一、补充内容

循环导入

解决方案:

1、将导入的语句挪到后面。

​ 2、将导入语句放入函数,函数在定义阶段不运行

#m1.py
print('正在导入m1')   #②能够正常打印
from m2 import y  #③跳转到m2模块寻找y

x='m1'  #此句暂未执行

#m2.py
print('正在导入m2')  #④能够正常打印
from m1 import x    #⑤此句无法正常运行,因为m1中没有x的数据

y='m2'  #此句也暂未执行

#run.py
import m1  #①导入m1模块
解决方案一:导入语句放到最后
#m1.py
print('正在导入m1')

x='m1'

from m2 import y

#m2.py
print('正在导入m2')
y='m2'

from m1 import x
解决方案二:导入语句放到函数中
#m1.py
print('正在导入m1')

def f1():   #在导入m1时,函数并没有运行
   from m2 import y
   print(x,y)

x = 'm1'   #获取x的值


#m2.py
print('正在导入m2')

def f2():
   from m1 import x
   print(x,y)

y = 'm2'

#run.py
import m1

m1.f1()
二、包

定义:包就是一个含有__init__.py文件的文件夹。

导包就是导入__init__文件中的内容

绝对导入:以包的顶级文件夹目录作为查找的起始位置。

先要添加环境变量;
import sys
sys.path.append(r'C:\Users\wangt\PycharmProjects\new\20181205')
也就是说包放置在了20181205这个目录下的某处。
后续调用时,可以直接调用,目录均以文件夹20181205开始:
import m1  #导入20181205文件夹下的m1模块
import aaa.m2  #导入20181205文件夹下的aaa文件夹中的m2模块
import aaa  #导入20181205文件夹下的aaa文件夹中的所有模块 #此处假设aaa是文件夹的名字
from aaa.m2 import func1  #导入20181205文件夹下的aaa文件夹中m2模块中的func1函数
import aaa.bbb.m3   #导入文件夹20181205\aaa\bbb下的m3模块

#######此处存疑######相对导入:仅限在包内用,只能用于包内的模块互相引用。

.代表当前文件夹,..代表上一级文件夹,...代表上上级文件夹,以此类推。
import m1  #导入当前文件夹下的m1模块
import .m2  #导入当前文件夹的上一级文件夹中的m2模块
from ..m3 import func1  #导入当前文件夹的上一级文件夹的上一级文件夹中的m2模块中的func1函数
三、json&pickle模块

目的:为了解决序列化问题

序列化定义:序列化就是将内存中的数据类型转换成另外一种格式。

即: 字典----序列化---》其他格式---》--------》存到硬盘

硬盘------读取---》其他格式---反序列化-----》字典

序列化的目的:

1、持久保存程序的运行状态

2、数据的跨平台交互

序列化的使用:

json(最常用):

优点:这种格式是一种通用的格式,所有编程语言都能识别。跨平台性好。

缺点:不能识别所有python类型(例如不能识别集合)

强调:json不能识别单引号,是能识别双引号。

pickle:

优点:能识别所有python类型

缺点:只能被python这门编程语言识别

dumps和loads方法都在内存中转换,dump和load的方法会多一个步骤,dump是把序列化后的字符串写到一个文件中,而load是从一个一个文件中读取文件

json储存成字符串类型,所以mode为t。

import json
dic={'k1':True,'k2':10,'k3':'egon'}

序列化:
dic_json=json.dumps(dic)
print(dic_json,type(dic_json))
输出结果为:
{"k1": true, "k2": 10, "k3": "egon"} <class 'str'>   #这是跨平台的交互数据

持久化:
with open('a.json',mode='wt',encoding='utf8') as f:
   f.write(dic_json)

从文件中读取json格式的字符:
with open('a.json',mode='rt',encoding='utf8') as f:
   dic_json=f.read()

反序列化
dic=json.loads(dic_json)
print(dic)


序列化+持久化
with open('a.json',mode='wt',encoding='utf8') as f:
   json.dump(dic,f)

读取文件内容+反序列化
with open('a.json',mode='rt',encoding='utf8') as f:
   dic=json.load(f)
   print(dic)

pickle只能数据持久化,无法跨平台调用。储存成二进制类型,所以mode为b。

import pickle
dic={'k1':True,'k2':10,'k3':'egon'}

序列化:
dic_pkl=pickle.dumps(dic)

持久化:
with open('dic.pkl',mode='wb') as f:
f.write(dic_pkl)
   
读取文件内容及反序列化
with open('dic.pkl',mode='rb') as f:
   dic_pkl=f.read()
   dic=pickle.loads(dic_pkl)
   print(type(dic))
   
序列化+持久化
with open('c.pkl',mode='wb') as f:
   pickle.dump(dic,f)
   
读取文件内容+反序列化
with open('c.pkl',mode='rb') as f:
   dic=pickle.load(f)
   print(dic,type(dic))
四、内置模块介绍

1、time&datatime

time模块

时间分为三种格式:

1、时间戳,参考1970年的时间

print(time.time())
输出结果为:
1544006378.4561322  #从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒到现在过去的秒数

2、格式化的字符串

print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %p')) #p是上午下午的意思。
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
输出结果为:
2018-12-05 18:38:31 PM
2018-12-05 18:38:31

3、结构化的时间对象

print(time.localtime())  #当前时区时间

print(time.gmtime())   #格林尼治时间

print(time.localtime().tm_hour)     #一天的第几个小时

print(time.localtime().tm_wday)   #一周的第几天

print(time.localtime().tm_yday)   #一年的第几天

时间转换

时间戳——》struct time——》格式化的字符串时间

import time
struct_time=time.localtime(123123)  #秒数转化为结构化时间
print(struct_time)
输出结果为:
time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=2, tm_hour=18, tm_min=12, tm_sec=3, tm_wday=4, tm_yday=2, tm_isdst=0)


print(time.strftime('%Y-%m-%d',struct_time)) #将结构化的时间转换为标准格式
输出结果为:
1970-01-02

格式化的字符串——》struct_time——》时间戳

import time
struct_time=time.strptime('2018-12-05','%Y-%m-%d')  #将格式化的字符串时间转换为结构化时间
print(time.mktime(struct_time))  #将结构化时间转换为时间戳
输出结果为:
1543939200.0

datetime模块

获取格式化的字符串的时间

import datetime
print(datetime.datetime.now())  #直接获取当前时间
输出结果:
2018-12-05 18:45:23.195833
       
       
print(datetime.datetime.fromtimestamp(5678989))     #将时间戳直接转换为结构化时间的字符串
输出结果为:
1970-03-08 01:29:49

计算时间

import datetime
print(datetime.datetime.now())  #当前时间
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=3))  #三天后时间
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(hours=3)) #三小时后时间。   #支持weeks,days,seconds,minutes,hours,还有毫秒等,支持负号-,就是多久之前。
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=3,hours=3)) #三天三小时后
输出结果为:
2018-12-05 18:54:22.206142
2018-12-08 18:54:22.206142
2018-12-05 21:54:22.206142
2018-12-08 21:54:22.206142

2、random模块

import random

print( random.randint(1,10) )        # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 (包括1和10)
print( random.random() )             # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数
print( random.uniform(1.1,5.4) )     # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数
print( random.randrange(1,100,2) )   # 生成从1到100的间隔为2的随机整数,顾头不顾尾,不包括100
a=[1,3,5,6,7]                # 将序列a中的元素顺序打乱
random.shuffle(a)
print(a)
print( random.choice('tomorrow') )   # 从序列中随机选取一个元素
print( random.choice(['1','a','4','b']) )   # 从列表中随机选取一个元素
print( random.sample(['1','a','4','b'],2) )   # 从列表中随机选取两个元素

应用:随机验证码。

chr(num) 可以将数字按照ASCII表转换成对应得符号。
例如
print(chr(65))
print(chr(90))
print(chr(97))
print(chr(122))
输出结果为:
A
Z
a
z
import random
res=''  #空字符串
for i in range(5):  #循环五次,得到一个五位的验证码
   num=str(random.randint(0,9))   #得到0到9的随机数,并且改为字符串类型
   alp=chr(random.randint(65,90))  #对应ASCII表,得到大写字母
   res += random.choice([num,alp])  #二选一,字符串性价
print(res)  #输出随机的五位验证码

升级版本:
def make_code(max_size=5):
   import random
   res=''
   for i in range(max_size):
       num=str(random.randint(0,9))
       alp=chr(random.randint(65,90))
       res += random.choice([num,alp])
   return res
print(make_code(10))  #指定验证码长度

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