collections模块
'''''' # 具名元组 from collections import namedtuple # point = namedtuple('坐标',['x','y']) # 第一个参数传的是对后面元组的描述 第二个参数可以是可迭代对象 point = namedtuple('坐标', 'x y z') # 第二个参数可以为字符串,但是每个字符都要用空格隔开 # point = namedtuple('坐标','xyz') # 这里没有将字符串字符分隔开,只能穿一个值 # p = point(2,4) # 给x,y进行传参,传入值2和4 p = point(1, 2, 3) # 坐标(x=1, y=2, z=3) # 可以通过p.x 取出出入的值 # 队列(先进先出) import queue res = queue.Queue() # 生成队列对象 可以往里面添加值 res.put('cly') # 往队列中传值 res.put('clysb') res.put('clydsb') # 从队列中取值 print(res.get()) print(res.get()) print(res.get()) print(res.get()) # 当队列中的值取完时,再取,程序会在原地等待,等到取到队列中的值 才会结束 # deque双端队列 from collections import deque res = deque([1, 2, 3]) ''' # 双端队列需要掌握的方法 # append appendleft # pop popleft # insert ''' res.append('a') # 在队列右边添加值 res.appendleft('c') # 在队列左边添加值 r = res.pop() # 从右边弹出值 在括号内添加值时,会报错 l = res.popleft() # 从左边弹出值 # 双端队列有个很大的缺点,他能从中间添加值,这是一般队列没有的功能 res.insert(1, 'b') # deque([1, 'b', 2, 3]) 根据索引位置任意插值 # 有序字典 from collections import OrderedDict # 在Python3中比较难看出有序字典,在python2中看的更加清晰 # order_1 = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # print(order_1) order_d2 = OrderedDict() order_d2['x'] = 1 order_d2['y'] = 2 order_d2['z'] = 3 # defaultdict(默认字典) from collections import defaultdict my_dict = defaultdict(list) # 后续该字典中新建的key对应的value默认就是列表 每个键对应不同的列表 print(my_dict['aaa']) # 为空列表 my_dict1 = defaultdict(int) print(my_dict1['name']) # 为数字0 my_dict2 = defaultdict(dict) print(my_dict2['name']) # 为空字典 my_dict3 = defaultdict(bool) print(my_dict3['name']) # 想都不用想 这为False # 小练习 values = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 90] dic1 = defaultdict(list) for i in values: if i >= 66: dic1['k1'].append(i) else: dic1['k2'].append(i) print(dic1) # Counter from collections import Counter s = 'asdgdfgjsdljgfjsdfklsjdf' i = Counter(s) # 循环打印字符串,将每个字母与出现的次数以k:v形式存储 # print(i) # Counter({'d': 5, 's': 4, 'f': 4, 'j': 4, 'g': 3, 'l': 2, 'a': 1, 'k': 1})
时间模块
# 共两个模块一个为time 另一个为datetime # time ''' 三种表现形式 1.时间戳 2.格式化时间(就是我们平常看到的时间) 3.结构化时间 ''' import time # print(time.time()) # 距离1970年1月1日0点0时0分0秒的秒数 # 格式化时间 # print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # y需要大写 后面的小时分钟秒都需要大写 # print(time.strftime('%Y-%m-%d %X')) # 小时分钟秒都可以用大写x来代替 print(time.strftime('%Y-%m',time.localtime())) # 时间元组 time.localtime() import datetime # 获取本地时间 # 年月日 now_date = datetime.date.today() print(now_date) # 2019-07-18 # 年月日时分秒 now_time = datetime.datetime.today() print(now_time) # 2019-07-18 21:41:53.346249
random模块
# 共两个模块一个为time 另一个为datetime # time ''' 三种表现形式 1.时间戳 2.格式化时间(就是我们平常看到的时间) 3.结构化时间 ''' import time # print(time.time()) # 距离1970年1月1日0点0时0分0秒的秒数 # 格式化时间 # print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # y需要大写 后面的小时分钟秒都需要大写 # print(time.strftime('%Y-%m-%d %X')) # 小时分钟秒都可以用大写x来代替 print(time.strftime('%Y-%m',time.localtime())) # 时间元组 time.localtime() import datetime # 获取本地时间 # 年月日 now_date = datetime.date.today() print(now_date) # 2019-07-18 # 年月日时分秒 now_time = datetime.datetime.today() print(now_time) # 2019-07-18 21:41:53.346249
os模块
# os模块是跟操作系统打交道的模块 import os BASE_DIR = os.path.dirname(__file__) TANK_DIR = os.path.join(BASE_DIR, 'tank老师精选') # 拼接绝对路径 tank_list = os.listdir(TANK_DIR) # 查看文件夹中有什么文件 返回的是列表 文件夹中没有内容时,返回空list # os.mkdir('tank') # 创建文件夹 print(os.path.exists('111')) # False 查兰文件夹是否存在 print(os.path.exists('tank')) # True print(os.path.exists(r'D:pyday16 ank老师精选 ank-448.txt')) # True 查看文件是否存在 print(os.path.isfile(r'D:pyday16 ank老师精选111')) # 只能判断文件 不能判断文件夹 False print(os.path.isfile(r'D:pyday16 ank老师精选 ank-448.txt')) # 只能判断文件 不能判断文件夹 True # os.rmdir(r'D:pyday16 ank老师精选111') # 只能删空文件夹 print(os.getcwd()) # 获取当前目录 os.chdir(r'D:pyday16 ank老师精选') # 切换当前目录 print(os.getcwd()) # D:pyday16 ank老师精选 已经切换到tank老师精选目录 print(os.path.getsize(r'D:pyday16 ank老师精选 ank-448.txt')) # 获得文件大小 字节个数 # 练习题 让用户选择想看哪部 ''' while True: movie_tank = os.listdir('tank老师精选') for i,j in enumerate(movie_tank): print(i+1,j) choice = input('请选择你想看哪一部?').strip() if not choice.isdigit(): print('输入有误') continue choice = int(choice) if choice in range(1,len(movie_tank)+1) : BASE_DIR = os.path.dirname(__file__) MOVIE_DIR = os.path.join(BASE_DIR, 'tank老师精选') look_file = os.path.join(MOVIE_DIR,movie_tank[choice-1]) with open(look_file,'r',encoding='utf-8') as f: res = f.read() print(res) else: print('不在选择范围中') '''
sys模块
import sys # 与python打交道的模块 # sys.path.append() 将某个路径添加到环境变量中 print(sys.version) # 查看python版本 print(sys.argv) # 命令行启动文件 可以做身份的验证 if len(sys.argv) <= 1: print('请输入用户名和密码') else: username = sys.argv[1] password = sys.argv[2] if username == 'jason' and password == '123': print('欢迎使用') # 当前这个py文件逻辑代码 else: print('用户不存在 无法执行当前文件')
subprocess 子进程
# subprocess 子进程 """ 1.用户通过网络连接上了你的这台电脑 2.用户输入相应的命令 基于网络发送给了你这台电脑上某个程序 3.获取用户命令 里面subprocess执行该用户命令 4.将执行结果再基于网络发送给用户 这样就实现 用户远程操作你这台电脑的操作 """ # while True: # cmd = input('cmd>>>:').strip() # import subprocess # obj = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) # # print(obj) # print('正确命令返回的结果stdout',obj.stdout.read().decode('gbk')) # print('错误命令返回的提示信息stderr',obj.stderr.read().decode('gbk'))
序列化模块
'''''' ''' 序列化 序列:字符串 序列化:将其他数据转化为字符串 反序列化:字符串转换为其他数据 ''' # json模块(********************) # 所有语言都支持json # 支持的数据类型很少 字符串 列表 字典 整型 元组(转成列表) 布尔值 # pickle模块(****) # 只支持python # python中所有数据类型都支持 import json ''' dumps:序列化 将其他数据类型转换为json格式字符串 loads:反序列化 将json字符串转换为其他数据类型 dump load ''' d = {'name': 'clydsb'} res = json.dumps(d) # {"name": "clydsb"} json格式字符串为双引号 res1 = json.loads(res) print(res1, type(res1)) # {'name': 'clydsb'} <class 'dict'> with open('clysb,txt', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(d, f) # 将d转为字符串并写入文件 with open('clysb,txt', 'r', encoding='utf-8') as f: res = json.load(f) # 反序列化只能读一条信息 print(res) # {'name': 'clydsb'} with open('userinfo', 'w', encoding='utf-8') as f: json_str = json.dumps(d) json_str1 = json.dumps(d) f.write('%s ' % json_str) f.write('%s ' % json_str1) with open('userinfo', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: res = json.loads(line) print(res, type(res)) t = (1, 2, 3, 4) # 元组会转换为列表 print(json.dumps(t)) # pickle import pickle d1 = {'name': 'clydsb'} res = pickle.dumps(d) # 将对象直接转成二进制 print(pickle.dumps(d)) res1 = pickle.loads(res) print(res1, type(res1)) # 用pickle操作文件的时候 文件的打开模式必须是b模式 with open('cly', 'wb') as f: pickle.dump(d1, f) with open('cly', 'rb') as f: res = pickle.load(f) print(res, type(res))