python常用类库_Python常用库

Python常用库

一、time：时间处理模块

import time

1.time.time()

time time() 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。

import time

print(time.time())

运行结果

2.datetime.datetime()

import datetime

class datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)

MINYEAR <= year <= MAXYEAR

1 <= month <= 12

1 <= day <= number of days in the given month and year

0 <= hour < 24

0 <= minute < 60

0 <= second < 60

0 <= microsecond < 1000000

这是datetime.datetime参数的取值范围，如果设定的值超过这个范围，那么就会抛出ValueError异常。

其中year，month，day是必须参数。

3.strftime() 和 strptime()

由datetime转换成字符串：datetime.strftime()

由字符串转换成datetime：datetime.datetime.strptime()

二、目录操作模块

1.获取当前工作目录

import sys

print(sys.path[0])

2.获取执行命令的位置

import os

print(os.getcwd())

3.路径拼接

import os

os.path.join('/Users/pangao', 'test.txt')

# /Users/pangao/test.txt'

4.路径拆分

os.path.split() 函数：拆分路径

import os

os.path.split('/Users/pangao/test.txt')

# ('/Users/pangao/', 'test.txt')

os.path.splitext()函数：直接获取文件扩展名

import os

os.path.splitext('/Users/pangao/test.txt')

# ('/Users/pangao/test', '.txt')

5.文件重命名

import os

os.rename('test.txt', 'test.py') #重命名

6.删除文件

import os

os.remove('test.txt') #删除

7.复制文件

import shutil

shutil.copyfile('test.txt', 'test.py')

8.遍历文件夹下的文件

方法1

import os

for filename in os.listdir('./'):

print(filename)

方法2

import glob

for filename in glob.glob('*.py'):

print(filename)

方法3

import os

for fpathe, dirs, fs in os.walk('./'):

print(fpathe)

print(dirs)

print(fs)

for f in fs:

print(os.path.join(fpathe, f))

9.判断文件是否存在

import os

os.path.isfile('test.txt') # 如果不存在就返回False

10.判断目录是否存在

import os

os.path.exists(directory) #如果目录不存在就返回False

三、random：伪随机数生成器

1.导入库

import random

2.随机整数

from random import randint

randint(a,b)

返回随机整数 N, N满足 a <= N <= b。

四、collections模块

该模块实现了专门的容器数据类型，为Python的通用内置容器提供了替代方案。以下几种类型用的很多：

defaultdict (dict子类调用工厂函数来提供缺失值)

Counter (用于计算可哈希对象的dict子类)

deque (类似于列表的容器，可以从两端操作)

namedtuple (用于创建具有命名字段的tuple子类的工厂函数)

OrderedDict (记录输入顺序的dict)

1.defaultdict

2.Counter：计数器

(1)导入库

from collections import Counter

(2)Counter类创建

# 创建一个空的Counter类

c = Counter()

# 从一个可迭代对象（list、tuple、dict、字符串等）创建

c = Counter(iterable)

(3)计数器键值对的增删查

计数值的访问

c["计数键"]

计数器的更新

# 使用另一个可迭代对象更新

c.update(iterable)

计数键的删除

del c["计数键"]

(4)计数器常用操作

elements()

返回一个迭代器，每个元素重复计数的个数。元素顺序是任意的。如果一个元素的计数小于1， elements() 就会忽略它。

most_common([n])

返回一个列表，提供 n 个频率最高的元素和计数。如果没提供 n ，或者是 None ， most_common() 返回计数器中的所有元素。相等个数的元素顺序随机。

subtract([iterable-or-mapping])

从迭代对象或映射对象减去元素。像 dict.update() 但是是减去，而不是替换。输入和输出都可以是0或者负数。

示例：

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-1个元素

c += Counter() # 移除0和负值

3.deque

4.namedtuple

5.OrderedDict

五、jieba：中文分词（第三方库）

1.导入库

import jieba

2.分词

1.cut

cut(sentence, cut_all=False, HMM=True)

sentence:需要分词的字符串

cut_all:用来控制是否采用全模式

HMM:用来控制是否使用 HMM 模型

2.lcut

lcut(需要分词的字符串)

lcut(*args, **kwargs)

直接返回分词结果列表。

六、WordCloud：词云可视化（第三方库）

import wordcloud

cy = wordcloud.WordCloud() # 生成词云对象

cy.generate("wordcloud by Python") # 加载词云文本

cy.to_file("wordcloud.png") # 输出词云文件

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