Python17个常用内置模块总结

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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Python17个常用内置模块总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

<--目录-->

1、getpass

2、os

3、sys

4、subprocess

5、hashlib

6、json

7、pickle

8、shutil

9、time

10、datetime

11、re

12、random

13、configparser

14、traceback

15、yaml

16、itertools 

17、logging


1、getpass模块详解

pwd = getpass.getpass("请输入密码:")  #输入密码不可见

yh = getpass.getuser()                #显示当前登录系统用户名;


2、os模块

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

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


3、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]


4、subprocess模块

执行系统命令 

os.system

commands.*      --废弃,3.x中被移除

result = commands.getoutput(‘cmd‘)

以上执行shell命令的相关的模块和函数的功能均在 subprocess 模块中实现,并提供了更丰富的功能。


call 

执行命令,返回状态码

ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False)

ret = subprocess.call("ls -l", shell=True)

shell = True ,允许 shell 命令是字符串形式


check_call

执行命令,如果执行状态码是 0 ,则返回0,否则抛异常

subprocess.check_call(["ls", "-l"])

subprocess.check_call("exit 1", shell=True)


check_output(此下两条命令在2.6执行失败,要是2.7应该才可以)

执行命令,如果状态码是 0 ,则返回执行结果,否则抛异常

subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"])

subprocess.check_output("exit 1", shell=True)


subprocess.Popen(...)

用于执行复杂的系统命令

参数:

args:                      #shell命令,可以是字符串或者序列类型(如:list,元组)

bufsize:                   #指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 系统缓冲

stdin, stdout, stderr:     #分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄

preexec_fn:                #只在Unix平台下有效,用于指定一个可执行对象(callable object),它将在子进程运行之前被调用

close_sfs:                 #在windows平台下,如果close_fds被设置为True,则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。

shell:                     #同上

cwd:                       #用于设置子进程的当前目录

env:                       #用于指定子进程的环境变量。如果env = None,子进程的环境变量将从父进程中继承。

universal_newlines:        #不同系统的换行符不同,True -> 同意使用 \n

startupinfo与createionflags #只在windows下有效

将被传递给底层的CreateProcess()函数,用于设置子进程的一些属性,如:主窗口的外观,进程的优先级等等


import subprocess

ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"])

ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True)


5、hashlib模块

用于加密相关的操作,代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法

import hashlib

 

# ######## md5 ########

 

hash = hashlib.md5()

hash.update(‘admin‘)

print hash.hexdigest()

 

# ######## sha1 ########

 

hash = hashlib.sha1()

hash.update(‘admin‘)

print hash.hexdigest()

 

# ######## sha256 ########

 

hash = hashlib.sha256()

hash.update(‘admin‘)

print hash.hexdigest()

 

 

# ######## sha384 ########

 

hash = hashlib.sha384()

hash.update(‘admin‘)

print hash.hexdigest()

 

# ######## sha512 ########

 

hash = hashlib.sha512()

hash.update(‘admin‘)

print hash.hexdigest()


以上加密算法虽然依然非常厉害,但时候存在缺陷,即:通过撞库可以反解。所以,有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。

import hashlib

 

# ######## md5 ########

 

hash = hashlib.md5(‘898oaFs09f‘)

hash.update(‘admin‘)

print hash.hexdigest()


还不够吊?python 还有一个 hmac 模块,它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密

import hmac

h = hmac.new(‘wueiqi‘)

h.update(‘hellowo‘)

print h.hexdigest()


6,7、json 和 pickle 

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

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

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


pickle

>>> import pickle

>>> data = {‘k1‘ : 123, ‘k2‘ : ‘hello‘}

>>> p_str = pickle.dumps(data)   #序列化

>>> print p_str  

>>> loadsed = pickle.loads(p_str)   #反序列化

>>> print loadsed


序列化到文件

>>> li = [‘wsyht‘,11,22,‘ok‘,‘yes‘]

>>> pickle.dump(li,open(‘test.txt‘,‘w‘))   #序列化到文件 

>>> pickle.load(open(‘test.txt‘))          #从文件反序列化出来


json

>>> import json

>>> data = {‘k1‘:123,‘k2‘:‘abc‘}

>>> str = json.dumps(data)

>>> stt= json.loads(str)  


序列化到文件

>>> li = [‘wsyht‘,11,22,‘ok‘,‘yes‘] 

>>> json.dump(li,open(‘test.txt‘,‘w‘))  #序列化到文件

>>> json.load(open(‘test.txt‘))         #从文件反序化出来



8、shutil模块

shutil.make_archive(base_name, format,...)


创建压缩包并返回文件路径,例如:zip、tar


base_name: 压缩包的文件名,也可以是压缩包的路径。只是文件名时,则保存至当前目录,否则保存至指定路径,

如:www                        =>保存至当前路径

如:/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/

format: 压缩包种类,“zip”, “tar”, “bztar”,“gztar”

root_dir: 要压缩的文件夹路径(默认当前目录)

owner: 用户,默认当前用户

group: 组,默认当前组

logger: 用于记录日志,通常是logging.Logger对象


#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录

 

import shutil

ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", ‘gztar‘, root_dir=‘/Users/wupeiqi/Downloads/test‘)

 

 

#将 /mnt下的文件打包放置 /tmp目录

import shutil

ret = shutil.make_archive("/tmp/www", ‘gztar‘, root_dir=‘/mnt‘)  #2.6用不了,2.7或许可以



类似于高级API,而且主要强大之处在于其对文件的复制与删除操作更是比较支持好。


相关API介绍


copyfile(src, dst)

从源src复制到dst中去。当然前提是目标地址是具备可写权限。抛出的异常信息为


IOException. 如果当前的dst已存在的话就会被覆盖掉。



 copyfile( src, dst) 从源src复制到dst中去。当然前提是目标地址是具备可写权限。抛出的异常信息为IOException. 如果当前的dst已存在的话就会被覆盖掉

 copymode( src, dst) 只是会复制其权限其他的东西是不会被复制的

 copystat( src, dst) 复制权限、最后访问时间、最后修改时间

 copy( src, dst)   复制一个文件到一个文件或一个目录

 copy2( src, dst) 在copy上的基础上再复制文件最后访问时间与修改时间也复制过来了,类似于cp –p的东西

 copy2( src, dst) 如果两个位置的文件系统是一样的话相当于是rename操作,只是改名;如果是不在相同的文件系统的话就是做move操作

 copytree(olddir,newdir,True/Flase) 把olddir拷贝一份newdir,如果第3个参数是True,则复制目录时将保持文件夹下的符号连接,如果第3个参数是False,则将在复制的目录下生成物理副本来替代符号连接

 shutil.rmtree("te")      删除一个目录



import shutil

shutil.copyfile(‘f:/temp.txt‘, ‘f:/os.txt‘) #复制文件

shutil.copytree(‘f:/temp‘, ‘f:/os‘)  #复制目录



# ######## zip的用法 ########


shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的,详细:


import zipfile


# 压缩

z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘w‘)

z.write(‘a.log‘)        #压缩包写入a.log

z.write(‘data.data‘)    #写入data文件

z.close()


# 解压

z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘r‘)

z.extractall()

z.close()


9、time模块

三种表示主式:

1、时间戳 1970年1月1日后的秒

2、元组包含了:年、日、星期等...time.struct_time

3、格式化的字符串 2014-11-11 11:11 print time.time()


#时间戳形式存在

print time.time()

print time.mktime(time.localtime())  #print (time.localtime())此为元组形式,这一整句意思是把元组形式转化成时间戳形式


#元组形式存在

print time.gmtime() #可加时间戳参数

print time.localtime() #可加时间戳参数

print time.strptime(‘2014-11-11‘,‘%Y-%m-%d‘) #字符串形式转换成元组形式


#字符串形式存在

print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘)  #默认当前时间,必须记住,工作中用得最多

print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘,time.localtime())  #默认当前时间

print time.asctime()

print time.asctime(time.localtime())

print time.ctime(time.time())



时间的三种表示方式演示

>>> import time

>>> print time.time()

1469014348.5   #秒,时间戳的方式

>>> print time.gmtime()

time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=7, tm_mday=20, tm_hour=11, tm_min=25, tm_sec=53, tm_wday=2, tm_yday=202, tm_isdst=0)

>>> print time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)

2016-07-20 19:36:16


10、datetime模块

import datetime

‘‘‘

datetime.date:表示日期的类。常用的属性有year, month, day

datetime.time:表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond

datetime.datetime:表示日期时间

datetime.timedelta:表示时间间隔,即两个时间点之间的长度

timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])

strftime("%Y-%m-%d")

‘‘‘

import datetime

print datetime.datetime.now()

print datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5)



11、re模块

compile

match search findall

group groups

正则表达式常用格式:


  字符:\d \w \t  . 


  次数:* + ? {m} {m,n}


示例:

#!#/usr/bin/env python

#coding:utf-8


import re 

result1 = re.match(‘\d+‘, ‘1afsfweasfcxvsfd123‘)  #在你给的字符串起始位置去匹配,\d从数字开始找,+表示一个到多个

if result1:   #当result1等于True的时候,就是匹配,如果匹配就输出里面的内容

    print result1.group()  #用group方法把他匹配的内容输出出来

else:

    print ‘nothing‘


result2 = re.search(‘\d+‘, ‘alsfj3af‘) #在整个内容里面去匹配,\d从数字开始找,+表示一个到多个

if result2:

    print result2.group()    #用group方法把他匹配的内容输出出来


result3 = re.findall(‘\d+‘, ‘asfaf11sf22lj33‘) #只要匹配全都拿出来

print result3


com = re.compile(‘\d+‘)

print com.findall(‘asfaf11sf22lj33‘)


result5 = re.search(‘(\d+)\w*(\d+)‘,‘aasflsjfa12aaljsf22lj13bb‘)

print result5.group()   #所有匹配内容输出

print result5.groups()  #只把括号\d,也就是组里面的内容输出


result6 = re.search(‘a{3,5}‘,‘aaaaaa‘) #匹配3到5次的aaaaa输出出来

print result6.group()



总结:

match:只在第一个字符串开始找,如果没有匹配,则不再继续找,如果第一个字符串中有,则只输出第一个

searh: 在所有内容里找,直到找到为止,但只输出找到的第一个

findall:把所有找到的匹配的内容,都通过列表的形式打印出来

compile: 编译之后再去匹配,这样可以加快匹配的速度

group: 把他匹配的内容输出出来

groups:分组


匹配的字符:

\d:表示数字的意思

\w: 代表下划线,字母,数字

\t:制表符,除了回车以外的所有字符


匹配的次数:

* 大于等于0,0到多个

+ 大于等于1,1个到多个

?  0或1

{m} 次数,如a{6},出现6次a的进行匹配

{m,n} 如a{3,7} 出现3到7次的就进行匹配


例子1:

法1

>>> ip = ‘[email protected]#9436‘

>>> import re                  

>>> re.findall(‘[0-9]{1,3}‘,ip)

[‘12‘, ‘23‘, ‘84‘, ‘23‘, ‘323‘, ‘4‘, ‘23‘, ‘192‘, ‘168‘, ‘32‘, ‘43‘, ‘342‘, ‘943‘, ‘6‘]

>>> re.findall(‘[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}‘,ip)

[‘12.23‘, ‘192.168‘, ‘32.43‘]

>>> re.findall(‘[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}‘,ip)

[‘12.23.84‘, ‘192.168.32‘]

>>> re.findall(‘[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}‘,ip)

[‘192.168.32.43‘]


法2:

>>> re.findall(‘(\d+)‘,ip)  

[‘12‘, ‘23‘, ‘84‘, ‘23‘, ‘3234‘, ‘23‘, ‘192‘, ‘168‘, ‘32‘, ‘43‘, ‘342‘, ‘9436‘]

>>> re.findall(‘(\.+\d+){1,3}‘,ip)

[‘.84‘, ‘.23‘, ‘.3234‘, ‘.43‘]

>>> re.findall(‘(?:\.+\d+){1,3}‘,ip)    #?:表示匹配括号的那一组数据,必须连着

[‘.23.84‘, ‘.23‘, ‘.3234‘, ‘.168.32.43‘]

>>> re.findall(‘[0-9]{1,3}(?:\.+\d+){3}‘,ip)  

[‘192.168.32.43‘]


法3:

>>> re.findall(‘(?:\d+\.+){3}\d{1,3}‘,ip)  

[‘192.168.32.43‘]


法4:

>>> re.findall(‘(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}‘,ip)    

[‘192.168.32.43‘]


12、random模块

import random

print random.random()

print random.randint(1,2)

print random.randrange(1,10)


随机验证码实例:

import random

checkcode = ‘‘

for i in range(4):

    current = random.randrange(0,4)

    if current != i:

        temp = chr(random.randint(65,90))

    else:

        temp = random.randint(0,9)

    checkcode += str(temp)

print checkcode


13、ConfigParser模块

用于对特定的配置进行操作,当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

1.读取配置文件

-read(filename) 直接读取ini文件内容

-sections() 得到所有的section,并以列表的形式返回

-options(section) 得到该section的所有option

-items(section) 得到该section的所有键值对

-get(section,option) 得到section中option的值,返回为string类型

-getint(section,option) 得到section中option的值,返回为int类型

 

2.写入配置文件

-add_section(section) 添加一个新的section

-set( section, option, value) 对section中的option进行设置

         需要调用write将内容写入配置文件。


[[email protected] mnt]# cat data.txt 

[sec_a]

a_key1 = 20

a_key2 = 10

 

[sec_b]

b_key1 = 121

b_key2 = b_value2

b_key3 = $r

b_key4 = 127.0.0.1


>>> import ConfigParser

>>> cf = ConfigParser.ConfigParser()

>>> cf.read("data.txt")             

[‘data.txt‘]

>>> secs = cf.sections()  #获得所有区域

>>> print ‘sections:‘, secs

sections: [‘sec_b‘, ‘sec_a‘]

>>> opts = cf.options("sec_a")

>>> print ‘options:‘, opts

options: [‘a_key1‘, ‘a_key2‘]

>>> 

>>> for sn in secs:           

...  print cf.options(sn)   #打印出每个区域的所有属性

... 

[‘b_key4‘, ‘b_key1‘, ‘b_key2‘, ‘b_key3‘]

[‘a_key1‘, ‘a_key2‘] 


>>> str_val = cf.get("sec_a", "a_key1")

>>> int_val = cf.getint("sec_a", "a_key2")

>>> print "value for sec_a‘s a_key1:", str_val

value for sec_a‘s a_key1: 20

>>> print "value for sec_a‘s a_key2:", int_val

value for sec_a‘s a_key2: 10


>>> cf.set("sec_b", "b_key3", "new-$r")

>>> cf.set("sec_b", "b_newkey", "new-value")

>>> cf.add_section(‘a_new_section‘)

>>> cf.set(‘a_new_section‘, ‘new_key‘, ‘new_value‘)

>>> cf.write(open("data.txt", "w")) 


>>> cf.has_section(‘a_new_section‘)  #判断存不存在[sec_a]                 

True

>>> cf.remove_section(‘sec_a‘)   #删除[sec_a]             

True

>>> cf.has_section(‘a_section‘)    #判断存不存在[sec_a]      

False

>>> cf.write(open("data.txt", "w"))



14、traceback模块

[[email protected] mnt]# cat test.py 

#!/usr/bin/env python

#coding:utf-8

import traceback

try:  

    1/0  

except Exception,e:  

    #print e

    traceback.print_exc(file=open(‘tb.txt‘,‘w+‘))

else:

    print ‘success‘


15、yaml模块的使用

yaml在python上的具体实现:PyYaml


将yaml写成配置脚本test.yaml ,以下介绍如何读写yaml配置。


使用python的yaml库PyYAML。http://pyyaml.org/


安装到python lib下后就可以正常使用了。


#加载yaml

import yaml

f = open(‘test.yaml‘)   #读取文件

x = yaml.load(f)   #导入

print x

f.close()


import yaml  

f = open(‘d:/newtree.yaml‘, "w")  

yaml.dump(dataMap, f)  

f.close()  


16、itertools模块的使用

[[email protected] mnt]# cat test.py 


# ######## count(1) ########

import itertools

natuals = itertools.count(1)   #count创建无限个迭代器

for n in natuals:

        print n


# ######## cycle() ########


cycle()会把传入的一个序列无限重复下去:

>>> import itertools

>>> cs = itertools.cycle(‘ABC‘) # 注意字符串也是序列的一种

>>> for c in cs:

...     print c


# ######## repeat() ########


repeat()负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数:

>>> ns = itertools.repeat(‘A‘, 10)

>>> for n in ns:

...     print n

...

打印10次‘A‘


# ######## takewhile() ########


>>> natuals = itertools.count(1)

>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)

>>> for n in ns:

...     print n

...

打印出1到10


# ######## chain() ########


for c in itertools.chain(‘ABC‘, ‘XYZ‘):

    print c

# 迭代效果:‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘X‘ ‘Y‘ ‘Z‘


# ######## groupby() ########


groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起:


>>> for key, group in itertools.groupby(‘AAABBBCCAAA‘):

...     print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢?

...

A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]

B [‘B‘, ‘B‘, ‘B‘]

C [‘C‘, ‘C‘]

A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]


# ######## groupby() ########


实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素‘A‘和‘a‘都返回相同的key:

>>> for key, group in itertools.groupby(‘AaaBBbcCAAa‘, lambda c: c.upper()):

...     print key, list(group)

...

A [‘A‘, ‘a‘, ‘a‘]

B [‘B‘, ‘B‘, ‘b‘]

C [‘c‘, ‘C‘]

A [‘A‘, ‘A‘, ‘a‘]


# ######## imap() ########

>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):

...     print x


itertools


阅读: 5044

Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。


首先,我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器:


>>> import itertools

>>> natuals = itertools.count(1)

>>> for n in natuals:

...     print n

...

1

2

3

...

因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按Ctrl+C退出。


cycle()会把传入的一个序列无限重复下去:


>>> import itertools

>>> cs = itertools.cycle(‘ABC‘) # 注意字符串也是序列的一种

>>> for c in cs:

...     print c

...

‘A‘

‘B‘

‘C‘

‘A‘

‘B‘

‘C‘

...

同样停不下来。


repeat()负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数:


>>> ns = itertools.repeat(‘A‘, 10)

>>> for n in ns:

...     print n

...

打印10次‘A‘

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去,如果只是创建了一个迭代对象,它不会事先把无限个元素生成出来,事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。


无限序列虽然可以无限迭代下去,但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列:


>>> natuals = itertools.count(1)

>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)

>>> for n in ns:

...     print n

...

打印出1到10

itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用:


chain()


chain()可以把一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器:


for c in itertools.chain(‘ABC‘, ‘XYZ‘):

    print c

# 迭代效果:‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘X‘ ‘Y‘ ‘Z‘

groupby()


groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起:


>>> for key, group in itertools.groupby(‘AAABBBCCAAA‘):

...     print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢?

...

A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]

B [‘B‘, ‘B‘, ‘B‘]

C [‘C‘, ‘C‘]

A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]

实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素‘A‘和‘a‘都返回相同的key:


>>> for key, group in itertools.groupby(‘AaaBBbcCAAa‘, lambda c: c.upper()):

...     print key, list(group)

...

A [‘A‘, ‘a‘, ‘a‘]

B [‘B‘, ‘B‘, ‘b‘]

C [‘c‘, ‘C‘]

A [‘A‘, ‘A‘, ‘a‘]

imap()


imap()和map()的区别在于,imap()可以作用于无穷序列,并且,如果两个序列的长度不一致,以短的那个为准。


>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):

...     print x


注意imap()返回一个迭代对象,而map()返回list。当你调用map()时,已经计算完毕:


>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])

>>> r # r已经计算出来了

[1, 4, 9]

当你调用imap()时,并没有进行任何计算:


>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])

>>> r

<itertools.imap object at 0x103d3ff90>

# r只是一个迭代对象


itertools


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Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。


首先,我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器:


>>> import itertools

>>> natuals = itertools.count(1)

>>> for n in natuals:

...     print n

...

1

2

3

...

因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按Ctrl+C退出。


cycle()会把传入的一个序列无限重复下去:


>>> import itertools

>>> cs = itertools.cycle(‘ABC‘) # 注意字符串也是序列的一种

>>> for c in cs:

...     print c

...

‘A‘

‘B‘

‘C‘

‘A‘

‘B‘

‘C‘

...

同样停不下来。


repeat()负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数:


>>> ns = itertools.repeat(‘A‘, 10)

>>> for n in ns:

...     print n

...

打印10次‘A‘

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去,如果只是创建了一个迭代对象,它不会事先把无限个元素生成出来,事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。


无限序列虽然可以无限迭代下去,但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列:


>>> natuals = itertools.count(1)

>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)

>>> for n in ns:

...     print n

...

打印出1到10

itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用:


chain()


chain()可以把一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器:


for c in itertools.chain(‘ABC‘, ‘XYZ‘):

    print c

# 迭代效果:‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘X‘ ‘Y‘ ‘Z‘

groupby()


groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起:


>>> for key, group in itertools.groupby(‘AAABBBCCAAA‘):

...     print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢?

...

A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]

B [‘B‘, ‘B‘, ‘B‘]

C [‘C‘, ‘C‘]

A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]

实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素‘A‘和‘a‘都返回相同的key:


>>> for key, group in itertools.groupby(‘AaaBBbcCAAa‘, lambda c: c.upper()):

...     print key, list(group)

...

A [‘A‘, ‘a‘, ‘a‘]

B [‘B‘, ‘B‘, ‘b‘]

C [‘c‘, ‘C‘]

A [‘A‘, ‘A‘, ‘a‘]

imap()


imap()和map()的区别在于,imap()可以作用于无穷序列,并且,如果两个序列的长度不一致,以短的那个为准。


>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):

...     print x

...

10

40

90

注意imap()返回一个迭代对象,而map()返回list。当你调用map()时,已经计算完毕:


>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])

>>> r # r已经计算出来了

[1, 4, 9]

当你调用imap()时,并没有进行任何计算:


>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])

>>> r

<itertools.imap object at 0x103d3ff90>

# r只是一个迭代对象

必须用for循环对r进行迭代,才会在每次循环过程中计算出下一个元素:


>>> for x in r:

...     print x

...

1

4

9

这说明imap()实现了“惰性计算”,也就是在需要获得结果的时候才计算。类似imap()这样能够实现惰性计算的函数就可以处理无限序列:


>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, itertools.count(1))

>>> for n in itertools.takewhile(lambda x: x<100, r):

...     print n


17、logging模块

用于便捷记录日志且线程安全的模块

import logging

logging.basicConfig(filename=‘log.log‘,

                    format=‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s‘,

                    datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,

                    level=5)

 

logging.debug(‘debug‘)

logging.info(‘info‘)

logging.warning(‘warning‘)

logging.error(‘error‘)

logging.critical(‘critical‘)

logging.log(10,‘log‘)


对于等级:

CRITICAL = 50

FATAL = CRITICAL

ERROR = 40

WARNING = 30

WARN = WARNING

INFO = 20

DEBUG = 10

NOTSET = 0


本文出自 “wsyht90的博客” 博客,请务必保留此出处http://wsyht90.blog.51cto.com/9014030/1845737

以上是关于Python17个常用内置模块总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python内置函数和条件判断

Python常用内置模块

python 常用内置模块使用

python笔记--内置模块

第六篇:python基础_6 内置函数与常用模块

python常用内置模块-random模块