datetime
我们先看如何获取当前日期和时间：
>>> from datetime import datetime >>> now = datetime.now() # 获取当前datetime >>> print(now) 2015-05-18 16:28:07.198690 >>> print(type(now)) <class 'datetime.datetime'>
注意到datetime是模块，datetime模块还包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。
如果仅导入import datetime，则必须引用全名datetime.datetime。
datetime.now()返回当前日期和时间，其类型是datetime。
获取指定日期和时间
要指定某个日期和时间，我们直接用参数构造一个datetime：
>>> from datetime import datetime >>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime >>> print(dt) # 2015-04-19 12:20:00
datetime转换为timestamp
在计算机中，时间实际上是用数字表示的。我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。
你可以认为：
timestamp = 0 = 1970-1-1 00:00:00 UTC+0:00
对应的北京时间是：
timestamp = 0 = 1970-1-1 08:00:00 UTC+8:00
可见timestamp的值与时区毫无关系，因为timestamp一旦确定，其UTC时间就确定了，转换到任意时区的时间也是完全确定的，这就是为什么计算机存储的当前时间是以timestamp表示的，因为全球各地的计算机在任意时刻的timestamp都是完全相同的（假定时间已校准）。
把一个datetime类型转换为timestamp只需要简单调用timestamp()方法：
>>> from datetime import datetime >>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime >>> dt.timestamp() # 把timestamp转换为datetime 1429417200.0
注意Python的timestamp是一个浮点数。如果有小数位，小数位表示毫秒数。
某些编程语言（如Java和JavaScript）的timestamp使用整数表示毫秒数，这种情况下只需要把timestamp除以1000就得到Python的浮点表示方法。
timestamp转换为datetime
要把timestamp转换为datetime，使用datetime提供的fromtimestamp()方法：
>>> from datetime import datetime >>> t = 1429417200.0 >>> print(datetime.fromtimestamp(t)) 2015-04-19 12:20:00
注意到timestamp是一个浮点数，它没有时区的概念，而datetime是有时区的。上述转换是在timestamp和本地时间做转换。
本地时间是指当前操作系统设定的时区。例如北京时区是东8区，则本地时间：
2015-04-19 12:20:00
实际上就是UTC+8:00时区的时间：
2015-04-19 12:20:00 UTC+8:00
而此刻的格林威治标准时间与北京时间差了8小时，也就是UTC+0:00时区的时间应该是：
2015-04-19 04:20:00 UTC+0:00
timestamp也可以直接被转换到UTC标准时区的时间：
>>> from datetime import datetime >>> t = 1429417200.0 >>> print(datetime.fromtimestamp(t)) # 本地时间 2015-04-19 12:20:00 >>> print(datetime.utcfromtimestamp(t)) # UTC时间 2015-04-19 04:20:00
str转换为datetime
很多时候，用户输入的日期和时间是字符串，要处理日期和时间，首先必须把str转换为datetime。转换方法是通过datetime.strptime()实现，需要一个日期和时间的格式化字符串：
>>> from datetime import datetime >>> cday = datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') >>> print(cday) # 2015-06-01 18:19:59
字符串'%Y-%m-%d %H:%M:%S'规定了日期和时间部分的格式。详细的说明请参考Python文档。注意转换后的datetime是没有时区信息的。
datetime转换为str
如果已经有了datetime对象，要把它格式化为字符串显示给用户，就需要转换为str，转换方法是通过strftime()实现的，同样需要一个日期和时间的格式化字符串：
>>> from datetime import datetime >>> now = datetime.now() >>> print(now.strftime('%a, %b %d %H:%M')) # Mon, May 05 16:28
datetime加减
对日期和时间进行加减实际上就是把datetime往后或往前计算，得到新的datetime。加减可以直接用+和-运算符，不过需要导入timedelta这个类：
>>> from datetime import datetime, timedelta >>> now = datetime.now() >>> now datetime.datetime(2015, 5, 18, 16, 57, 3, 540997) >>> now + timedelta(hours=10) datetime.datetime(2015, 5, 19, 2, 57, 3, 540997) >>> now - timedelta(days=1) datetime.datetime(2015, 5, 17, 16, 57, 3, 540997) >>> now + timedelta(days=2, hours=12) datetime.datetime(2015, 5, 21, 4, 57, 3, 540997)
可见，使用timedelta你可以很容易地算出前几天和后几天的时刻。
本地时间转换为UTC时间
本地时间是指系统设定时区的时间，例如北京时间是UTC+8:00时区的时间，而UTC时间指UTC+0:00时区的时间。
一个datetime类型有一个时区属性tzinfo，但是默认为None，所以无法区分这个datetime到底是哪个时区，除非强行给datetime设置一个时区：
>>> from datetime import datetime, timedelta, timezone >>> tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) # 创建时区UTC+8:00 >>> now = datetime.now() >>> now datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012) >>> dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_8) # 强制设置为UTC+8:00 >>> dt datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(0, 28800)))
如果系统时区恰好是UTC+8:00，那么上述代码就是正确的，否则，不能强制设置为UTC+8:00时区。
时区转换
我们可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间，再转换为任意时区的时间：
# 拿到UTC时间，并强制设置时区为UTC+0:00: >>> utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc) >>> print(utc_dt) 2015-05-18 09:05:12.377316+00:00 # astimezone()将转换时区为北京时间: >>> bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8))) >>> print(bj_dt) 2015-05-18 17:05:12.377316+08:00 # astimezone()将转换时区为东京时间: >>> tokyo_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9))) >>> print(tokyo_dt) 2015-05-18 18:05:12.377316+09:00 # astimezone()将bj_dt转换时区为东京时间: >>> tokyo_dt2 = bj_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9))) >>> print(tokyo_dt2) 2015-05-18 18:05:12.377316+09:00
时区转换的关键在于，拿到一个datetime时，要获知其正确的时区，然后强制设置时区，作为基准时间。
利用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区。
注：不是必须从UTC+0:00时区转换到其他时区，任何带时区的datetime都可以正确转换，例如上述bj_dt到tokyo_dt的转换。
datetime表示的时间需要时区信息才能确定一个特定的时间，否则只能视为本地时间。
collections
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
namedtuple
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
>>> p = (1, 2)
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：
>>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x # 1
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：
>>> isinstance(p, Point) True >>> isinstance(p, tuple) True
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
# namedtuple('名称', [属性list]): Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
deque
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：
>>> from collections import deque >>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
defaultdict
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'] # 'abc'>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值'N/A'
注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
>>> 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)])
注意，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 >>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回 ['z', 'y', 'x']
OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict): def __init__(self, capacity): super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__() self._capacity = capacity def __setitem__(self, key, value): containsKey = 1 if key in self else 0 if len(self) - containsKey >= self._capacity: last = self.popitem(last=False) print('remove:', last) if containsKey: del self[key] print('set:', (key, value)) else: print('add:', (key, value)) OrderedDict.__setitem__(self, key, value)
Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
>>> from collections import Counter >>> c = Counter() >>> for ch in 'programming': ... c[ch] = c[ch] + 1 ... >>> c Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})
Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。
Base64
Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。
用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱码，因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符，所以，如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据，就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。
Base64的原理很简单，首先，准备一个包含64个字符的数组：
['A', 'B', 'C', ... 'a', 'b', 'c', ... '0', '1', ... '+', '/']
然后，对二进制数据进行处理，每3个字节一组，一共是3x8=24bit，划为4组，每组正好6个bit：
这样我们得到4个数字作为索引，然后查表，获得相应的4个字符，就是编码后的字符串。
所以，Base64编码会把3字节的二进制数据编码为4字节的文本数据，长度增加33%，好处是编码后的文本数据可以在邮件正文、网页等直接显示。
如果要编码的二进制数据不是3的倍数，最后会剩下1个或2个字节怎么办？Base64用x00字节在末尾补足后，再在编码的末尾加上1个或2个=号，表示补了多少字节，解码的时候，会自动去掉。
Python内置的base64可以直接进行base64的编解码：
>>> import base64 >>> base64.b64encode(b'binaryx00string') b'YmluYXJ5AHN0cmluZw==' >>> base64.b64decode(b'YmluYXJ5AHN0cmluZw==') b'binaryx00string'
由于标准的Base64编码后可能出现字符+和/，在URL中就不能直接作为参数，所以又有一种"url safe"的base64编码，其实就是把字符+和/分别变成-和_：
>>> base64.b64encode(b'ixb7x1dxfbxefxff') b'abcd++//' >>> base64.urlsafe_b64encode(b'ixb7x1dxfbxefxff') b'abcd--__' >>> base64.urlsafe_b64decode('abcd--__') b'ixb7x1dxfbxefxff'
还可以自己定义64个字符的排列顺序，这样就可以自定义Base64编码，不过，通常情况下完全没有必要。
Base64是一种通过查表的编码方法，不能用于加密，即使使用自定义的编码表也不行。
Base64适用于小段内容的编码，比如数字证书签名、Cookie的内容等。
由于=字符也可能出现在Base64编码中，但=用在URL、Cookie里面会造成歧义，所以，很多Base64编码后会把=去掉：
# 标准Base64: 'abcd' -> 'YWJjZA==' # 自动去掉=: 'abcd' -> 'YWJjZA'
去掉=后怎么解码呢？因为Base64是把3个字节变为4个字节，所以，Base64编码的长度永远是4的倍数，因此，需要加上=把Base64字符串的长度变为4的倍数，就可以正常解码了。
struct
准确地讲，Python没有专门处理字节的数据类型。但由于str既是字符串，又可以表示字节，所以，字节数组＝str。而在C语言中，我们可以很方便地用struct、union来处理字节，以及字节和int，float的转换。
在Python中，比方说要把一个32位无符号整数变成字节，也就是4个长度的bytes，你得配合位运算符这么写：
>>> n = 10240099 >>> b1 = (n & 0xff000000) >> 24 >>> b2 = (n & 0xff0000) >> 16 >>> b3 = (n & 0xff00) >> 8 >>> b4 = n & 0xff >>> bs = bytes([b1, b2, b3, b4]) >>> bs b'x00x9c@c'
非常麻烦。如果换成浮点数就无能为力了。
好在Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。
struct的pack函数把任意数据类型变成bytes：
>>> import struct >>> struct.pack('>I', 10240099) b'x00x9c@c'
pack的第一个参数是处理指令，'>I'的意思是：
>表示字节顺序是big-endian，也就是网络序，I表示4字节无符号整数。
后面的参数个数要和处理指令一致。
unpack把bytes变成相应的数据类型：
>>> struct.unpack('>IH', b'xf0xf0xf0xf0x80x80') (4042322160, 32896)
根据>IH的说明，后面的bytes依次变为I：4字节无符号整数和H：2字节无符号整数。
所以，尽管Python不适合编写底层操作字节流的代码，但在对性能要求不高的地方，利用struct就方便多了。
struct模块定义的数据类型可以参考Python官方文档：
https://docs.python.org/3/library/struct.html#format-characters
Windows的位图文件（.bmp）是一种非常简单的文件格式，我们来用struct分析一下。
首先找一个bmp文件，没有的话用“画图”画一个。
读入前30个字节来分析：
>>> s = b'x42x4dx38x8cx0ax00x00x00x00x00x36x00x00x00x28x00x00x00x80x02x00x00x68x01x00x00x01x00x18x00'
BMP格式采用小端方式存储数据，文件头的结构按顺序如下：
两个字节：'BM'表示Windows位图，'BA'表示OS/2位图； 一个4字节整数：表示位图大小； 一个4字节整数：保留位，始终为0； 一个4字节整数：实际图像的偏移量； 一个4字节整数：Header的字节数； 一个4字节整数：图像宽度； 一个4字节整数：图像高度； 一个2字节整数：始终为1； 一个2字节整数：颜色数。
所以，组合起来用unpack读取：
>>> struct.unpack('<ccIIIIIIHH', s) (b'B', b'M', 691256, 0, 54, 40, 640, 360, 1, 24)
结果显示，b'B'、b'M'说明是Windows位图，位图大小为640x360，颜色数为24。
请编写一个bmpinfo.py，可以检查任意文件是否是位图文件，如果是，打印出图片大小和颜色数。