1.time模块
import time
time.time() # 时间戳 浮点数
time.sleep() # 睡眠
time.gmtime()/time.localtime() #结构化时间 数据类型是命名元祖
time.strftime('格式化','结构化时间')
time.strptime('字符串','格式化')
time.mktime('结构化时间') #结构化时间转时间戳
# 将时间戳转换成字符串时间
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime(1564028611.631374)))
# 将字符串时间转换成时间戳
print(time.mktime(time.strptime("2024-3-16 12:30:30","%Y-%m-%d %H:%M:%S")))
2. datetime
1. 获取当前日期和时间
form datetime import datetime
print(datetime.now())
print(datetime(2018,5,20,13,14)) #获取指定日期和时间
2. datetime 与时间戳的转换
form datetime import datetime
print(datetime.now().timestamp()) # 转时间戳
import time
from datetime import datetime
print(datetime.fromtimestamp(time.time()))
3. str 与 datetime的转换
print(datetime.strptime("2019-10-10 22:23:24","%Y-%m-%d %H:%M:%S")) # 将字符串转换成datetime
print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) # 将datetime转换成字符串
print(str(datetime.now()))
4. datetime加减
from datetime import datetime, timedelta
print(datetime.now() + timedelta(days=1))
print(datetime.now() - timedelta(hours=3))
3. random 随机模块
import random
print(random.random()) # 0~1之间的浮点数
print(random.uniform(1,10)) #1~10之间的浮点数
print(random.randint(1,50)) #1~50之间的整数(闭区间)
print(random.randrange(1,5,2)) #(起始,终止,步长)
print(random.choice([1,2,3,4,5,]))#随机选择一个
print(random.choices([1,2,3,4,5,],k=2))#随机选两个,会有重复数字,列表形式
print(random.sample((1,2,3,4,5),k=2))#随机选两个,不会有重复数字,列表形式
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
random.shuffle(lst) # 打乱顺序
print(lst)
随机产生验证码:
import random
def y_code():
code = ''
for i in range(4):
num = chr(random.randint(48,57))
# 取数字
alf = chr(random.randint(97,122))
# 取小写字母
alf_upper = chr(random.randint(65,90))
# 取大写字母
s = str(random.choice([num,alf,alf_upper]))
code = ''.join([code,s])
return code
print(y_code())
4. 序列化模块
将一种数据结构(如字典、列表)等转换成一个特殊的序列(字符串或者bytes)的过程就叫做序列化.
主要用途:文件读写数据,网络传输数据。
4.1 json模块
json模块是将满足条件的数据结构转化成特殊的字符串,并且也可以反序列化还原回去。
json序列化只支持部分Python数据结构:dict,list, tuple,str,int, float,True,False,None
用于网络传输:dumps、loads
用于文件写读:dump、load
4.1.1 dumps、loads
1. 将字典类型转换成字符串类型
import json
dic = {'key1':'1','key2':2}
str_dic = json.dumps(dic)
print(str_dic,type(str_dic)) # 字符串
2. 将字符串类型的字典转换成字典类型
dic1 = json.loads(str_dic)
print(dic1,type(dic1))
3. 还支持列表类型
import json
lit = [1,2,"3",4]
str_lst = json.dumps(lit)
print(str_lst,type(str_lst))
lst = json.loads(str_lst)
print(lst,type(lst))
4.1.2 dump、load
1. 讲对象转换成字符串写入到文件中
dic = {'key1':1}
with open('a1.txt','a',encoding='utf-8')as f:
json.dump(dic,f)
2. 将文件中的字符串类型的字典转换成字典
with open('a1.txt','r',encoding='utf-8')as f1:
dic1 = json.load(f1)
print(dic1)
4.1.3 json序列化存储多个数据到同一个文件中
with open('a1.txt','r',encoding='utf-8')as f1:
for i in f1:
lst = json.loads(i)
print(lst)
4.2 pickle模块
pickle模块是将Python所有的数据结构以及对象等转化成bytes类型,然后还可以反序列化还原回去。
pickle模块是只能Python语言识别的序列化模块。
用于网络传输:dumps、loads
用于文件写读:dump、load
4.2.1 dumps、loads
import json
dic = {'key1':'1','key2':2}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic,type(str_dic)) # 类似字节
dic1 = pickle.loads(str_dic)
print(dic1,type(dic1))
4.2.2 dump、load
with open('a1.txt','ab')as f:
pickle.dump(dic,f)
with open('a1.txt','rb')as f1:
dic1 = pickle.load(f1)
print(dic1)
4.2.3 pickle序列化存储多个数据到一个文件中
import pickle
dic = {"1":2}
f = open("info","wb")
s = "
".encode("utf-8")
f.write(pickle.dumps(dic)+ s)
f.write(pickle.dumps(dic)+ s)
f.write(pickle.dumps(dic)+ s)
f.close()
f1 = open("info","rb")
for i in f1:
print(pickle.loads(i))
5. os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
os模块四组:
1. 工作目录
import os
print(os.getcwd()) # 当前工作路径 ***
os.chdir("F:s24day06") # 路径切换 ***
print(os.curdir) # 当前目录
print(os.pardir) # 当前目录的父级目录
2. 文件夹
import os
os.mkdir("ttt") # 创建一个文件夹 ***
os.rmdir("ttt") # 删除一个文件夹,若不为空则无法删除,报错 ***
os.makedirs("ttt/sss/ddd/ee") # 递归创建文件夹 ***
os.removedirs("ttt/sss/ddd/ee") # 递归删除文件夹,若为空删除,不为空不删除 ***
print(os.listdir(r"F:s24day17")) # 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***
3. 文件
import os
os.remove() # 删除一个文件 ***
os.rename("oldname","newname") # 重命名文件/目录 ***
4. 路径
import os
print(os.path.abspath(r"01 今日内容.py")) # 通过相对路径获取绝对路径 ***
print(os.path.split(os.path.abspath(r"01 今日内容.py"))) #将路径以最后一个切割(路径,文件名)
print(os.path.dirname(r"F:s24day17 1 今日内容.py")) # 获取路径 ***
print(os.path.basename(r"F:s24day17 1 今日内容.py")) # 获取文件名 ***
print(os.path.exists(r"F:s24day17 1 今日内容.py")) # 判断这个路径是否存在 ***
print(os.path.isdir(r"F:s24day17")) # 判断是不是路径 ***
print(os.path.isfile(r"01 今日内容.py")) # 判断是不是文件 ***
print(os.path.isabs(r"F:s24day17 1 今日内容.py")) # 判断是不是绝对路径 ***
print(os.path.join("D:\\","ttt","bbb")) # 路径拼接 *****
print(os.path.getatime(r"F:s24day17 4 序列化.py")) # 最后的修改时间
print(os.path.getctime(r"F:s24day17 4 序列化.py")) # 最后的访问时间
print(os.path.getmtime(r"F:s24day17 4 序列化.py")) # 最后的访问时间
print(os.path.getsize(r"F:s24day09")) # 获取当前文件的大小 ***
6. sys模块
sys模块是与python解释器交互的一个接口
import sys
if sys.argv[-1] == "alex":
print("dsb")
else:
print("cjb")
print(sys.argv[-1])
# 当前文件运行['F:/s24/day17/06 sys.py'] ***
import sys
print(sys.exit(1)) #退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
print(sys.version) # 获取解释器版本
print(sys.path) # 添加自定义模块查找路径 *****
print(sys.platform) # *** 区分操作系统然后进行相关逻辑操作
7. hashlib模块
加密和校验
md5,sha1,sha256,sha512
1.只要明文相同密文就是相同的
2.只要明文不相同密文就是不相同的
3.不能反逆(不能解密) -- md5中国人破解了
加密:
1.加密的内容
2.将要加密的内容转成字节
import hashlib
md5 = hashlib.md5() # 加密初始化
md5.update("alex123".encode("utf-8"))
print(md5.hexdigest())
加盐(固态/动态)
import hashlib
md5 = hashlib.md5("alex".encode("utf-8"))
md5.update("alex123".encode("utf-8"))
print(md5.hexdigest())
8. 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
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p)
# Point(x=1, y=2)
2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)
# deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
队列: 先进先出
栈: 先进后出
3.OrderedDict: 有序字典
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)
# OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
4.defaultdict: 带有默认值的字典
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)
5.Counter: 计数器,主要用来计数
from collections import Counter
c = Counter('abcdeabc')
print(c)
# Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 1})
9. re模块 (正则表达式)
# w 匹配字母(包含中文)或数字或下划线
import re
name = "宝元-meet_123 "
print(re.findall("w",name))
# ['宝', '元', 'm', 'e', 'e', 't', '_', '1', '2', '3']
# W 匹配非字母(包含中文)或数字或下划线
# s 匹配任意的空白符
# S 匹配任意非空白符
# d 匹配数字
# D 匹配非数字
# A 从字符串开头匹配
# 匹配字符串的结束,如果是换行,只匹配到换行前的结果
#
匹配一个换行符
# 匹配一个制表符
# ^ 匹配字符串的开始
# $ 匹配字符串的结尾
# . 匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符。
import re
name = "宝元-meet_123
"
print(re.findall(".",name))
# ['宝', '元', '-', 'm', 'e', 'e', 't', '_', '1', '2', '3', ' ', ' ']
print(re.findall(".",name,re.DOTALL))
# ['宝', '元', '-', 'm', 'e', 'e', 't', '_', '1', '2', '3', ' ', '
']
# [...] 匹配字符组中的字符
print(re.findall("[a-z]",s))
# [^...] 匹配除了字符组中的字符的所有字符
# * 匹配0个或者多个左边的字符。
# + 匹配一个或者多个左边的字符。
# ? 匹配0个或者1个左边的字符,非贪婪方式。
# {n} 精准匹配n个前面的表达式。
# {n,m} 匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式
# a|b 匹配a或者b
# () 匹配括号内的表达式,也表示一个组
import re
print(re.findall('(.*?)_sb', 'alex_sb wusir_sb 日天_sb'))
# ['alex', ' wusir', ' 日天']
print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>')
# ['http://www.baidu.com']
1.findall 全部找到,返回一个列表
2.search 从字符串中任意位置进行匹配查找到一个就停止了,返回的是一个对象. 获取匹配的内容必须使用.group()进行获取
3.match 只在字符串开始位置进行匹配
4.split 分隔 可按照任意分隔符进行分隔
5.sub 替换
6.compile 定义匹配规则
obj = re.compile("w")
print(obj.findall("meet_宝元_常鑫垃圾"))
7.finditer 返回一个迭代器
import re
g = re.finditer('al',"alex_alsb,al22,aladf")
print(next(g).group())
print([i.group() for i in g])
# al
# ['al','al','al']