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一、常用内置模块

1、datetime

Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间

time.time():获取当前时间戳的函数

时间戳：以自从1970年1月1日午夜(历元)到此时此刻的秒数

1、获取当前时间戳

import time

nowtime = time.time()

print(nowtime)

输出：

1607673559.0851624

2、获取当前日期和时间

datetime模块包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类

import time

from datetime import datetime

times = datetime.now()

print(times)

print(type(times))

输出：

2020-12-11 16:45:44.246725

3、获取指定日期和时间

指定某个日期和时间，我们直接用参数构造一个datetime

import time

from datetime import datetime

ktime = datetime(2020,12,11,16,50,49)

print(ktime)

输出：

2020-12-11 16:50:49

4、datetime与timestamp的互相转换

全球的timestamp是完全确定的

把datetime转换为timestamp

datetime类型转换为timestamp调用timestamp()方法

某些编程语言(如Java和JavaScript)的timestamp使用整数表示毫秒数，这种情况下只需要把timestamp除以1000就得到Python的浮点表示方法

import time

from datetime import datetime

dt = datetime(2020,12,11,17,00,26,56)

print(dt.timestamp())

输出：

1607677226.000056

把datetime转换为timestamp

timestamp转换为datetime，使用datetime提供的fromtimestamp()方法

from datetime import datetime

t = 1429417200.0

print(datetime.fromtimestamp(t))

输出：

2015-04-19 12:20:00

timestamp也可以直接被转换到UTC标准时区的时间：

from datetime import datetime

t = 1429417200.0

print(datetime.fromtimestamp(t)) # 本地时间

2015-04-19 12:20:00

print(datetime.utcfromtimestamp(t)) # UTC时间

2015-04-19 04:20:00

5、str与datetime的互相转换

str转换为datetime

用户输入的日期和时间是字符串，处理日期和时间，首先必须把str转换为datetime，通过datetime.strptime()实现，日期和时间的格式化字符串

字符串’%Y-%m-%d %H:%M:%S’规定了日期和时间部分的格式

import time

from datetime import datetime

cday = datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

print(cday)

输出：

2015-06-01 18:19:59

datetime转换为str

datetime转换为str是通过strftime()实现

import time

from datetime import datetime

now = datetime.now()

print(now.strftime('%a, %b, %d, %H:%M'))

输出：

Sat, Dec, 12, 15:24

6、datetime加减

datetime的加减就是对日期和时间向前或向后计算的到新的datetime

datetime加减可以直接用+和-运算

import datetime

today = datetime.date.today()

print(today)

tomorrow = today + datetime.timedelta(days=1)

print(tomorrow)

输出：

2020-12-12

2020-12-13

from datetime import datetime, timedelta

now = datetime.now()

print(now)

renow = now - timedelta(hours=18)

print(renow)

输出：

2020-12-12 16:31:05.391746

2020-12-11 22:31:05.391746

7、本地时间装换为UTC时间

UTC时间指UTC+0:00时区的时间

datetime类型有一个时区属性tzinfo，默认为None导致无法区分这个datetime是哪个时区，可以给datetime加上时区

from datetime import datetime, timedelta, timezone

tz_utc_5 = timezone(timedelta(hours=5)) #创建时区UTC+5

now = datetime.now()

print(now)

dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_5)

print(dt)

输出：

2020-12-12 16:58:16.337391

2020-12-12 16:58:16.337391+05:00

8、时区转换

时区转换的关键在于，拿到一个datetime时，要获知其正确的时区，然后强制设置时区

用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区

from datetime import datetime, timedelta, timezone

utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)

print(utc_dt)

bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))

print(bj_dt)

2、collections

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类

1、namedtuple函数

namedtuple函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，规定了tuple元素的个数，可以用属性引用tuple的某个元素

namedtuple定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，根据属性来引用，使用十分方便

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('point',['x', 'y'])

p = Point(1, 2)

print(p.x)

print(p.y)

print(isinstance(p, Point))

print(isinstance(p, tuple))

输出：

1

2

True

True

2、deque双向列表

deque可以实现快速的删除和插入，适合队列和栈

list虽然按照索引查找很快，但是由于list是线性存储，删除和插入时很慢

deque实现list的append()和pop()，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以往头部添加和删除数据了

from collections import deque

q = deque(['a', 'b', 'c'])

q.append('x')

q.appendleft('y')

print(q)

输出：

deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

3、defaultdict

正常访问dict的key，当没有该访问的key时会报错，这是用defaultdict就可以返回一个特定的值

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入

from collections import defaultdict

dd = defaultdict(lambda : 'A/N')

dd['key1'] = 'abc'

print(dd['key1'])

print(dd['key2'])

输出：

abc

A/N

4、OrderedDict

dict的key是无序的，在迭代dict时并不知道其顺序，可以用OrderedDict保持其顺序

OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序

from collections import OrderedDict

d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

print(d)

od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

print(od)

od['z'] = 1

od['y'] = 2

od['x'] = 3

print(list(od.keys())) # 按照插入的Key的顺序返回

输出：

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

['a', 'b', 'c', 'z', 'y', 'x']

OrderedDict可以实现一个FIFO(先进先出)的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key

from collections import OrderedDict

class LastUpdateOrderedDict(OrderedDict):

def __init__(self, capacity):

super(LastUpdateOrderedDict, self).__init__()

self._capacity = capacity

def __setitem__(self, key, value):

containsKey = 1 if key in self else 0

if len(self) - containsKey >= self._capacity:

last = self.popitem(last=False)

print('remove:',last)

if containsKey:

del self[key]

print('set:', (key, value))

else:

print('add:', (key, value))

OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

5、ChainMap

ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict

ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找

查找user和color这两个参数

from collections import ChainMap

import os, argparse

# 构造缺省参数:

defaults = {

'color': 'red',

'user': 'guest'

}

# 构造命令行参数:

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('-u', '--user')

parser.add_argument('-c', '--color')

namespace = parser.parse_args()

command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }

# 组合成ChainMap:

combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印参数:

print('color=%s' % combined['color'])

print('user=%s' % combined['user'])

输出：

(base) F:\pycharm\project>python test.py

color=red

user=guest

(base) F:\pycharm\project>python test.py -u yang

color=red

user=yang

(base) F:\pycharm\project>python test.py -u yang -c yellow

color=yellow

user=yang

6、counter

简单的计数器

counter是一个dict

from collections import Counter

c = Counter()

for ch in 'programming':

c[ch] = c[ch]+1

print(c)

c.update('hello')

print(c)

输出：

Counter({'r': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'p': 1, 'o': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1})

Counter({'r': 2, 'o': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'l': 2, 'p': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1, 'h': 1, 'e': 1})

3、base64方法

Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法，是一种最常见的二进制编码方法

一个包含64个字符的数组

对二进制数据进行处理，每3个字节一组，一共是3x8=24bit，划为4组，每组正好6个bit

得到4个数字作为索引，然后查表，获得相应的4个字符，就是编码后的字符串

Python内置的base64可以直接进行base64的编解码

import base64

print(base64.b64encode(b'binary\x00string'))

输出：

b'YmluYXJ5AHN0cmluZw=='

标准的Base64编码可能出现字符+和/，URL中不能直接作为参数，有一种"url

safe"的base64编码，就是把字符+和/分别变成-和_

import base64

print(base64.b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff'))

输出：

b'abcd++//'

import base64

print(base64.urlsafe_b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff'))

输出：

b'abcd--__'

>

Base64是通过查表的编码方法，不能用于加密，即使使用自定义的编码表也不行

Base64适用于小段内容的编码，比如数字证书签名、Cookie的内容等

由于=字符可能出现在Base64编码中，=用在URL、Cookie里面会造成歧义，很多Base64编码后会把=去掉

Base64是把3个字节变为4个字节，Base64编码的长度永远是4的倍数，需要加上=把Base64字符串的长度变为4的倍数，才能正常解码

4、struct

Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换

struct的pack函数把任意数据类型变成bytes

表示字节顺序是big-endian，也就是网络序，I表示4字节无符号整数

import struct

print(struct.pack('>I', 10240099))

输出：

b'\x00\x9c@c'

unpack把bytes变成相应的数据类型

import struct

struct.unpack('>IH', b'\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80')

输出：

(4042322160, 32896)

5、hashlib摘要算法

Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等

摘要算法又称哈希算法、散列算法：它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示)

摘要函数为单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难

摘要算法MD5

MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示

import hashlib

md5 = hashlib.md5()

md5.update('how to use md5 in python hashlib?'.encode('utf-8'))

print(md5.hexdigest())

print(len(md5.hexdigest()))

输出：

d26a53750bc40b38b65a520292f69306

32

摘要算法SHA1

SHA1的结果是160 bit字节，通常用一个40位的16进制字符串

import hashlib

sha1 = hashlib.sha1()

sha1.update('how to use sha1 in '.encode('utf-8'))

sha1.update('python hashlib?'.encode('utf-8'))

print(sha1.hexdigest())

输出：

2c76b57293ce30acef38d98f6046927161b46a44

6、itertools

Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数

itertools提供的几个“无限”迭代器

import itertools

natuals = itertools.count(1)

for n in natuals:

print(n)

输出：

...

1

2

3

...

cycle()会把传入的一个序列无限重复下去

import itertools

cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种

for c in cs:

print(c)

输出：

...

'A'

'B'

'C'

'A'

'B'

'C'

...

repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数

import itertools

ns = itertools.repeat('A', 3)

for n in ns:

print(n)

输出：

A

A

A

chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器

import itertools

for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):

print(c)

输出：

A

B

C

X

Y

Z

groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起

import itertools

for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):

print(key, list(group))

输出：

A ['A', 'A', 'A']

B ['B', 'B', 'B']

C ['C', 'C']

A ['A', 'A', 'A']

挑选规则是通过函数完成，作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组，函数返回值作为组的key，忽略大小写分组，可以让元素’A’和’a’都返回相同的key

import itertools

for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):

print(key, list(group))

输出：

A ['A', 'a', 'a']

B ['B', 'B', 'b']

C ['c', 'C']

A ['A', 'A', 'a']

二、常用外置模块

1、requests

Python第三方库requests比python的内置库urllib处理URL资源更方便

1、使用requests

GET访问一个页面

当获取的首页乱码时，可以用encoding/content设置解码方式

import requests

r = requests.get('https://www.baidu.com/')

#用encoding解码获取的内容

r.encoding='utf-8'  #设置编码方式

print(r.encoding)   #检测编码方式

print(r.status_code) #状态码判断请求是否成功

print(r.text)   #文本内容

print(r.url)    #实际请求的url

#用content解码获取的内容

r.content.decode()    #用content获得bytes对象并用decode解码

print(r.text)

可以用来判断请求是否成功

assert response.status_code==(num)

查看请求的响应头以及相应的url

import requests

response = requests.get('https://www.sina.com')

print(response.headers)

print(response.request.url)

print(response.url)

可以构造正确的headers头部，来请求网页得到完整的页面内容

import requests

headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'}

response = requests.get('https://www.baidu.com',headers = headers)

print(response.headers)

print(response.content.decode())

在requests中的response.requests.url的返回结果中存在url编码，需要url解码

import requests

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'}

p = {'wd':'耐克'}

url_tem = 'https://www.baidu.com/s?'

r = requests.get(url_tem,headers = headers, params = p)

print(r.status_code)

print(r.request.url)    #返回结果存在url编码

print(r.content)

print(r.text)

爬取耐克百度贴吧的网页信息，并保存到本地

import requests

class TiebaSpider:

def __init__(self,tiebaname):

self.tiebaname = tiebaname

self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'}

self.url_temp = 'https://tieba.baidu.com/f?kw='+tiebaname+'&ie=utf-8&pn={}'

def get_url_list(self):

url_list =[]

for i in range(1000):

url_list.append(self.url_temp.format(i*50))

return url_list

def parse_url(self,url):

response = requests.get(url,headers = self.headers)

return response.content.decode()

def html_save(self,html_str,pagename):

file_path = '{}第{}页.html'.format(self.tiebaname,pagename)

with open(file_path,'w',encoding='utf-8') as f:

f.write(html_str)

def run(self):

get_list = self.get_url_list()

for url in get_list:

html_str = self.parse_url(url)

pagename = get_list.index(url)+1

save = self.html_save(html_str,pagename)

if __name__ == '__main__':

tieba_spaider = TiebaSpider('耐克')

tieba_spaider.run()

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