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python之路第五天

本周的主要学习内容是摸快,包括模块的使用,模块中个种方法的使用。

模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合。 

类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。

模块的定义:
用来从逻辑上组织python代码,本质是.py结尾的python的文件
包的定义:
用来从逻辑上组织模块
本质就是一个文件夹,必须带有一个__init__.py的文件
导入包的本质就是执行该包下的__init__.py文件。
导入的方式:
import 模块名 import的本质是搜索路径和路径搜索
from xxx import *
from import 和 import 区别:
from import logger as logger_houyafan # 将导入的名字换个名字 防止冲突调用
导入的模块 实际上就是将模块运行一遍 结果传给模块的变量名
可以只解释函数中的某一个变量 或 值
from 方法名 import 变量,方法 直接用就可以 不需要在加调用的名

一、time和datetime模块
time的模块主要注意时间格式的各种切换
time.time()是获取的unix时间戳
time.loccaltime() 返回的是struct_time的一个元组
变成日期格式的化可以使用
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime())
相反的将和石化的时间通过strptime转换为元组
time.strptime()
import time,datetime# 1970 年到 现在print(time.time()) # unix时间戳time.localtime() #print(time.timezone) # 标准时间相差的时间 时间是秒time.sleep(2) # 睡两秒time.gmtime()#  传一个时间戳  返回一个元组的时间  默认不传获取 获取utc的时间 与现在时间相差8小时time.localtime()# 转换一个元组 时间日期 可以unix时间转换成元组 utc+8# 取struct_time 中的值x=time.localtime()print(x.tm_year) # 增加tm来获取# mktime(x)s将 元组的时间 转换为 秒的形式print(time.mktime(x))# strftime() 格式化时间 随心所欲print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",x))time1=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",x)# strptime  将格式化的时间转为元组print(time.strptime(time1,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")) # 将格式化的时间 转为元组# 将当前的时间转为 格式化的时间  可以直接传入struct_time(tuple)time.asctime()# ctime  传入时间戳 于 asctime转出来的样式相同  接受参数不同 ctime是字符串time.ctime()# datetimedatetime.datetime().now()# 年月日分十秒 格式化的时间datetime.datetime().now()+datetime.timedelta(3) # 当前时间加三天的时间 可以获取未来 以前的以前

二、random模块

随机模块,作用是生成随机数,或根据要求随机一定范围内的数或字符或浮点数等

 

random.random() # 随机浮点数的值    random.randint(1,3)# 随机整数  前后都能取到 1 2 3    random.randrange(3) # 顾头不顾尾 值的随机只有0 1 2      random.choice(abcd)# 放入的是序列  可以传入字符串、列表  随机字符 随机取值
    random.sample(hello,2)# 随机取数列的两位 

  random.uniform(
1,3) # 增加区间 随机1到三

random.shuffle()
# 洗牌功能 list打乱顺序

 

三、os模块

 

提供对操作系统进行调用的接口

 

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cdos.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 dirnameos.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 dirnameos.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"\r\n",Linux下为"\n"os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->nt; Linux->posixos.system("bash command")  运行shell命令,直接显示os.environ  获取系统环境变量os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素os.path.basename(path)  返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素os.path.exists(path)  如果path存在,返回True;如果path不存在,返回Falseos.path.isabs(path)  如果path是绝对路径,返回Trueos.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回Falseos.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回Falseos.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间  返回的时间戳os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间  返回的时间戳os.chmod("/usr/local",7)#给文件/目录加权限

 四、sys模块

sys模块包括了一组非常实用的服务,内含很多函数方法和变量,用来处理Python运行时配置以及资源,从而可以与前当程序之外的系统环境交互,如:Python解释器。

 

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.path中含有多种操作环境变量的方法 如 insert index pop append等 如需使用时 用help(sys.path) 查看使用即可sys.platform 返回操作系统平台名称sys.stdout.write(
please:)sys.stdout.flash() 实时写入内存val = sys.stdin.readline()[:-1]

 五、shutil模块

六、json和pickle

 

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

 

Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

 

pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

import jsonjson.dumps 将字典转为字符串json.loads 将字符串转为字典import jsonb={a:12}string=json.dumps(b)print(string,type(string))dict1=json.loads(string)print(dict1,type(dict1))
pickle 将字符串或字典转换为二进制文件与json使用方式相同pickle 可以序列化python中所有的数据import pickleb={a:12}string=pickle.dumps(b)print(string,type(string))dict1=pickle.loads(string)print(dict1,type(dict1))b={a:12}with open(test.test,w)as f:    pickle.dump(b,f) b是内存对象 f是写入文件  load 方法同样

七、shelve 模块

 

 
shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块,可以持久化任何pickle可支持的python数据格式

import shelve d = shelve.open(shelve_test) #打开一个文件 class Test(object):    def __init__(self,n):        self.n = n  t = Test(123) t2 = Test(123334) name = ["alex","rain","test"]d["test"] = name #持久化列表d["t1"] = t      #持久化类d["t2"] = t2 d.close()

八、xml处理模块

 

xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,跟json差不多,但json使用起来更简单,不过,古时候,在json还没诞生的黑暗年代,大家只能选择用xml呀,至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。

 

xml的格式如下,就是通过<>节点来区别数据结构的:

来看一段XML代码

<?xml version="1.0"?><data>    <country name="Liechtenstein">        <rank updated="yes">2</rank>        <year>2008</year>        <gdppc>141100</gdppc>        <neighbor name="Austria" direction="E"/>        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>    </country>    <country name="Singapore">        <rank updated="yes">5</rank>        <year>2011</year>        <gdppc>59900</gdppc>        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>    </country>    <country name="Panama">        <rank updated="yes">69</rank>        <year>2011</year>        <gdppc>13600</gdppc>        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>    </country></data>

然后我们通过python支持的xml解析方法解析

九、re正则

 

.     默认匹配除\n之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行^     匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)$     匹配字符结尾,或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以*     匹配*号前的字符0次或多次,re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为[abb, ab, a]+     匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果[ab, abb]?     匹配前一个字符1次或0次{m}   匹配前一个字符m次{n,m} 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果abb, ab, abb]|     匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果ABC(...) 分组匹配,re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c  \A    只从字符开头匹配,re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的\Z    匹配字符结尾,同$\d    匹配数字0-9\D    匹配非数字\w    匹配[A-Za-z0-9]\W    匹配非[A-Za-z0-9]s     匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 \t (?P<name>...) 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{province: 3714, city: 81, birthday: 1993}

最常用的python匹配方法

re.match 从头开始匹配re.search 匹配包含re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符re.sub      匹配字符并替换

反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同,正则表达式里使用"\"作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\",那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\":前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样,匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。

 

 

 

 

 

 



‘.‘     默认匹配除\n之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行
‘^‘     匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)
‘$‘     匹配字符结尾,或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
‘*‘     匹配*号前的字符0次或多次,re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为[‘abb‘‘ab‘‘a‘]
‘+‘     匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果[‘ab‘‘abb‘]
‘?‘     匹配前一个字符1次或0
‘{m}‘   匹配前一个字符m次
‘{n,m}‘ 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果‘abb‘‘ab‘‘abb‘]
‘|‘     匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果‘ABC‘
‘(...)‘ 分组匹配,re.search("(abc){2}a(123|456)c""abcabca456c").group() 结果 abcabca456c
 
 
‘\A‘    只从字符开头匹配,re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的
‘\Z‘    匹配字符结尾,同$
‘\d‘    匹配数字0-9
‘\D‘    匹配非数字
‘\w‘    匹配[A-Za-z0-9]
‘\W‘    匹配非[A-Za-z0-9]
‘s‘     匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 ‘\t‘
 
‘(?P<name>...)‘ 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{‘province‘‘3714‘‘city‘‘81‘‘birthday‘‘1993‘}

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