python——模块

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2024-09-29 21:11:39 220人阅读

一、导入模块

Python之所以应用越来越广泛，在一定程度上也依赖于其为程序员提供了大量的模块以供使用，如果想要使用模块，则需要导入。导入模块有一下几种方法：

1 import module
2 from module.xx.xx import xx
3 from module.xx.xx import xx as rename 
4 from module.xx.xx import *

导入模块其实就是告诉Python解释器去解释那个py文件

导入一个py文件，解释器解释该py文件
导入一个包，解释器解释该包下的 __init__.py 文件【py2.7】

那么问题来了，导入模块时是根据那个路径作为基准来进行的呢？即：sys.path

如果sys.path路径列表没有你想要的路径，可以通过 sys.path.append(‘路径‘) 添加。

import sys
import os
project_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(project_path)

二、安装第三方模块

方法一：软件安装（pip）

1. python2自带pip，python3自带pip3，可以在python安装目录下找到。

2. 添加环境变量。

3. 打开终端，输入 pip3 install [模块名]自动下载安装。

方法二：源码安装

1. 下载模块的源码安装包到本地，解压。

2. 在解压出来的文件中找到setup.py 文件，使用命令行进入此文件目录

3. 执行 python setup.py install 完成源码安装

三、常用模块

1. sys

用于提供对Python解释器相关的操作：

常用操作

实例：进度百分比

2. os

常用操作

3. 序列化

Python中用于序列化的两个模块

json 用于【字符串】和【python基本数据类型】间进行转换
pickle 用于【python特有的类型】和【python基本数据类型】间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load（常用带s的方法）

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load（常用带s的方法）

# json

json.loads() # 将字符串转换成python基本数据类型

注意：字符串里数据类型里的字符串必须使用双引号，因为在其他语言中，单引号不一定代表字符串

特殊：元组不能转换，因为不属于通用数据类型
import json
n = ‘(11,22,33,"alex")‘
s = json.loads(n)
print(s)

json.dumps() # 将python的基本数据类型（包括元组）转换成字符串

4. XML

XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，XML文件格式如下：

<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2023</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor direction="E" name="Austria" />
        <neighbor direction="W" name="Switzerland" />
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2026</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor direction="N" name="Malaysia" />
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2026</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor direction="W" name="Costa Rica" />
        <neighbor direction="E" name="Colombia" />
    </country>
</data>

A. 解析XML

方法一：利用ElementTree.XML将字符串解析成xml对象

from xml.etree import ElementTree as ET

# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open(‘xo.xml‘, ‘r‘).read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)


方法二：利用ElementTree.parse将文件直接解析成xml对象

from xml.etree import ElementTree as ET

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

B. 操作XML

节点功能一览

由于每个节点都具有以上的方法，并且在上一步骤中解析时均得到了root（xml文件的根节点），so 可以利用以上方法进行操作xml文件。

a. 遍历XML文档的所有内容

# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历XML文档的第二层
for child in root:
    # 第二层节点的标签名称和标签属性
    print(child.tag, child.attrib)
    # 遍历XML文档的第三层
    for i in child:
        # 第三层节点的标签名称和内容
        print(i.tag,i.text)

b、遍历XML中指定的节点

# 顶层标签
print(root.tag)


# 遍历XML中所有的year节点
for node in root.iter(‘year‘):
    # 节点的标签名称和内容
    print(node.tag, node.text)

c、修改节点内容

由于修改的节点时，均是在内存中进行，其不会影响文件中的内容。所以，如果想要修改，则需要重新将内存中的内容写到文件。

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############

# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open(‘xo.xml‘, ‘r‘).read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter(‘year‘):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set(‘name‘, ‘alex‘)
    node.set(‘age‘, ‘18‘)
    # 删除属性
    del node.attrib[‘name‘]


############ 保存文件 ############
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding=‘utf-8‘)

解析字符串方式，修改，保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter(‘year‘):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set(‘name‘, ‘alex‘)
    node.set(‘age‘, ‘18‘)
    # 删除属性
    del node.attrib[‘name‘]


############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding=‘utf-8‘)

解析文件方式，修改，保存

d、删除节点

解析字符串方式打开，删除，保存

解析文件方式打开，删除，保存

C. 创建XML文档

创建方式（一）

创建方式（二）

创建方式（三）

由于原生保存的XML时默认无缩进，如果想要设置缩进的话，需要修改保存方式：

from xml.etree import ElementTree as ET
from xml.dom import minidom


def prettify(elem):
    """将节点转换成字符串，并添加缩进。
    """
    rough_string = ET.tostring(elem, ‘utf-8‘)
    reparsed = minidom.parseString(rough_string)
    return reparsed.toprettyxml(indent="\t")

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建大儿子
# son1 = ET.Element(‘son‘, {‘name‘: ‘儿1‘})
son1 = root.makeelement(‘son‘, {‘name‘: ‘儿1‘})
# 创建小儿子
# son2 = ET.Element(‘son‘, {"name": ‘儿2‘})
son2 = root.makeelement(‘son‘, {"name": ‘儿2‘})

# 在大儿子中创建两个孙子
# grandson1 = ET.Element(‘grandson‘, {‘name‘: ‘儿11‘})
grandson1 = son1.makeelement(‘grandson‘, {‘name‘: ‘儿11‘})
# grandson2 = ET.Element(‘grandson‘, {‘name‘: ‘儿12‘})
grandson2 = son1.makeelement(‘grandson‘, {‘name‘: ‘儿12‘})

son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)


raw_str = prettify(root)

f = open("xxxoo.xml",‘w‘,encoding=‘utf-8‘)
f.write(raw_str)
f.close()

D. 命名空间

View Code

详细介绍，猛击这里

5. requests

使用模块

GET请求

POST请求

其他请求

更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

http://blog.csdn.net/shanzhizi/article/details/50903748

Http请求和XML实例

实例：检测QQ账号是否在线

实例：查看火车停靠信息

6、random

import random
 
print(random.random())
print(random.randint(1, 2))
print(random.randrange(1, 10))

import random
checkcode = ‘‘
for i in range(4):
    current = random.randrange(0,4)
    if current != i:
        temp = chr(random.randint(65,90))
    else:
        temp = random.randint(0,9)
    checkcode += str(temp)
print checkcode

随机验证码

7、configparser

configparser用于处理特定格式的文件，其本质上是利用open来操作文件。

指定格式

1、获取所有节点

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘xxxooo‘, encoding=‘utf-8‘)

ret = config.sections()

print(ret)

2、获取指定节点下所有的键值对

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘xxxooo‘, encoding=‘utf-8‘)

ret = config.items(‘section1‘)

print(ret)

3、获取指定节点下所有的建

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘xxxooo‘, encoding=‘utf-8‘)

ret = config.options(‘section1‘)

print(ret)

4、获取指定节点下指定key的值

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘xxxooo‘, encoding=‘utf-8‘)

v = config.get(‘section1‘, ‘k1‘)

# v = config.getint(‘section1‘, ‘k1‘)

# v = config.getfloat(‘section1‘, ‘k1‘)

# v = config.getboolean(‘section1‘, ‘k1‘)

print(v)

5、检查、删除、添加节点

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘xxxooo‘, encoding=‘utf-8‘)

# 检查

has_sec = config.has_section(‘section1‘)

print(has_sec)

# 添加节点

config.add_section("SEC_1")

config.write(open(‘xxxooo‘, ‘w‘))

# 删除节点

config.remove_section("SEC_1")

config.write(open(‘xxxooo‘, ‘w‘))

6、检查、删除、设置指定组内的键值对

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘xxxooo‘, encoding=‘utf-8‘)

# 检查

has_opt = config.has_option(‘section1‘, ‘k1‘)

print(has_opt)

# 删除

config.remove_option(‘section1‘, ‘k1‘)

config.write(open(‘xxxooo‘, ‘w‘))

# 设置

config.set(‘section1‘, ‘k10‘, "123")

config.write(open(‘xxxooo‘, ‘w‘))

8、logging（日志）

import logging
  
  
logging.basicConfig(filename=‘log.log‘,
                    format=‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s‘,
                    datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,
                    level=10)
  
logging.debug(‘debug‘)
logging.info(‘info‘)
logging.warning(‘warning‘)
logging.error(‘error‘)
logging.critical(‘critical‘)
logging.log(10,‘log‘)

日志等级：　

CRITICAL = 50
FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30
WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0

注：只有【当前写等级】大于【日志等级】时，日志文件才被记录。

日志记录格式：

技术分享

2、多文件日志

对于上述记录日志的功能，只能将日志记录在单文件中，如果想要设置多个日志文件，logging.basicConfig将无法完成，需要自定义文件和日志操作对象。

日志一

日志（二）

如上述创建的两个日志对象

当使用【logger1】写日志时，会将相应的内容写入 l1_1.log 和 l1_2.log 文件中
当使用【logger2】写日志时，会将相应的内容写入 l2_1.log 文件中

9、系统命令（subprocess）

call

执行命令，返回状态码

1 2	`ret` `=` `subprocess.call(["ls",` `"-l"], shell=False)` `ret` `=` `subprocess.call("ls -l", shell=True)`

check_call

执行命令，如果执行状态码是 0 ，则返回0，否则抛异常

1 2	`subprocess.check_call(["ls",` `"-l"])` `subprocess.check_call("exit 1", shell=True)`

check_output

执行命令，如果状态码是 0 ，则返回执行结果，否则抛异常

1 2	`subprocess.check_output(["echo",` `"Hello World!"])` `subprocess.check_output("exit 1", shell=True)`

subprocess.Popen(...)

用于执行复杂的系统命令

参数：

args：shell命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
bufsize：指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他缓冲区大小,负值系统缓冲
stdin, stdout, stderr：分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
preexec_fn：只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用
close_sfs：在windows平台下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。
所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
shell：同上
cwd：用于设置子进程的当前目录
env：用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
universal_newlines：不同系统的换行符不同，True -> 同意使用 \n
startupinfo与createionflags只在windows下有效
将被传递给底层的CreateProcess()函数，用于设置子进程的一些属性，如：主窗口的外观，进程的优先级等等

普通命令

终端输入的命令分为两种：

输入即可得到输出，如：ifconfig
输入进行某环境，依赖再输入，如：python

import subprocess

obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)
obj.stdin.write("print(1)\n")
obj.stdin.write("print(2)")
obj.stdin.close()

cmd_out = obj.stdout.read()
obj.stdout.close()
cmd_error = obj.stderr.read()
obj.stderr.close()

print(cmd_out)
print(cmd_error)

View Code

10、shutil（文件处理、解压缩）

高级的文件、文件夹、压缩包处理模块

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中

import shutil

shutil.copyfileobj(open(‘old.xml‘,‘r‘), open(‘new.xml‘, ‘w‘))

shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件

1	`shutil.copyfile(‘f1.log‘,` `‘f2.log‘)`

shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

1	`shutil.copymode(‘f1.log‘,` `‘f2.log‘)`

shutil.copystat(src, dst)
仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

1	`shutil.copystat(‘f1.log‘,` `‘f2.log‘)`

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

import shutil

shutil.copy(‘f1.log‘, ‘f2.log‘)

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

import shutil

shutil.copy2(‘f1.log‘, ‘f2.log‘)

shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件夹

import shutil

shutil.copytree(‘folder1‘, ‘folder2‘, ignore=shutil.ignore_patterns(‘*.pyc‘, ‘tmp*‘))

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shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, one rror]])
递归的去删除文件

import shutil

shutil.rmtree(‘folder1‘)

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

import shutil

shutil.move(‘folder1‘, ‘folder3‘)

shutil.make_archive(base_name, format,...)

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

base_name：压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如：www =>保存至当前路径
如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/
format：压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
root_dir：要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
owner：用户，默认当前用户
group：组，默认当前组
logger：用于记录日志，通常是logging.Logger对象

#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", ‘gztar‘, root_dir=‘/Users/wupeiqi/Downloads/test‘)
  
  
#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置 /Users/wupeiqi/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/Users/wupeiqi/wwwwwwwwww", ‘gztar‘, root_dir=‘/Users/wupeiqi/Downloads/test‘)

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：

zipfile解压缩

tarfile解压缩

11、time

时间相关的操作，时间有三种表示方式：

时间戳 1970年1月1日之后的秒，即：time.time()
格式化的字符串 2014-11-11 11:11，即：time.strftime(‘%Y-%m-%d‘)
结构化时间元组包含了：年、日、星期等... time.struct_time 即：time.localtime()

print time.time()
print time.mktime(time.localtime())
   
print time.gmtime()    #可加时间戳参数
print time.localtime() #可加时间戳参数
print time.strptime(‘2014-11-11‘, ‘%Y-%m-%d‘)
   
print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘) #默认当前时间
print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘,time.localtime()) #默认当前时间
print time.asctime()
print time.asctime(time.localtime())
print time.ctime(time.time())
   
import datetime
‘‘‘
datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day
datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond
datetime.datetime：表示日期时间
datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度
timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])
strftime("%Y-%m-%d")
‘‘‘
import datetime
print datetime.datetime.now()
print datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5)

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python——模块

一、导入模块

二、安装第三方模块

方法一：软件安装（pip）

方法二：源码安装

三、常用模块

1. sys

2. os

3. 序列化

4. XML

5. requests

使用模块

Http请求和XML实例

6、random

7、configparser

8、logging（日志）

9、系统命令（subprocess）

10、shutil（文件处理、解压缩）

11、time

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