对于python来说、一个模块就是一个文件-python常用模块

python常用模块

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，

模块的导入和使用

模块的导入应该在程序开始的地方更多相关内容 http://www.cnblogs.com/huchong/p/8321095.html

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：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)

>>> p.x

>>> p.y

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}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'):

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]from collections import defaultdict

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

my_dict = defaultdict(list)

for value in values:

if value>66:

my_dict['k1'].append(value)

else:

my_dict['k2'].append(value)

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：

例2

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。c = Counter('abcdeabcdabcaba')

print c

输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})其他详细内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html

2.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。#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)： "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 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）0tm_year（年）比如2011

1tm_mon（月）1 - 12

2tm_mday（日）1 - 31

3tm_hour（时）0 - 23

4tm_min（分）0 - 59

5tm_sec（秒）0 - 61

6tm_wday（weekday）0 - 6（0表示周日）

7tm_yday（一年中的第几天）1 - 366

8tm_isdst（是否是夏令时）默认为-1

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

>>>time.time()

1500875844.800804

#时间字符串

>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")

'2017-07-24 13:54:37'

>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")

'2017-07-24 13-55-04'

#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time

time.localtime()

time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,

tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37,

tm_wday=0, tm_yday=205, 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

>>>time.gmtime(1500000000)

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)

>>>time.localtime(1500000000)

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)

#结构化时间-->时间戳

#time.mktime(结构化时间)

>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)

>>>time.mktime(time_tuple)

1500000000.0#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

>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")

'2017-07-24 14:55:36'

>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))

'2017-07-14'

#字符串时间-->结构化时间

#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)

>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")

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)

>>>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

>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))

'Fri Jul 14 10:40:00 2017'

>>>time.asctime()

'Mon Jul 24 15:18:33 2017'

#%a %d %d %H:%M:%S %Y串 --> 结构化时间

#time.ctime(时间戳) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串

>>>time.ctime()

'Mon Jul 24 15:19:07 2017'

>>>time.ctime(1500000000)

'Fri Jul 14 10:40:00 2017'

3.random模块>>> import random

#随机小数

>>> random.random() # 大于0且小于1之间的小数

0.7664338663654585

>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数

1.6270147180533838

#随机整数

>>> random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数（首尾兼顾）

>>> random.randrange(1,10,2) # （随机取1,3,5,7,9，即使步长为1也取不到10，因为顾头不顾尾）（顾头不顾尾，第三位是步长，）

#随机选择一个返回

>>> random.choice([1,'23',[4,5]]) # #1或者23或者[4,5]

#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数

>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合（一次任意选取两个元素返回，不是任意选取两次组成一个列表，所以这样选取的两个元素不会重复）

[[4, 5], '23']

#打乱列表顺序

>>> item=[1,3,5,7,9]

>>> random.shuffle(item) # 打乱次序

>>> item

[5, 1, 3, 7, 9]

>>> random.shuffle(item)

>>> item

[5, 9, 7, 1, 3]

练习：生成随机验证码import random

def v_code():

code = ''

for i in range(5):

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())

4.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)

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

5.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" ",Linux下为" "

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) 运行shell命令，获取执行结果

os.environ 获取系统环境变量

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）。

6.序列化模块

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做序列化。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)

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、使程序更具维护性。

json

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、loadimport 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) # {"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) # {'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) # [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]

list_dic2 = json.loads(str_dic)

print(type(list_dic2),list_dic2) # [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]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)

pickle

json & pickle 模块

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_time.tm_year)

这时候机智的你又要说了，既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？

这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。

如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。

但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～

所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块

但如果出于某种原因你不得不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，那么就可以使用pickle

shelve

shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。

shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。import shelve

f = shelve.open('shelve_file')

f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'} #直接对文件句柄操作，就可以存入数据

f.close()

import shelve

f1 = shelve.open('shelve_file')

existing = f1['key'] #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错

f1.close()

print(existing)

这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DBimport shelve

f = shelve.open('shelve_file', flag='r')

existing = f['key']

f.close()

print(existing)

由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。import shelve

f1 = shelve.open('shelve_file')

print(f1['key'])

f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'

f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)

print(f2['key'])

f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'

f2.close()

writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加的透明了；但这种方式并不是所有的情况下都需要，首先，使用writeback以后，shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗，并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB，这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了，哪些对象没有修改，因此所有的对象都会被写入。

7.re模块和正则表达式，hashlib模块，configparser模块，logging模块

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