# 模块# collections模块# 1、namedtuple:生成可以使用名字来访问元素内容的tuple# from collections import namedtuple# namedtuple(‘名称‘, [属性list]):# from collections import namedtuple# Point = namedtuple(‘Point‘, [‘x‘, ‘y‘])# p = Point(1, 2)
# 2、deque:双端队列，可以快速地从另外一侧追加和推出对象# from collections import deque# q = deque([‘a‘,‘b‘])# q.append(‘x‘) 追加# q.appendleft(‘c‘) 左侧追加# print(q)# q.popleft() 左侧删除# print(q)
# 3、Counter:计数器，主要用来计数from collections import Counter
# c = Counter(‘abcdeabcdabcaba‘)# print(c)# 输出：Counter({‘a‘: 5, ‘b‘: 4, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2, ‘e‘: 1})
# 4、OrderedDict:有序字典# py2 dict是无序的。# from collections import OrderedDict# d = dict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])# # d # dict的Key是无序的 {‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2}# od = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])# # od # OrderedDict的Key是有序的# OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
# OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：# od = OrderedDict()# od[‘z‘] = 1# od[‘y‘] = 2# od[‘x‘] = 3# print(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回
# 5、defaultdice:带有默认值的字典# 有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，# 将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，# 将小于 66 的值保存至第二个key的值中。# 即： {‘k1‘: 大于66 , ‘k2‘: 小于66}# from collections import defaultdict# values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]# my_dict = defaultdict(list)# for value in values:# if value>66:# my_dict[‘k1‘].append(value)# else:# my_dict[‘k2‘].append(value)
# 使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。# 如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：# from collections import defaultdict# dd = defaultdict(lambda: ‘N/A‘)# dd[‘key1‘] = ‘abc‘# dd[‘key1‘] # key1存在# ‘abc‘# dd[‘key2‘] # key2不存在，返回默认值# ‘N/A‘
# time 时间模块# 常用方式# 1、time.sleep(secs) 推迟运行# 2、time.time() 获取当前时间时间戳
# 时间日期格式化符号# %Y 年# %m 月# %d 日## %H 时# %M 分# %S 秒
# 时间格式# time.time() 时间戳# time.strftime(时间格式字符串) 时间字符串# 时间元组：# time.localtime()# time.struct_time()
# 时间转化：# 时间戳时间--->结构化时间--->字符串时间# import time# a = time.time()# print(a)# b = time.localtime(a) # 或者gmtime# print(b)# c = time.strftime(‘%Y-%m-%d‘)# print(c)
# 字符串时间--->结构化时间--->时间戳时间# import time# i = ‘2018-06-09‘# d = time.strftime(i)# print(d)# e = time.strptime(d,"%Y-%m-%d")# print(e)# f = time.mktime(e)# print(f)
# random模块# 随机小数# random.randon() # 大于0且小于1之间的小数# random.uniform(int1,int2) # 大于int1小于int2的小数
# 随机整数# random.randint(int1,int2) # 大于等于int1且小于等于int2之间的整数# random.randrande(int1,int2,int3) # 大于等于int1且小于int2之间的int3步长
# 随机选择一个返回# random.chhoice(list) 随机选择列表中的一个返回# 随机选择多个返回# random.sample(list,int1) 随机选择列表中的int1个数返回
# 打乱列表顺序# random.shuffle(list)
# os模块# os模块是与操作系统交互的一个接口‘‘‘工作路径相关：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：(‘..‘)
文件文件夹相关：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
操作系统差异相关：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"\t\n",Linux下为"\n"os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->‘nt‘; Linux->‘posix‘
执行操作系统命令相关：os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示os.popen("bash command).read() 运行shell命令，获取执行结果
os.environ 获取系统环境变量
os.pathos.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访问时间os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间os.path.getsize(path) 返回path的大小‘‘‘
# sys模块# sys模块是与python解释器交互的一个接口# 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),错误退出sys.exit(1)# sys.version 获取Python解释程序的版本信息# 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.platform 返回操作系统平台名称
# 异常处理和status：# import sys# try:# sys.exit(1)# except SystemExit as e:# print(e)
# 序列化模块# 将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。
# 序列化的目的# 1、以某种存储形式使自定义对象持久化；# 2、将对象从一个地方传递到另一个地方。# 3、使程序更具维护性。
# json模块# json 用于字符串和python数据类型间进行转换# Json模块提供了四个功能：# dumps 序列化 json.dumps()# loads 反序列化 json.loads()
# dump json.dump(str,文件句柄)# load json.load(文件句柄)
# pickle模块# pickle 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 只有python能识别# pickle模块提供了四个功能：# dumps (序列化)# loads（反序列化）# dump(序列化，存）# load(不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化)
# shelve模块# 了解即可
# re模块# 弄懂re模块之前先弄懂正则表达式# 正则表达式是对字符串的一种过滤逻辑。
# import re## ret = re.findall(‘a‘, ‘eva egon yuan‘) # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里# print(ret) #结果 : [‘a‘, ‘a‘]## ret = re.search(‘a‘, ‘eva egon yuan‘).group()# print(ret) #结果 : ‘a‘# # 函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以# # 通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。## ret = re.match(‘a‘, ‘abc‘).group() # 同search,不过尽在字符串开始处进行匹配# print(ret)# #结果 : ‘a‘## ret = re.split(‘[ab]‘, ‘abcd‘) # 先按‘a‘分割得到‘‘和‘bcd‘,在对‘‘和‘bcd‘分别按‘b‘分割# print(ret) # [‘‘, ‘‘, ‘cd‘]## ret = re.sub(‘\d‘, ‘H‘, ‘eva3egon4yuan4‘, 1)#将数字替换成‘H‘，参数1表示只替换1个# print(ret) #evaHegon4yuan4## ret = re.subn(‘\d‘, ‘H‘, ‘eva3egon4yuan4‘)#将数字替换成‘H‘，返回元组(替换的结果,替换了多少次)# print(ret)## obj = re.compile(‘\d{3}‘) #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象，规则要匹配的是3个数字# ret = obj.search(‘abc123eeee‘) #正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串# print(ret.group()) #结果 ： 123## import re# ret = re.finditer(‘\d‘, ‘ds3sy4784a‘) #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器# print(ret) # <callable_iterator object at 0x10195f940># print(next(ret).group()) #查看第一个结果# print(next(ret).group()) #查看第二个结果# print([i.group() for i in ret]) #查看剩余的左右结果
# 1、findall的优先级查询：# import re## ret = re.findall(‘www.(baidu|oldboy).com‘, ‘www.oldboy.com‘)# print(ret) # [‘oldboy‘] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可## ret = re.findall(‘www.(?:baidu|oldboy).com‘, ‘www.oldboy.com‘)# print(ret) # [‘www.oldboy.com‘]
# 2、split的优先级查询# ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan")# print(ret) #结果 ： [‘eva‘, ‘egon‘, ‘yuan‘]## ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan")# print(ret) #结果 ： [‘eva‘, ‘3‘, ‘egon‘, ‘4‘, ‘yuan‘]## #在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的，# #没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项，# #这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。
# hashlib# 本质上是一种摘要，因为不能解密所以只能勉强叫做照耀算法，不能算是加密算法# import hashlib# md5 = hashlib.md5(可以加盐)# md5.update(‘how to use md5 in python hashlib?‘.encode(‘utf-8‘)) # upadte也可以分多次调用 结果一样 用于数据很大的情况下进行摘要处理# print(md5.hexdigest())# 计算结果如下：# d26a53750bc40b38b65a520292f69306
# fonfigparser模块# 该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，# 可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。
# 如要配置如下格式的文件格式# [DEFAULT]# ServerAliveInterval = 45# Compression = yes# CompressionLevel = 9# ForwardX11 = yes## [bitbucket.org]# User = hg## [topsecret.server.com]# Port = 50022# ForwardX11 = no# 利用fonfigparser模块进行生成的用法：# import configparser## config = configparser.ConfigParser()## config["DEFAULT"] = {‘ServerAliveInterval‘: ‘45‘,# ‘Compression‘: ‘yes‘,# ‘CompressionLevel‘: ‘9‘,# ‘ForwardX11‘:‘yes‘# }## config[‘bitbucket.org‘] = {‘User‘:‘hg‘}## config[‘topsecret.server.com‘] = {‘Host Port‘:‘50022‘,‘ForwardX11‘:‘no‘}## with open(‘example.ini‘, ‘w‘) as configfile:## config.write(configfile)
# 查找的用法：# import configparser## config = configparser.ConfigParser()## #---------------------------查找文件内容,基于字典的形式## print(config.sections()) # []## config.read(‘example.ini‘)## print(config.sections()) # [‘bitbucket.org‘, ‘topsecret.server.com‘]## print(‘bytebong.com‘ in config) # False# print(‘bitbucket.org‘ in config) # True### print(config[‘bitbucket.org‘]["user"]) # hg## print(config[‘DEFAULT‘][‘Compression‘]) #yes## print(config[‘topsecret.server.com‘][‘ForwardX11‘]) #no### print(config[‘bitbucket.org‘]) #<Section: bitbucket.org>## for key in config[‘bitbucket.org‘]: # 注意,有default会默认default的键# print(key)## print(config.options(‘bitbucket.org‘)) # 同for循环,找到‘bitbucket.org‘下所有键## print(config.items(‘bitbucket.org‘)) #找到‘bitbucket.org‘下所有键值对## print(config.get(‘bitbucket.org‘,‘compression‘)) # yes get方法Section下的key对应的value
# 增删改的操作：# import configparser## config = configparser.ConfigParser()## config.read(‘example.ini‘)## config.add_section(‘yuan‘)#### config.remove_section(‘bitbucket.org‘)# config.remove_option(‘topsecret.server.com‘,"forwardx11")### config.set(‘topsecret.server.com‘,‘k1‘,‘11111‘)# config.set(‘yuan‘,‘k2‘,‘22222‘)## config.write(open(‘new2.ini‘, "w"))
# logging模块# import logging# logging.debug(‘debug message‘)# logging.info(‘info message‘)# logging.warning(‘warning message‘)# logging.error(‘error message‘)# logging.critical(‘critical message‘)
# 默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，# 且只显示了大于等于WARNING级别的日志，# 这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），# 默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。
# 灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:# import logging## logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,# format=‘%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s‘,# datefmt=‘%a, %d %b %Y %H:%M:%S‘,# filename=‘/tmp/test.log‘,# filemode=‘w‘)## logging.debug(‘debug message‘)# logging.info(‘info message‘)# logging.warning(‘warning message‘)# logging.error(‘error message‘)# logging.critical(‘critical message‘)
# logger对象配置：# import logging## logger = logging.getLogger()# # 创建一个handler，用于写入日志文件# fh = logging.FileHandler(‘test.log‘,encoding=‘utf-8‘)
# # 再创建一个handler，用于输出到控制台# ch = logging.StreamHandler()# formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)# fh.setLevel(logging.DEBUG)## fh.setFormatter(formatter)# ch.setFormatter(formatter)# logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象# logger.addHandler(ch)## logger.debug(‘logger debug message‘)# logger.info(‘logger info message‘)# logger.warning(‘logger warning message‘)# logger.error(‘logger error message‘)# logger.critical(‘logger critical message‘)
# logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，# Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。# 另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过
# fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。
# 模块和包# sys.modules# 我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块,# sys.modules是一个字典，内部包含模块名与模块对象的映射，# 该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。
# 模块起别名# import my_module as sm# print(sm.money)
# 在一行导入多个模块# import sys,os,re
# from ... import...# 也支持as# from my_module import read1 as read
# 也支持导入多行# from my_module import (read1,# read2,# money)
# rom my_module import *# 把my_module中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，# 大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式，# 因为*你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。# 而且可读性极其的差，在交互式环境中导入时没有问题。
# 把模块当做脚本执行# 我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：# 当做脚本运行：# __name__ 等于‘__main__‘## 当做模块导入：# __name__= 模块名## 作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑# if __name__ == ‘__main__‘:
# 模块搜索路径# 模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块# 需要特别注意的是：我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。
# 包# １. 无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法## 2. 包是目录级的（文件夹级），文件夹是用来组成py文件（包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录）## 3. import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件## 强调：## 1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错## 2. 创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包即模块
# 绝对导入和相对导入# 我们的最顶级包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：# 绝对导入：以glance作为起始# 相对导入：用.或者..的方式最为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
# 特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块（已经在sys.path中），# 但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块(没有在sys.path中)，# 应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。
# 软件开发规范# soft# bing # 存放执行脚本# pass# conf # 存放配置文件# pass# core # 存放核心逻辑# pass# db # 存放数据库文件# pass# lib # 存放自定义的模块与包# pass# log # 存放日志# pass
原文地址：https://www.cnblogs.com/ngz311616/p/9160472.html
时间： 2024-11-09 03:03:27