模块module:
定义：
用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类，逻辑：实现一个功能），本质就是.py 结尾的Python文件（文件名：test.py 对应的模块名：test）
导入方法：(必须是同级目录)
1. import module_alex print(module_alex.name) module_alex.say() 2. import module1_name,module2_name 3. from module_alex import * #导入module_alex所有代码 变量 #与1区别 import module_alex print(module_alex.name) module_alex.say() from module_alex import * 相当于copy一份代码 直接 print(name) say() 风险：如果当前文件有相同方法 覆盖被导入的方法 执行当前方法 4.from module_alex import 方法 as 别名 from module_alex import 方法 as 别名1，别名2
import 本质
导入模块的本质就是把python文件解释一遍
包 package：
定义：
用来从逻辑上组织模块的，本质就是一个目录（必须带有一个_init_.py文件）
导入一个包就是在解释（执行）包下面的init.py文件
导入方法（同级目录导入）：
import package_test
不同级别导入：
1 导入同级.py
-- Day ----day4 ... ----day5 ----module_test包 -----main.py ----package_test包 -----_init_.py ----module_alex.py
import module_alex--->module_alex.py--->找module_alex.py的路径--->sys.path中定义搜索路径
实现不同级别导入 就要让sys.path中有它的路径
os.path.abspath(_file_)找到最低的main.py
os.path.dirname(os.path.abspath(_file_))找到main.py的上级目录 (module_test包)
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(_file_))) 找到main.py的上级的上级目录 该目录下直接包含 说明找到了(day5)
import sys,os print(sys.path) x=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(x) #追加路径 import module_alex module_alex.say_hello()
2.day4中的test.py 导入 day5中包
-- Day ----day4 test.py ----day5 ----package_test包 -----_init_.py -----test1.py ----module_alex.py
##test.py import sys,os x=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(x) #追加路径 from day5 import package_test package_test.test1.test() ------------------------ ##_init_.py # import test1 #test1='test1.py all code' .test1.test() from . import test1 ''' def test(): print('in the test1') ''' ------------------------ ##test1.py def test(): print('in the test1')
3.优化导入
----day5 ----module_alex.py(写有test()) ----test.py
直接from 不用重复检索
------------- module_test.py----------- def test(): print('in the module') ------------- test.py----------- # import module_test from module_test import test def logger(): # module_test.test() test() print('in the logger') def search(): # module_test.test() test() print('in the search')
模块分类：
1. 标准库 sys os
2. 开源模块 下载
3. 自定义模块 自己写的python文件
标准库：时间模块 time与datetime
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
- 时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从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。
- 格式化的时间字符串(Format String)
- 结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
UTC为世界标准时
import time print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527 print(time.sleep())#睡几秒 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53' print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒计算print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016", # 将一个时间戳转换为当前时区本地的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。 time.localtime()#本地时区的struct_time time.localtime(1473525444.037215) #gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区的struct_time。 time.gmtime() #UTC时区的struct_time time.gmtime(1473525444.037215) x=time.localtime(123213123) print(x) print(x.tm_year) print('this is 1973 day:%d' %x.tm_yday) # 字符串格式 转成 struct时间对象格式 完全自定义格式 string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d ") print(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳 struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) print(struct_2_stamp) #将struct_time格式转成指定的字符串格式 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime()) ) #将时间戳转为字符串格式 print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
#时间加减 import datetime # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
random模块
import random print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5] print(random.choice("hello")#随机字符 h print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合 print(random.sample('fdgtsbfbdgvd',3)#多个字符中选取特定数量的字符['a','f','g'] print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌" print(item)
生成随机验证码
import random checkcode = '' for i in range(4):#循环0-3 current = random.randrange(0,4) #随机 if current != i: 如果猜对了 temp = chr(random.randint(65,90)) #转换为字母 a-z else: temp = random.randint(0,9) #整数 checkcode += str(temp) print checkcode
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" ",Linux下为" " 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.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存取时间 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
re模块
常用正则表达式符号
'.' 默认匹配除 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"," abc eee",flags=re.MULTILINE) '$' 匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo sdfsf",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 '' 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、 、 、 , re.search("s+","ab c1 3").group() 结果 ' '
最常用的匹配语法
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
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) 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.platform 返回操作系统平台名称 sys.stdout.write('please:') val = sys.stdin.readline()[:-1]
json & pickle 模块
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 (进行简单类型转换，用作不用语言的数据类型转换)
- pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换（进行python特有转换，只能在python语言应用）
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
什么是序列化？
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化
为什么要序列化？
1：持久保存状态
2：跨平台数据交互
josn
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
low
----------------json序列化----------------------- import json info = { 'name':'alex', 'age':22, } f = open("test.text","w") f.write( str( info) ) f.close() -----------------test.text---------------------- {'name':'alex','age':22,} ------------------------------------------------- low: f=open("test.text","r") data=eval( f.read() ) f.clase() print(data['age'])
json 2
----------------json序列化--------------------- import json info = { 'name':'alex', 'age':22, } f = open("test.text","w") f.write(json.dumps(info) ) f.close() -----------------test.text---------------------- {'name':'alex','age':22,} ----------------json反序列化--------------------- import json f = open("test.text","r") data = pickle.loads(f.read()) print(data["age"])
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
-----------------pickle序列化-------------------- import pickle def sayhi(name): print("hello,",name) info = { 'name':'alex', 'age':22, 'func':sayhi } f = open("test.text","wb") f.write( pickle.dumps( info) )
#pickle.dump(info,f) 简洁 f.close() ---------------pickle反序列化------------------- import pickle def sayhi(name):#只要函数名相同即可 print("hello2,",name) f = open("test.text","rb")
data = pickle.loads(f.read())
#data = pickle.load(f) 简洁
print(data["func"]("Alex"))
两次序列化
import json info = { 'name':'alex', 'age':22, } #存两个字典进去 f = open("test.text","w") f.write( json.dumps( info) ) info['age'] = 21 f.write( json.dumps( info) ) f.close()