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python 常用模块

时间:2018-01-14 20:06:40      阅读:41      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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collection模块

在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块提供额外的数据类型:

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器,主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典


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from collections import namedtuple
Point = namedtuple(point,[x,y,z])
print(type(Point)) #  <class ‘type‘>
p1 = Point(1,2,3)
p2 = Point(2,3,4)
print(type(p1)) #  <class ‘__main__.point‘>
print(p1,p2) #  print(p1,p2) #
print(p1.x) #1

Card = namedtuple(card,[suits,number])
c1 = Card(黑桃,3)
print(c1) #card(suits=‘黑桃‘, n1umber=‘3‘)
print(c1.suits) # 黑桃
namedtuple用法
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使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈
 (但是插入删除的信息已知,不安全)

import queue
q = queue.Queue()
q.put([1,2])
q.put(3)
print(q) #print(q.qsize())
print(q.qsize()) # 2
print(q.get()) #[1, 2]
print(q.get()) #3
# print(q.get()) #得不到值,发生阻塞,停止执行
print(q.qsize()) #0 已取完

from collections import deque
dq = deque([1,2])
print(dq)           #deque([1, 2])
dq.append(a)      #从后加
dq.appendleft(b)  #从前加
print(dq)           #deque([‘b‘, 1, 2, ‘a‘])
dq.insert(0,c)
print(dq) #deque([‘c‘, ‘b‘, 1, 2, ‘a‘])
print(dq.pop()) # a 后
print(dq.popleft()) # c 前
deque用法
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from collections import  OrderedDict
od = OrderedDict([(a, 1), (b, 2), (c, 3)])
print(od) # OrderedDict的Key是有序的 OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
print(od[a])
for k in od:
    print(k)
注意,OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:
OrderedDict用法
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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

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)
defaultdict用法
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Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。
它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。
计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter(abcdeabcdabcaba)
print c
输出:Counter({a: 5, b: 4, c: 3, d: 2, e: 1})
http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html
Counter用法
time模块
格式化时间(Format String)  —— 字符串: 给人看的。 ‘1999-12-06’
时间戳时间(timestamp)  —— float时间 : 计算机看的,表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型。
结构化时间(struct_time) —— 元祖 :计算用的。(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周(0 - 6(0表示周一)),一年中第几天(1-366),是否是夏令时(默认为0))
#导入时间模块
>>>import time

#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804

#时间字符串
print(time.strftime("%Y-%m-%d %a %H:%M:%S"))  #year month day HOUR MINUTE SECOND
print(time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S"))  #year month day HOUR MINUTE SECOND
print(time.strftime("%m-%d %H:%M:%S"))  #year month day HOUR MINUTE SECOND
print(time.strftime("%H:%M:%S"))  #year month day HOUR MINUTE SECOND
print(time.strftime("%H:%M"))  #year month day HOUR MINUTE SECOND

#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
          tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, 
                 tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)

 

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#时间戳-->结构化时间
#time.gmtime(时间戳)    #UTC时间,与英国伦敦当地时间一致
#time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法:与UTC时间相差8小时,UTC时间+8小时 = 北京时间 
>>>time.gmtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
>>>time.localtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)

#结构化时间-->时间戳 
#time.mktime(结构化时间)
>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
>>>time.mktime(time_tuple)
1500000000.0


#时间戳-->结构化时间
#time.gmtime(时间戳)    #UTC时间,与英国伦敦当地时间一致
#time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法:与UTC时间相差8小时,UTC时间+8小时 = 北京时间 
>>>time.gmtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
>>>time.localtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)

#结构化时间-->时间戳 
#time.mktime(结构化时间)
>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
>>>time.mktime(time_tuple)
1500000000.0


#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.asctime(结构化时间) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串
>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
Fri Jul 14 10:40:00 2017
>>>time.asctime()
Mon Jul 24 15:18:33 2017

#时间戳 --> %a %d %d %H:%M:%S %Y串
#time.ctime(时间戳)  如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串
>>>time.ctime()
Mon Jul 24 15:19:07 2017
>>>time.ctime(1500000000)
Fri Jul 14 10:40:00 2017 
几种格式之间的转换
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import time
true_time=time.mktime(time.strptime(2017-09-11 08:30:00,%Y-%m-%d %H:%M:%S))
time_now=time.mktime(time.strptime(2017-09-12 11:00:00,%Y-%m-%d %H:%M:%S))
dif_time=time_now-true_time
struct_time=time.gmtime(dif_time)
print(过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,
                                       struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
                                       struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))
练习 计算时间差
random模块
>>> import random
#随机小数
>>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
1.6270147180533838

#随机整数
>>> random.randint(1,5)  # 大于等于1且小于等于5之间的整数
>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数


#随机选择一个返回
>>> random.choice([1,23,[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]
#随机选择多个返回,返回的个数为函数的第二个参数
>>> random.sample([1,23,[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
[[4, 5], 23]


#打乱列表顺序
>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 打乱次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]

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import random

def v_code():

    code = ‘‘
    for i in range(5):

        num=random.randint(0,9)
        alf=chr(random.randint(65,90))
        add=random.choice([num,alf])
        code="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())
练习:生成随机验证码
os模块
‘‘‘
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cd
os.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 dirname
os.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 dirname
os.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"\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‘
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.path
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False os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径,返回True os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False os.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
‘‘‘

 


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stat 结构:

st_mode: inode 保护模式
st_ino: inode 节点号。
st_dev: inode 驻留的设备。
st_nlink: inode 的链接数。
st_uid: 所有者的用户ID。
st_gid: 所有者的组ID。
st_size: 普通文件以字节为单位的大小;包含等待某些特殊文件的数据。
st_atime: 上次访问的时间。
st_mtime: 最后一次修改的时间。
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上(如Unix)是最新的元数据更改的时间,在其它系统上(如Windows)是创建时间(详细信息参见平台的文档)。
注意:os.stat(‘path/filename‘) 获取文件/目录信息 的结构说明
sys模块
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

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import sys
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit as e:
    print(e)
异常处理和status
序列化模块
序列化 —— 转向一个字符串数据类型
序列 —— 字符串
从数据类型 --> 字符串的过程 序列化
从字符串 --> 数据类型的过程 反序列化
应用:数据存储、网络传输
json  # 数字 字符串 列表 字典 元组(用于字符串 和 python数据类型间进行转换)
通用的序列化格式
只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串
技术分享图片 dumps和loads
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import json
f = open(json_file,w)
dic = {k1:v1,k2:v2,k3:v3}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄,直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()

f = open(json_file)
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄,直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)
dump和load
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import json
f = open(file,w)
json.dump({国籍:中国},f)
ret = json.dumps({国籍:中国})
f.write(ret+\n)
print(ret) #{"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"}
json.dump({国籍:美国},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({国籍:美国},ensure_ascii=False)
print(ret) #{"国籍": "美国"}
f.write(ret+\n)
f.close()
ensure_ascii关键字参数
pickle(用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换)
所有的python中的数据类型都可以转化成字符串形式
pickle序列化的内容只有python能理解
且部分反序列化依赖python代码
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注意:‘wb’ ‘rb’
import pickle
dic = {k1:v1,k2:v2,k3:v3}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open(pickle_file,wb)
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open(pickle_file,rb)
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)
dumps dump loads load
shelve(shelve是python提供的序列化工具,比pickle更简单)
   shelve只提供给我们一个open方法,是用key来访问的,使用起来和字典类似。
序列化句柄: 使用句柄直接操作,非常方便
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import shelve
f = shelve.open(shelve_file)
f[key] = {int:10, float:9.5, string:Sample data}  #直接对文件句柄操作,就可以存入数据
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open(shelve_file)
existing = f1[key]  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可,但是如果key不存在会报错
f1.close()
print(existing)

限制:不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。
如果只进行读操作,我们可以让shelve通过只读方式打开DB

import shelve
f = shelve.open(shelve_file, flag=r)
existing = f[key]
f.close()
print(existing)
open

   在shelve.open()时候需要修改默认参数,否则对象的修改不会保存。

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import shelve
f1 = shelve.open(shelve_file)
print(f1[key])
f1[key][new_value] = this was not here before
f1.close()

f2 = shelve.open(shelve_file, writeback=True)
print(f2[key])
f2[key][new_value] = this was not here before
f2.close(
writeback

 





python 常用模块

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原文:https://www.cnblogs.com/olivia2018/p/8270404.html

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