一、标准库相关

1、操作系统相关接口

操作系统模块，及 os 模块，在引用该模块时，建议使用 " import os" 风格而非 " from os import * " 。这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。

>>> import os

>>> os.getcwd() # 返回当前的工作目录

'C:\\Python3。5'

>>> os.chdir('/server/accesslogs') # 修改当前的工作目录

>>> os.system('mkdir today') # 执行系统命令mkdir

在 os 这样的大型模块中，其内置的 dir( ) 和 help( ) 函数通常比较有用。

>>> import os

>>> dir(os)

>>> help(os)

针对日常的文件和目录管理任务，: mod:shutil 模块提供了一个易于使用的高级接口。

>>> import shutil

>>> shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')

>>> shutil.move('/chen/executables', 'installdir')

2、文件通配符

glob模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表。

>>> import glob

>>> glob.glob('*.py')

输出： ['primes.py', 'random.py', 'quote.py']

3、命令行参数

通用工具脚本经常调用命令行参数。这些命令行参数以链表形式存储于 sys 模块的argv变量。例如在命令行中执行 "python demo.py one two three"后可以得到以下输出结果。

>>> import sys

>>> print(sys.argv)

输出： ['demo.py', 'one', 'two', 'three']

4、错误输出重定向和程序终止

sys 还有 stdin，stdout 和 stderr 属性，即使在 stdout 被重定向时，后者也可以用于显示警告和错误信息。大多脚本的定向终止都使用 "sys.exit()"。

>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')

输出：Warning, log file not found starting a new one

5、字符串正则匹配

re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁、优化的解决方案。

>>> import re

>>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')

['foot', 'fell', 'fastest']

>>> re.sub( r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')

'cat in the hat'

如果只需要简单的功能，应该首先考虑字符串方法，因为它们非常简单，易于阅读和调试。

>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')

输出： 'tea for two'

6、数学库

math模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问。

>>> import math

>>> math.cos(math.pi / 4)

0.70710678118654757

>>> math.log(1024, 2)

10.0

random提供了生成随机数的工具。

>>> import random

>>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])

'apple'

>>> random.sample(range(100), 10) # sampling without replacement

[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]

>>> random.random() # random float

0.17970987693706186

>>> random.randrange(6) # random integer chosen from range(6)

7、访问互联网的模块

有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib 。

demo one:

>>> from urllib.request import urlopen

>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):

... # Decoding the binary data to text.

... line = line.decode('utf-8')

... # look for Eastern Time

... if 'EST' in line or 'EDT' in line:

... print(line)

<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST

demo two:

>>> import smtplib

>>> server = smtplib.SMTP('localhost')

>>> server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',

... """To: jcaesar@example.org

... From: soothsayer@example.org

...

... Beware the Ides of March.

... """)

>>> server.quit()

注意：第二个需要本地有一个在运行的邮件服务器。

8 、日期和时间

datetime模块为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。支持日期和时间算法的同时，实现的重点放在更有效的处理和格式化输出。

该模块还支持时区处理 :

>>>#dates are easily constructed and formatted

>>> from datetime import date

>>> now = date.today()

>>> now

datetime.date(2003, 12, 2)

>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")

'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'

>>> # dates support calendar arithmetic

>>> birthday = date(1964, 7, 31)

>>> age = now - birthday

>>> age.days

14368

9 、数据压缩

以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。

>>> import zlib

>>> s = b'witch which has which witches wrist watch'

>>> len(s)

>>> t = zlib.compress(s)

>>> len(t)

>>> zlib.decompress(t)

b'witch which has which witches wrist watch'

>>> zlib.crc32(s)

226805979

10 、性能度量

Python 提供了一个度量性能差异工具。例如，使用元组封装和拆封来交换元素看起来比使用传统的方法要快些, timeit 证明了现代的方法的确要快一些。

>>> from timeit import Timer

>>>Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()

0.57535828626024577

>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()

0.54962537085770791

注：相对于 timeit 的细粒度，:mod:profile 和 pstats 模块提供了针对更大代码块的时间度量工具。

11、测试模块

开发高质量软件的方法之一是为每一个函数开发测试代码，并且在开发过程中经常进行测试。而 doctest 模块提供了一个工具，扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。

测试构造如同简单的将它的输出结果剪切并粘贴到文档字符串中。通过用户提供的例子，它强化了文档，允许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致:

def average(values):

"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers.

>>> print(average([20, 30, 70]))

40.0

"""

return sum(values) / len(values)

import doctest

doctest.testmod() # 自动验证嵌入测试

unittest模块不像 doctest模块那么容易使用，不过它可以在一个独立的文件里提供一个更全面的测试集。

import unittest

class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):

def test_average(self):

self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)

self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)

self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])

self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)

# Calling from the command line invokes all tests

unittest.main()

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