python常用模块

Posted 2022-01-03 zhoajiahao

目录

• time模块
  • 时间戳
  • 格式化时间
  • 结构化时间
  • 不同格式时间的转换
• datetime模块
• random模块
• os模块
• sys模块
• json和pickle模块
  • 序列化
  • json
  • pickle

time模块

一般用于不同时间格式的转换

import time

时间戳

时间戳(timestamp)：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

time_stamp = time.time()
print(time_stamp, type(time_stamp))

格式化时间

格式化的时间字符串(format string)：格式化时间表示的是普通的字符串格式的时间。

format_time = time.strftime("%Y-%m-%d %X")

结构化时间

结构化的时间(struct time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素，分别为(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

print('本地时区的struct_time:\\n'.format(time.localtime()))
print('UTC时区的struct_time:\\n'.format(time.gmtime()))

不同格式时间的转换

#结构化时间
now_time = time.localtime()

# 把结构化时间转换为时间戳格式
print(time.mktime(now_time))

# 把结构化时间转换为格式化时间
# %Y年-%m月-%d天 %X时分秒=%H时:%M分:%S秒
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", now_time))

# 把格式化时间化为结构化时间，它和strftime()是逆操作
print(time.strptime('2013-05-20 13:14:52', '%Y-%m-%d %X'))

datetime模块

datetime模块一般用于时间的加减。

import datetime

now = datetime.datetime.now()  # (*****)牢记

now + datetime.timedelta(3)  # +3day

now - datetime.timedelta(3)  # -3day
now + datetime.timedelta(-3)  # -3day

now + datetime.timedelta(minutes=3)  # +3minutes

now + datetime.timedelta(seconds=3)  # +3seconds

now + datetime.timedelta(365)  # +1year

now.replace(year=2012, month=12, day=22, hour=5, minute=13, second=14)

random模块

random一般用于生成随机数

import random

# (0,1) (*****)
random.random()

# [1,3] 的整数 (*****)
random.randint()

# [1,3] 的小数
random.uniform()

# [1,3) 的整数
random.randrange()

# 取容器中的一个元素 (*****)
random.choice([1,2,3])

# 取容器中的多个元素
random.sample([1,2,3],2)

# 打乱容器  (*****)
lis = [1,3,4]
random.shuffle(lis)

os模块

os模块负责程序与操作系统的交互，提供了访问操作系统底层的接口，多用于文件处理

import os

# 新建一个文件夹
os.mkdir(path)

# 新建一个文件
f = open('','w',encoding='utf8')
f.close()

# 删除一个文件（*****）
os.remove(path)

# 重命名一个文件（*****）
os.rename(path)

# 删除空文件
os.removedirs(path)

# 删除一个空文件
os.rmdir(path)

# 拼接文件（*****）
os.path.join(path)

# 列出文件夹下所有内容（*****）
os.listdir(path)

# 获取文件大小（*****）
os.path.getsize(path)

# 获取文件夹下所有的文件夹和文件（*****）
os.walk(path)

# 当前当前项目路径
os.getcwd(path)

# 获取文件路径（*****）
os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))

# 判断文件是否存在（*****）
os.path.exists(path)

# 执行linux命令
os.system('cd c:')

# 获取文件的绝对路径（*****）
os.path.abspath(__file__)  # 获取当前文件的绝对路径
os.path.abspath(path)  # 获取某一个文件的绝对路径

sys模块

sys模块负责程序与python解释器的交互，提供了一系列的函数和变量，用于操控python的运行时环境。

import sys

# 获取当前文件的环境变量，就是模块的搜索路径（*****）
sys.path
sys.path.append  # 添加环境变量

# 当终端  python test.py 参数1 参数2 ...  执行python文件的时候会接收参数（*****）
sys.argv  

# 标准输出
sys.stdout.write()

# 标准输入
sys.stdin.read(n)  # 读取的字符，如果输出过多的字符，只接受n个

json和pickle模块

序列化

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，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening。

序列化的优点：

1. 持久保存状态：内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。但是在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
2. 跨平台数据交互：序列化时不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

json

• 序列化：把数据从从内存到硬盘，对于json而言，需要按照json的标准
  • dict/list/str/int/float/bool（*****）

• 反序列化：把json形式的数据从硬盘读入内存（*****）（*****）

• 优点：跨平台性/跨语言传输数据 （*****）

• 缺点：不能保存函数之类的数据类型，保存的类型为字符串形式

Json序列化并不是python独有的，json序列化在java等语言中也会涉及到，因此使用json序列化能够达到跨平台传输数据的目的。

json数据类型和python数据类型对应关系表

Json类型	Python类型
	dict
[]	list
"string"	str
520.13	int或float
true/false	True/False
null	None

import json

# 内存中转换的
dic = 'name':'nick'

# 了解
res = json.dumps(dic)
json.loads(res)

def write_json(filename, dic):
    with open(filename,'w',encoding='utf8') as fw:
        json.dump(dic, fw) （*****）
    
def read_json(filename):
    with open(filename,'r',encoding='utd8') as fr:
        data = json.load(fr) （*****）
    return data

pickle

• 优点：能存储python的任意类型数据
• 缺点：无法跨平台，保存的数据为二进制类型

import pickle

# 内存中转换的
def func():
    pass

# 了解
res = pickle.dumps(func)
pickle.loads(res)

def write_pickle(filename, func):
    with open(filename,'wb') as fw:
        pickle.dump(func, fw) （*****）
    
def read_pickle(filename):
    with open(filename,'rb') as fr:
        data = pickle.load(fr) （*****）
    return data