python常用模块

Posted tinali

tags:

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常用模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

什么是模块?

   常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀。

   但其实import加载的模块分为四个通用类别: 

  1 使用python编写的代码(.py文件)

  2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

  3 包好一组模块的包

  4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

为何要使用模块?

   如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时就通过python test.py方式去执行,此时test.py被称为脚本script。

    随着程序的发展,功能越来越多,为了方便管理,我们通常将程序分成一个个的文件,这样做程序的结构更清晰,方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用,

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:

判断手机号码是否合法1

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‘)

现在需要用正则表达式判断手机号是否合法

 

phone_number= input(‘please input your phone number:‘)
if re.match(‘^(13|14|15|18|17)[0-9]{9}$‘,phone_number):
print(‘是合法的手机号码‘)
else:
print(‘这是不合法的手机号码‘)
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(‘j‘, ‘eva egon yuan‘)
if ret:
print(ret.group()) #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,此时调用group会报错
所以要加IF进行判断下

ret = re.match(‘a‘, ‘bbc‘)  # 同search,不过是从在字符串开始处进行匹配
if ret:
print(ret).group()
结果 : ‘a‘
match是从头开始匹配,如果正则规则从头开始可以匹配上,就返回一个变量。
匹配的内容需要用group才能显示,如果没匹配上,就返回None,调用group会报错。
# 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.不写就全部替换
print(ret) #evaHegon4yuan4
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(‘abc123eeee‘) #正则表达式对象调用search,参数为待匹配的字符串
print(ret.group()) #结果 : 123

import re
ret = re.finditer(‘d‘, ‘ds3sy4784a‘) #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器
print(ret) # <callable_iterator object at 0x10195f940>
print(next(ret).group()) #查看第一个结果
print(next(ret).group()) #查看第二个结果
print([i.group() for i in ret]) #查看剩余的左右结果

注意:

1 findall的优先级查询

ret = re.findall(‘www.(baidu|oldboy).com‘, ‘www.oldboy.com‘)
print(ret) # [‘oldboy‘] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可
ret = re.findall(‘www.(?:baidu|oldboy).com‘, ‘www.baidu.com‘) ? 取消优先级的作业
print(ret) # [‘www.baidu.com‘]
2 split的优先级查询
ret=re.split("d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 : [‘eva‘, ‘egon‘, ‘yuan‘]

ret=re.split("(d+)","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 : [‘eva‘, ‘3‘, ‘egon‘, ‘4‘, ‘yuan‘]

#在匹配部分加上()之后所切出的结果是不同的,
#没有()的没有保留所匹配的项,但是有()的却能够保留了匹配的项,
#这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。
collections模块

在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器,主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

namedtuple 可命名元组

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。

这时,namedtuple就派上了用场:

from collections import namedtuple
point = namedtuple(‘card‘,[‘x‘,‘y‘,‘z‘])
p = point(1,2,3)
print(p) # card(x=1, y=2, z=3)

# 花色和数字
Card = namedtuple(‘card‘,[‘suits‘,‘number‘])
c1 = Card(‘红桃‘,2)
print(c1)
print(c1.number)
print(c1.suits)
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‘])
queue 队列 
# 堆栈:先进后出
# 队列:先进先出
不能循环取值,不是可迭代,不能插队
import queue 队列
q = queue.Queue()
q.put(10)
q.put(5)
q.put(6)
print(q)
print(q.qsize())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get()) # 取不到值会堵塞,一直卡在这里,可以判断长度为0时不取值了
deque 双端队列 
可以插队,可以查看里面的值
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
dq = deque([1,2])
dq.append(‘a‘) # 从后面放数据 [1,2,‘a‘]
dq.appendleft(‘b‘) # 从前面放数据 [‘b‘,1,2,‘a‘]
dq.insert(2,3) # 在索引2的前面插入一个3 [‘b‘,1,2,‘a‘]
print(dq)
print(dq.pop()) # 从后面取数据 a
print(dq.popleft()) # 从前面取数 b
deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
OrderedDict 有序字典

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)]) #普通字典
# print(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
print(od) # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
意,OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:
from collections import OrderedDict
od = OrderedDict()
od[‘z‘] = 1
od[‘y‘] = 2
od[‘x‘] = 3
od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
print(od.keys()) # odict_keys([‘z‘, ‘y‘, ‘x‘])
defaultdict 默认字典

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

即: {‘k1‘: 大于66 ‘k2‘: 小于66}
原字典方法:
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
my_dict = {}
for value in  values:
    if value>66:
        if my_dict.has_key(‘k1‘):
            my_dict[‘k1‘].append(value)
        else:
            my_dict[‘k1‘] = [value]
    else:
        if my_dict.has_key(‘k2‘):
            my_dict[‘k2‘].append(value)
        else:
            my_dict[‘k2‘] = [value]
首先第一次要判断K1是否在字典里,要先创建K1对应的值后才能后里面追加值,如直接追加会报错
defaultdict 解决办法
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)
 
使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‘) # 参数是可以调用的
dd[‘key1‘] = ‘abc‘
print(dd[‘key1‘]) # key1存在 # abc
print(dd[‘key2‘]) # key2不存在,返回默认值 # ‘N/A‘
Counter 字符串计算
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。
Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
c = Counter(‘abcdeabcdabcaba‘)
print c
输出:Counter({‘a‘: 5, ‘b‘: 4, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2, ‘e‘: 1})
from collections import  Counter
c = Counter(‘abcdeabcdabcaba‘)
print (c) # 输出:Counter({‘a‘: 5, ‘b‘: 4, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2, ‘e‘: 1})
其他详细内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html 老师博客









 

 

 

 

 

以上是关于python常用模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python常用代码片段总结

nodejs常用代码片段

python常用代码

盘点Python常用的模块和包

Day5 模块及Python常用模块

python常用模块