day20 python常用模块

认识模块　

　　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

　　为何要使用模块？

　　　　如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。

　　　　随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。

　　　　　这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用，

常用模块

　1.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:namedtuple, deque, OrderedDict, defaultdict, Counter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取出对象

　　　　3.OrderedDict    有序字典

　　　　4.defaultdict    带有默认值的字典

　　　　5.Counter    计数器,主要用来计数

　　　　1.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)时很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的.

　　　　这时,namedtuple就派上了用场:

from collections import namedtuple
# namedtuple('名称', [属性list])
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x, p.y)     # 1 2

　　　　类似的, 如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:

# namedtuple('名称', [属性list])
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'z'])

　　　　2.deque

　　　　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,适合用于队列和堆栈:

from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
print(q)                # deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x') # append 从后面插入元素
print(q)                # deque(['a', 'b', 'c', 'x'])
q.appendleft('y')  # appendleft 从前面插入元素
print(q)                # deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
print(q.pop())  # x  pop 从后面删除元素并返回被删除元素
print(q)                # deque(['y', 'a', 'b', 'c'])
print(q.popleft())  # y  popleft 从前面删除元素并返回被删除元素
print(q)                # deque(['a', 'b', 'c'])
q.insert(2, 'xin')  # 在指定位置插入元素
print(q)                # deque(['a', 'b', 'xin', 'c'])

　　　　deque除了实现了list的append() 和 pop() 及 insert()方法外, 还支持 appendleft() 和 popleft() ,这样就可以非常高效的添加和删除元素.

　　　　3.OrderedDict

　　　　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:

from collections import OrderedDict

# dict 的 Key 是无序的
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d)    # {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

# OrderedDict 的 Key 是有序的
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)   # 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:

from collections import OrderedDict
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
print(od.keys())    # 按照插入的Key的顺序返回
# odict_keys(['z', 'y', 'x'])

　　　　4.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的值中,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}

values = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 90]

my_dict = {}

for value in values:
    if value > 66:
        if my_dict.has_key('k1'):   # has_key() 判断字典是否有指定key
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k1'] = [value]
    else:
        if my_dict.has_key('k2'):
            my_dict['k2'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'] = [value]

原生字典解决方法

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)     # 指定字典的默认值为列表

for value in values:
    if value > 66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)

defaultdict字典解决方法

　　　　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,就可以使用defaultdict:

　　　　5.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. 计数值可以使任意的Interger(包括0和负数). Counter类和其他语言的bags 或 multisets 很相似.

from collections import Counter

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)    # Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

　　2.时间模块(time)

　　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.

# 常用方法
1. time.sleep(secs) # (线程)推迟指定的时间运行,单位为秒
2. time.time()      # 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):  例如’1999-12-06’

%y 两位数的年份表示(00-99)
%Y 四位数的年份表示(000-9999)
%m 月份(01-12)
%d 天(0-31)
%H 24小时制小时数(0-23)
%I 12小时制小时数(01-12)
%M 分钟数(00-59)
%s 秒数(00-59)
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天(001-366)
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数(00-53) 星期天为星期的开始
%w 星期(0-6),星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数(00-53) 星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

Python中的时间日期格式化符号

　　(3)元组(struct_time):  struct_time元组共有9个元素(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,是否夏令时)

索引（Index）	属性（Attribute）	值（Values）
0	tm_year（年）	比如2011
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 - 60
6	tm_wday（weekday）	0 - 6（0表示周一）
7	tm_yday（一年中的第几天）	1 - 366
8	tm_isdst（是否是夏令时）	默认为0

　　首先,我们先导入time模块,来认识一下python中表示时间的几种格式:

# 导入时间模块
import time

# 时间戳
tt = time.time()
print(tt)       # 1554174559.539599

# 时间字符串
tf1 = time.strftime('%Y-%m-%d %X')
print(tf1)      # 2019-04-02 11:09:19
tf2 = time.strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S')
print(tf2)      # 2019-04-02 11-09-19

# 时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
tl = time.localtime()
print(tl)
# time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=4, tm_mday=2, tm_hour=11,
#           tm_min=9, tm_sec=19, tm_wday=1, tm_yday=92, tm_isdst=0)

　　小结:时间戳是计算机能够识别的时间; 时间字符串是人能看懂的时间; 元组则是用来操作时间的

　　几种时间格式之间的转换

　　

#### 时间戳(timestamp)---> 结构化时间(struct_time)

## 1. time.gmtime(时间戳)      UTC时间,与英国伦敦当地时间一致
## 2. 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

print(time.gmtime(1700000000))

# time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=11, tm_mday=14, tm_hour=22,
#           tm_min=13, tm_sec=20, tm_wday=1, tm_yday=318, tm_isdst=0)

print(time.localtime(1700000000))

# time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=11, tm_mday=15, tm_hour=6,
#           tm_min=13, tm_sec=20, tm_wday=2, tm_yday=319, tm_isdst=0)

#### 结构化时间(struct_time)--->时间戳(timestamp)

## time.mktime(struct_time)

time_tuple = time.localtime(1700000000)
print(time.mktime(time_tuple))      # 1700000000.0

#### 结构化时间(struct_time)--->字符串时间(Format String)
## time.strftiem('格式定义', '结构化时间') 结构化时间参数若不传,则显示当前时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))
# 2019-04-02 11:30:22
print(time.strftime('%Y=%m=%d', time.localtime(1700000000)))
# 2023=11=15

#### 字符串时间(Format String)--->结构化时间(struct_time)
## time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
print(time.strptime('2023=11=15', '%Y=%m=%d'))
#time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=11, tm_mday=15, tm_hour=0, tm_min=0,
#                       tm_sec=0, tm_wday=2, tm_yday=319, tm_isdst=-1)
print(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
print(time.asctime(time.localtime(1700000000)))
# Wed Nov 15 06:13:20 2023
print(time.asctime())
# Tue Apr  2 11:40:48 2019

# 时间戳 ---> %a %b %d %H:%M:%S %Y 串
# time.ctime(时间戳) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串
print(time.ctime())
# Tue Apr  2 11:42:15 2019
print(time.ctime(1700000000))
# Wed Nov 15 06:13:20 2023

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'))
# time.strptime() 将字符串时间转换为结构化时间
# time.mktime()   将结构化时间转换为时间戳
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))
# 时间戳是从1970年1月1日零点开始的,所以计算时要减去相应的值

计算时间差例子

　　3.random模块

import random

# 随机小数
random.random()         # 大于0且小于1之间的小数
random.uniform(1, 3)    # 大于1且小于3的小数

# 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

#随机返回
random.choice([1, '', [4, 5]])    # 随机选择一个返回
random.sample([1, '', [4, 5]], 2) # 随机选择多个返回,返回个数为函数的第二个参数

# 打乱列表排序
item = [1, 3, 5, 7, 9]
random.shuffle(item)

　　练习:生成随机验证码

import random

def v_code():
    code = ''
    for i in range(6):
        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())

随机验证码

　　4.os模块

　　os模块是与操作系统交互的一个接口

os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
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
os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息

os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
os.popen("bash command).read()  运行shell命令，获取执行结果
os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd

os.path
os.path.abspath(path)　　 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) 　　　　将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path) 　　返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) 　　返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)  　　如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  　　如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小

　　注意:os.stat(‘path/filename’)  获取文件/目录信息 的结构说明

stat 结构:

st_mode: inode 保护模式
st_ino: inode 节点号。
st_dev: inode 驻留的设备。
st_nlink: inode 的链接数。
st_uid: 所有者的用户ID。
st_gid: 所有者的组ID。
st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。
st_atime: 上次访问的时间。
st_mtime: 最后一次修改的时间。
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。

os模块的属性

os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\r\n",Linux下为"\n"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'

　　5.sys模块

　　sys模块是与python解释器交互的一个接口

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),错误退出sys.exit(1)
sys.version        获取Python解释程序的版本信息
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

import sys
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit as e:
    print(e)

　　6.序列化模块(json,  pickle,  shelve)

　　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)

为什么要有序列化模块

　　序列化的目的

　　1. 以某种存储形式使自定义对象持久化

　　2. 将对象从一个地方传递到另一个地方

　　3. 使程序更具有维护性

　　　　json模块

　　　　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'}]

loads和dumps

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)

load和dump

import json
f = open('file','w')
json.dump({'国籍':'中国'},f)
ret = json.dumps({'国籍':'中国'})
f.write(ret+'\n')
json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+'\n')
f.close()

ensure_ascii关键字参数

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象)
Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key
ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。)
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse).
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity).
indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json
separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

其他参数说明

import json
data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

json的格式化输出

　　　　pickle 模块  与json模块的用法基本相同

　　　　json  和  pickle   模块

　　　　都是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)

pickle

　　　　json是一种所有的语言都可以识别的数据结构.

　　　　所以,如果你序列化的是列表或者字典,推荐使用 json 模块

　　　　如果是要序列化其他的数据类型,而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话,就可以使用 pickle 模块.