一. 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、Counter、OrderedDict和defaultdict等。

  1. 1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
  2.  
  3. 2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象
  4.  
  5. 3.Counter: 计数器,主要用来计数
  6.  
  7. 4.OrderedDict: 有序字典
  8.  
  9. 5.defaultdict: 带有默认值的字典

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:

  1. 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:

  1. from collections import namedtuple
  2. Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
  3. p = Point(1, 2)
  4. print(p.x) #
  5. print(p.y) #

2. deque

先看队列:

  1. import queue
  2. q = queue.Queue()
  3. q.put(10) # put:往队列里放值
  4. q.put(5)
  5. q.put(6)
  6. print(q) # <queue.Queue object at 0x0000023260BC6160>
  7. print(q.qsize()) # 3:查看队列的大小
  8. print(q.get()) # 10:队列的先进先出
  9. print(q.get())
  10. print(q.get())
  11. print(q.get()) # 队列里面已经没有数了,但不会报错。发生了阻塞
  12. print(q.qsize()) # 什么也不显示

  

  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:

  1. from collections import deque
  2. dq = deque([1,2])
  3. dq.append('a') # 从后面放数据
  4. dq.appendleft('b') # 从前面放数据
  5. print(dq) # deque(['b', 1, 2, 'a'])
  6. dq.insert(2,'c')
  7. print(dq) # deque(['b', 1, 'c', 2, 'a'])
  8. print(dq.pop()) # 从后面取数据
  9. dq.popleft() # 从前面取数据

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

  1. from collections import OrderedDict
  2. d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
  3. print(d) # dict的Key是无序的
  4. # {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
  5. od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
  6. print(od) # OrderedDict的Key是有序的
  7. # 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:

  1. od = OrderedDict()
  2. od['z'] = 1
  3. od['y'] = 2
  4. od['x'] = 3
  5. print(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回
  6. ['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}
  1. values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
  2. my_dict = {}
  3. for value in values:
  4. if value>66:
  5. if my_dict.has_key('k1'):
  6. my_dict['k1'].append(value)
  7. else:
  8. my_dict['k1'] = [value]
  9. else:
  10. if my_dict.has_key('k2'):
  11. my_dict['k2'].append(value)
  12. else:
  13. my_dict['k2'] = [value]

原生字典解决方法

  1. from collections import defaultdict
  2. values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
  3. my_dict = defaultdict(list) # 所有的value默认是list,这时keys还不存在,少了些判断的步骤
  4. for value in values:
  5. if value>66:
  6. my_dict['k1'].append(value)
  7. else:
  8. my_dict['k2'].append(value)

defaultdict字典解决方法

  1. 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,就可以用defaultdict
  2.  
  3. from collections import defaultdict
  4. dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
  5. dd['key1'] = 'abc'
  6. print(dd['key1']) # key1存在
  7. 'abc'
  8. print(dd['key2']) # key2不存在,返回默认值
  9. 'N/A'

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。

  1. c = Counter('abcdeabcdabcaba')      # 只能计算字符串
  2. print (c)
  3. 输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

二. 时间模块

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。

  1. #常用方法
  2. 1.time.sleep(secs)
  3. (线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
  4. 2.time.time()
  5. 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) -计算机看的: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)-给人看的: ‘1999-12-06’

  1. %y 两位数的年份表示(00-99
  2. %Y 四位数的年份表示(000-9999
  3. %m 月份(01-12
  4. %d 月内中的一天(0-31
  5. %H 24小时制小时数(0-23
  6. %I 12小时制小时数(01-12
  7. %M 分钟数(00=59
  8. %S 秒(00-59
  9. %a 本地简化星期名称
  10. %A 本地完整星期名称
  11. %b 本地简化的月份名称
  12. %B 本地完整的月份名称
  13. %c 本地相应的日期表示和时间表示
  14. %j 年内的一天(001-366
  15. %p 本地A.M.或P.M.的等价符
  16. %U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
  17. %w 星期(0-6),星期天为星期的开始
  18. %W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
  19. %x 本地相应的日期表示
  20. %X 本地相应的时间表示
  21. %Z 当前时区的名称
  22. %% %号本身

python中时间日期格式化符号

(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

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:

  1. #导入时间模块
  2. >>>import time
  3.  
  4. #时间戳
  5. >>>time.time()
  6. 1500875844.800804
  7.  
  8. #时间字符串
  9. >>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
  10. '2017-07-24 13:54:37'
  11. >>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
  12. '2017-07-24 13-55-04'
  13.  
  14. #时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
  15. time.localtime()
  16. time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
  17.           tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37,
  18. tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)
  1. 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

  1. #时间戳-->结构化时间
  2. #time.gmtime(时间戳) #UTC时间,与英国伦敦当地时间一致
  3. #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
  4. >>>time.gmtime(1500000000)
  5. time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
  6. >>>time.localtime(1500000000)
  7. time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
  8.  
  9. #结构化时间-->时间戳 
  10. #time.mktime(结构化时间)
  11. >>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
  12. >>>time.mktime(time_tuple)
  13. 1500000000.0
  1. #结构化时间-->字符串时间
  2. #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
  3. >>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
  4. '2017-07-24 14:55:36'
  5. >>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
  6. '2017-07-14'
  7.  
  8. #字符串时间-->结构化时间
  9. #time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
  10. >>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
  11. time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)
  12. >>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")
  13. 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)
  1. #结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
  2. #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
  3. >>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
  4. 'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
  5. >>>time.asctime()
  6. 'Mon Jul 24 15:18:33 2017'
  7.  
  8. #时间戳 --> %a %d %d %H:%M:%S %Y串
  9. #time.ctime(时间戳) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串
  10. >>>time.ctime()
  11. 'Mon Jul 24 15:19:07 2017'
  12. >>>time.ctime(1500000000)
  13. 'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
  1. import time
  2. true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
  3. time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
  4. dif_time=time_now-true_time
  5. struct_time=time.gmtime(dif_time)
  6. 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,
  7. struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
  8. struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))

计算时间差

三. random模块

  1. import random
  2. # 随机小数
  3. random.random() # 大于0且小于1之间的小数
  4. # 0.7664338663654585
  5. random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
  6. # 1.6270147180533838
  7. #恒富:发红包
  8.  
  9. # 随机整数
  10. random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数(包括5)
  11. random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数(不包括10)
  12.  
  13. # 随机选择一个返回
  14. random.choice([1,'',[4,5]]) # #1 或者 23 或者 [4,5]
  15. # 随机选择多个返回,返回的个数为函数的第二个参数
  16. random.sample([1,'',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
  17. # [[4, 5], '23']
  18.  
  19. # 打乱列表顺序
  20. item=[1,3,5,7,9]
  21. random.shuffle(item) # 打乱次序
  22. print(item())
  23. # [5, 1, 3, 7, 9]
  24. random.shuffle(item)
  25. print(item)
  26. # [5, 9, 7, 1, 3]
  1. import random
  2. def v_code():
  3. code = ''
  4. for i in range(5):
  5. num=random.randint(0,9)
  6. alf=chr(random.randint(65,90))
  7. add=random.choice([num,alf])
  8. code="".join([code,str(add)])
  9. return code
  10. print(v_code())

生成验证码

四. os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

  1. '''
  2. os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
  3. os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
  4. os.curdir 返回当前目录: ('.')
  5. os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名:('..')
  6. os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录
  7. 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
  8. os.mkdir('dirname') 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
  9. 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
  10. 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
  11. os.remove() 删除一个文件
  12. os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录
  13. os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息
  14. os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/"
  15. os.linesep 输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"
  16. os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
  17. os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
  18. os.system("bash command") 运行shell命令,直接显示
  19. os.popen("bash command).read() 运行shell命令,获取执行结果
  20. os.environ 获取系统环境变量
  21.  
  22. os.path
  23. 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。
  24. 即os.path.split(path)的第二个元素
  25. os.path.exists(path) 如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
  26. os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径,返回True
  27. os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
  28. os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
  29. 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
  30. os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
  31. os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
  32. os.path.getsize(path) 返回path的大小
  33. '''

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

  1. stat 结构:
  2.  
  3. st_mode: inode 保护模式
  4. st_ino: inode 节点号。
  5. st_dev: inode 驻留的设备。
  6. st_nlink: inode 的链接数。
  7. st_uid: 所有者的用户ID
  8. st_gid: 所有者的组ID
  9. 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。
  10. st_atime: 上次访问的时间。
  11. st_mtime: 最后一次修改的时间。
  12. 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)。
  13.  
  14. stat 结构

五. sys模块

sys模块是与python解释器交互的一个接口

  1. sys.argv 命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
  2. sys.exit(n) 退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
  3. sys.version 获取Python解释程序的版本信息
  4. sys.path 返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
  5. sys.platform 返回操作系统平台名称
  1. import sys
  2. # print(sys.platform) # win32
  3. # # sys.exit()
  4. # print(sys.version)
  5. #
  6. # print(sys.path) # 这个列表就是导入模块的时候引用的路径,且因为是列表,所以有先后顺序,故不能命名自己的文件为re.py等类似名字
  1. ret = sys.argv
  2. name = ret[1]
  3. pwd = [2]
  4. if name == 'KID' and pwd == '':
  5. print('登陆成功')
  6. else:
  7. print('错误的用户名或密码')
  8. sys.exit()
  9. print('你可以使用计算器了')

python学习之老男孩python全栈第九期_day019知识点总结——collections模块、时间模块、random模块、os模块、sys模块的更多相关文章

  1. python学习之老男孩python全栈第九期_day027知识点总结——反射、类的内置方法

    一. 反射 ''' # isinstance class A:pass class B(A):pass a = A() print(isinstance(a,A)) # 判断对象和类的关系 print ...

  2. python学习之老男孩python全栈第九期_day023知识点总结——类和对象命名空间、组合

    一. 类和对象命名空间类里 可以定义两种属性: 1. 静态属性 2. 动态属性 class Course: language = 'Chinese' def __init__(self, teache ...

  3. python学习之老男孩python全栈第九期_day020知识点总结——序列化模块、模块的导入和使用

    一. 序列化模块 # 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做序列化# 反序列化 --> 从字符串转换成数据类型的过程叫做反序列化# 序列 -- 字符串 # 什 ...

  4. python学习之老男孩python全栈第九期_day017知识点总结——初识递归、算法

    一. 递归函数 如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. 最大递归深度默认是997 -- python从内存角度出发做得限制(而不是程序真的报错),最大深度可以修改 def func(n ...

  5. python学习之老男孩python全栈第九期_day010知识点总结

    def qqxing(l = []): # 可变数据类型 l.append(1) print(l)qqxing() # [1]qqxing([]) # [1]qqxing() # [1, 1]qqxi ...

  6. python学习之老男孩python全栈第九期_day007知识点总结

    基础数据类型汇总 1. str 2. int 3. list 4. bool 5. dict (1) fromkeys Python 字典 fromkeys() 方法用于创建一个新的字典,并以可迭代对 ...

  7. python学习之老男孩python全栈第九期_day001知识点总结

    1. Python2与Python3的区别: Python2:源码不标准,混乱,重复代码太多: Python3:统一标准,去除重复代码. 编码方式: python2的默认编码方式为ASCII码:pyt ...

  8. python学习之老男孩python全栈第九期_day014知识点总结

    # 迭代器和生成器# 迭代器 # 双下方法:很少直接调用的方法,一般情况下,是通过其他语法触发的# 可迭代的 --> 可迭代协议:含有__iter__的方法( '__iter__' in dir ...

  9. python学习之老男孩python全栈第九期_day016知识点总结

    '''数据类型:intbool... 数据结构:dict (python独有的)listtuple (pytho独有的)setstr''' # reverse() 反转l = [1,2,3,4,5]l ...

随机推荐

  1. 推荐 9 个样式化组件的 React UI 库

    简评:喜欢 CSS in JS 吗?本文将介绍一些使用样式组件所构建的 React UI 库,相信你会很感兴趣的. 在 React 社区,对 UI 组件进行样式化的讨论逐步从 CSS 模块到内联 CS ...

  2. 深度解析CNN

    [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反 ...

  3. 浅析Postgres中的并发控制(Concurrency Control)与事务特性(下)

    上文我们讨论了PostgreSQL的MVCC相关的基础知识以及实现机制.关于PostgreSQL中的MVCC,我们只讲了元组可见性的问题,还剩下两个问题没讲.一个是"Lost Update& ...

  4. J2SE基本安装和java的环境变量

    J2SE基本安装和java的环境变量   1. 首先登录http://www.oracle.com,下载JDK(J2SE) JDK有很多版本其中JDK 1.0,1.1,1.2,1.3,1.4 1.5 ...

  5. Visual Studio性能计数器,负载测试结果分析- Part III

    对于一个多用户的应用程序,性能是非常重要的.性能不仅是执行的速度,它包括负载和并发方面.Visual Studio是可以用于性能测试的工具之一.Visual Studio Test版或Visual S ...

  6. ReactNative常用组件库 react-native-camera 相机

    通过react-native-camera调用原生相机,及自定义样式 GitHub地址: https://github.com/react-native-community/react-native- ...

  7. Web篇之JS性能优化

    首先,性能优化分好几个方面,本章我们从js方面来优化. 1:垃圾收集 日常中的某些情况下垃圾收集器无法回收无用变量,导致的一个结果就是——内存使用率不断增高,以下为对应的情况以及处理方法. ①对象相互 ...

  8. BiliBili, ACFun… And More!【递归算法】

    题源:http://acm.uestc.edu.cn/#/problem/show/3 题解: 题意:播放一段视频文件,有播放速度和缓冲速度两种,因为作者的癖好,播放前要缓冲几秒钟(这段时间不计算在总 ...

  9. hdu 3709 Balanced Number(平衡数)--数位dp

    Balanced Number Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) ...

  10. Selenium+Chrome+PhantomJS爬取淘宝美食

    搜索关键字 利用selenium驱动浏览器搜索有关键字,得到查询后的商品列表 分析页码并翻页 得到商品码数,模拟翻页,得到后续页面的商品列表 分析提取商品内容 利用PyQuery分析源码,解析得到商品 ...