Python模块之time

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python模块之time相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Time模块

和时间有关系的我们就要用到时间模块。在使用模块之前,应该首先导入这个模块。

#常用方法
1.time.sleep(secs)
(线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
2.time.time()
获取当前时间戳

表示时间的三种方式

在Python中,通常有这三种方式来表示时间:时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串:

(1)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。

(2)格式化的时间字符串(Format String): ‘1999-12-06’

%y 两位数的年份表示(00-99%Y 四位数的年份表示(000-9999%m 月份(01-12%d 月内中的一天(0-31%H 24小时制小时数(0-23%I 12小时制小时数(01-12%M 分钟数(00=59%S 秒(00-59%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天(001-366%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
%w 星期(0-6),星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身
python中时间日期格式化符号:

(3)元组(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,一年中第几天等)

首先,我们先导入time模块,来认识一下python中表示时间的几种格式:

#导入时间模块
>>>import time

#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804

#时间字符串
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
\'2017-07-24 13:54:37\'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
\'2017-07-24 13-55-04\'

#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)

小结:时间戳是计算机能够识别的时间;时间字符串是人能够看懂的时间;元组则是用来操作时间的

几种格式之间的转换

#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-->字符串时间
#time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传,则现实当前时间
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
\'2017-07-24 14:55:36\'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
\'2017-07-14\'

#字符串时间-->结构化时间
#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)
>>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

 

#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\' 
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))

 

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]

 

练习:生成随机验证码

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())

 

os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

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"\\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
os模块方法大全

 

注意:os.stat(\'path/filename\' 获取文件/目录信息 的结构说明

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)。

 

sys模块

sys模块是与python解释器交互的一个接口

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
import sys
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit as e:
    print(e)
异常处理和status
import sys
count = 1
while count <10:
    print(count)
    if count == 8:
        sys.exit()
    count += 1

print(\'ending\')
结果:
1
2
3
4
5
6
7
8

 

序列化模块

什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化

比如,我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用,那我们怎么给?
现在我们能想到的方法就是存在文件里,然后另一个python程序再从文件里读出来。
但是我们都知道,对于文件来说是没有字典这个概念的,所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。
你一定会问,将字典转换成一个字符串很简单,就是str(dic)就可以办到了,为什么我们还要学习序列化模块呢?
没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic),将一个名为dic的字典转换成一个字符串,
但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢?
聪明的你肯定想到了eval(),如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval,就会得到一个返回的字典类型了。
eval()函数十分强大,但是eval是做什么的?e官方demo解释为:将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
BUT!强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。
想象一下,如果我们从文件中读出的不是一个数据结构,而是一句"删除文件"类似的破坏性语句,那么后果实在不堪设设想。
而使用eval就要担这个风险。
所以,我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

序列化的目的

1、以某种存储形式使自定义对象持久化
2、将对象从一个地方传递到另一个地方。
3、使程序更具维护性。

 

json

Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

 loads和dumps
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)
load和dump
import json
f = open(\'file\',\'w\')
json.dump({\'国籍\':\'中国\'},f)
ret = json.dumps({\'国籍\':\'中国\'})
f.write(ret+\'\\n\')
json.dump({\'国籍\':\'美国\'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({\'国籍\':\'美国\'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+\'\\n\')
f.close()
ensure_ascii关键字参数
Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
Skipkeys:默认值是False,如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None),设置为False时,就会报TypeError的错误。此时设置成True,则会跳过这类key 
ensure_ascii:,当它为True的时候,所有非ASCII码字符显示为\\uXXXX序列,只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可,此时存入json的中文即可正常显示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent:应该是一个非负的整型,如果是0就是顶格分行显示,如果为空就是一行最紧凑显示,否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示,这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
separators:分隔符,实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组,默认的就是(‘,’,’:’);这表示dictionary内keys之间用“,”隔开,而KEY和value之间用“:”隔开。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys:将数据根据keys的值进行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
其他参数说明
import json
data = {\'username\':[\'李华\',\'二愣子\'],\'sex\':\'male\',\'age\':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(\',\',\':\'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)
json的格式化输出

 

pickle

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(只能对列表、字典 进行序列化)

    Json,全名 JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式,用于各种语言之间的字符转换,是一行行取数据的。

  • pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

 

pickle模块提供了四个功能:dumps、dump(序列化,存)、loads(反序列化,读)、load  (不仅可以序列化字典,列表...可以把python中任意的数据类型序列化

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)
pickle

 

这时候机智的你又要说了,既然pickle如此强大,为什么还要学json呢?
这里我们要说明一下,json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里,那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化,其他语言就不能读懂这是什么了~
所以,如果你序列化的内容是列表或者字典,我们非常推荐你使用json模块
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型,而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话,那么就可以使用pickle

 

shelve

shelve也是python提供给我们的序列化工具,比pickle用起来更简单一些。
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。

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)
shelve

 这个模块有个限制,它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作,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)

由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的,所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数,否则对象的修改不会保存。

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()
设置writeback

writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率,并且让对象的持久化对用户更加的透明了;但这种方式并不是所有的情况下都需要,首先,使用writeback以后,shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗,并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB,这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了,哪些对象没有修改,因此所有的对象都会被写入。

 

re模块

讲正题之前我们先来看一个例子:https://reg.jd.com/reg/person?ReturnUrl=https%3A//www.jd.com/

这是京东的注册页面,打开页面我们就看到这些要求输入个人信息的提示。
假如我们随意的在手机号码这一栏输入一个11111111111,它会提示我们格式有误。
这个功能是怎么实现的呢?
假如现在你用python写一段代码,类似:

phone_number = input(\'please input your phone number : \')

你怎么判断这个phone_number是合法的呢?

根据手机号码一共11位并且是只以13、14、15、18开头的数字这些特点,我们用python写了如下代码:

while True:
    phone_number = input(\'please input your phone number : \')
    if len(phone_number) == 11 \\
            and phone_number.isdigit()\\
            and (phone_number.startswith(\'13\') \\
            or phone_number.startswith(\'14\') \\
            or phone_number.startswith(\'15\') \\
            or phone_number.startswith(\'18\')):
        print(\'是合法的手机号码\')
    else:
        print(\'不是合法的手机号码\')

这是你的写法,现在我要展示一下我的写法:

import re
phone_number = input(\'please input your phone number : \')
if re.match(\'^(13|14|15|18)[0-9]{9}$\',phone_number):
        print(\'是合法的手机号码\')
else:
        print(\'不是合法的手机号码\')

对比上面的两种写法,此时此刻,我要问你你喜欢哪种方法呀?你肯定还是会说第一种,为什么呢?因为第一种不用学呀!
但是如果现在有一个文件,我让你从整个文件里匹配出所有的手机号码。你用python给我写个试试?
所以需要学习正则表达式

我们要学习python里的re模块和正则表达式,学会了这个就可以帮我们解决刚刚的疑问。正则表达式不仅在python领域,在整个编程届都占有举足轻重的地位。

不管以后你是不是去做python开发,只要你是一个程序员就应该了解正则表达式的基本使用。如果未来你要在爬虫领域发展,你就更应该好好学习这方面的知识。
但是你要知道,re模块本质上和正则表达式没有一毛钱的关系。re模块和正则表达式的关系 类似于 time模块和时间的关系
你没有学习python之前,也不知道有一个time模块,但是你已经认识时间了 12:30就表示中午十二点半(这个时间可好,一般这会儿就该下课了)。
时间有自己的格式,年月日时分秒,12个月,365天......已经成为了一种规则。你也早就牢记于心了。time模块只不过是python提供给我们的可以方便我们操作时间的一个工具而已
正则表达式和re模块

正则表达式本身也和python没有什么关系,就是匹配字符串内容的一种规则

官方定义:正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

以后在其它的时间我再详解正则。

 

re模块下的常用方法

import re

ret = re.findall(\'a\', \'eva egon yuan\')  # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
print(ret) #结果 : [\'a\', \'a\']

ret = re.search(\'a\', \'eva egon yuan\').group()
print(ret) #结果 : \'a\'
# 函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以
# 通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配,则返回None。

ret = re.match(\'a\', \'abc\').group()  # 同search,不过尽在字符串开始处进行匹配
print(ret)
#结果 : \'a\'

ret = re.split(\'[ab]\', \'abcd\')  # 先按\'a\'分割得到\'\'和\'bcd\',在对\'\'和\'bcd\'分别按\'b\'分割
print(ret)  # [\'\', \'\', \'cd\']

ret = re.sub(\'\\d\', \'H\', \'eva3egon4yuan4\', 1)#将数字替换成\'H\',参数1表示只替换1个
print(ret) #evaHegon4yuan4

ret = re.subn(\'\\d\', \'H\', \'eva3egon4yuan4\')#将数字替换成\'H\',返回元组(替换的结果,替换了多少次)
print(ret)

obj = re.compile(\'\\d{3}\')  #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象,规则要匹配的是3个数字
ret = obj.search(python之模块

python基础之模块(time,datetime,os,random)

python模块之time模块

Python随笔之常用模块-time模块

python模块之time模块

python 模块之-time