEFAULT"] 不打印
s = conf["bitbucket.org"]["User"]  # 打印节点section下的User 的文本
for v in conf["topsecret.server.com"]:
    print(v)  # 打印 topsecret.server.com 下的节点名称 默认也打印default下的节点
# 查询
opt = conf.options("bitbucket.org")  # 查找指定节点下的对用的key值
print(opt)
item = conf.items("bitbucket.org")  # 返回 key  value 对应的元祖
print(item)
val = conf.get("bitbucket.org", "compression")  # group>[]  key>k1:v1
val=conf.getint("topsecret.server.com", "Port")  # 获得的值是int值
print(val)


# 增删
conf.read("conf_new.ini")  # 打开配置文件
conf.remove_section("group1")  # 删除节点group1
conf.add_section("group3")  # 添加节点group3
conf.remove_option("group3", "k1")  # 删除 option 先写组[] 然后填key
print(conf.has_section("group1"))  # 判断有没有这个组
conf.set("group3", "k1", "v1")  # 设置配置
conf.write(open("conf_new.ini", 'w'))  # 写入文件必须是打开的文件  说白了就是传入文件句柄