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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:
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x) # 1
print(p.y) # 2
print(p) # Point(x=1, y=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', 'r']) 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
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
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
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} 使用defaultdict可以节省些代码: from collections import defaultdict
values = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
my_dict = defaultdict(list)
for value in values:
if value>66:
my_dict['k1'].append(value)
else:
my_dict['k2'].append(value)
print(my_dict)
#defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99]}) 使用dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。
默认字典最大的好处就是永远不会在你使用key获取值的时候报错;
默认字典是给字典中的value设置默认值。
如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict: from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
print(dd['key1']) # key1存在,返回'abc'
print(dd['key2']) # key2不存在,返回默认值'N/A' 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。
from collections import Counter
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)
输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}) Counter类常用操作 sum(c.values()) # 所有计数的总数
c.clear() # 重置Counter对象,注意不是删除
list(c) # 将c中的键转为列表
set(c) # 将c中的键转为set
dict(c) # 将c中的键值对转为字典
c.items() # 转为(elem, cnt)格式的列表
Counter(dict(list_of_pairs)) # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象
c.most_common()[:-n:-1] # 取出计数最少的n个元素
c += Counter() # 移除0和负值 时间模块 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。
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’ python中时间日期格式化符号:
%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 月内中的一天(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(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 (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)
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 # 导入时间模块
import time # 时间戳
print(time.time())
# 1524576003.2530968 #时间字符串
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X"))
# 2018-04-24 21:20:03
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S"))
# 2018-04-24 21-20-03 #时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
print(time.localtime())
# time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=24, tm_hour=21, tm_min=20, tm_sec=3, tm_wday=1, tm_yday=114, 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。

几种格式之间的转换

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

结构化时间-->时间戳 

time.mktime(结构化时间)

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。

字符串时间-->结构化时间

time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)

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

时间戳 --> %a %d %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

os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口。

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.curdir 返回当前目录: ('.')
os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名:('..')
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.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"\t\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'
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.environ 获取系统环境变量
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。如果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)。 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 sys.argv巧用,用在真实生产环境,比如直接在linux的系统上运行,可以在运行py文件的同时加上参数运行。
类似redis加参数运行等。 注:下面两例都需要在linux命令行或windows的cmd窗口中模拟输入: python py文件 参数 运行才看得出效果。 例:
import sys
print(sys.argv) # 列表 列表的第一项是当前文件所在的路径
if sys.argv[1] == 'alex' and sys.argv[2] == '3714':
print('登陆成功')
else:
sys.exit()
user = input('>>>')
pwd = input('>>>')
if user == 'alex' and pwd == '3714':
print('登陆成功')
else:
sys.exit()
print('我能完成的功能') 例2:debug 执行一个程序可直接执行不显示debug信息,也可后面跟参数DEBUG运行,会显示debug的信息。 import sys
import logging
inp = sys.argv[1] if len(sys.argv)>1 else 'WARNING'
logging.basicConfig(level=getattr(logging, inp)) # DEBUG
num = int(input('>>>'))
logging.debug(num)
a = num * 100
logging.debug(a)
b = a - 10
logging.debug(b)
c = b + 5
print(c)

end

2018-4-24

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